我是一个技术男，同样也是个汽车爱好者，上个月买了辆的宝马，却发现路上的“宝马越来越多”(⊙﹏⊙)b ...... 我喜欢钻研技术，也喜欢钻研汽车，最近研究了一下数据可视化，发现用datav可以玩出一些花样，这次就分享一下我做汽车数据大屏的经验。

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布，快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

两个扛把子级产品的结合，而且文末有彩蛋。

大家在平时开发过程中经常遇到作业（SQL、MR等）执行慢的原因，今天带大家一起学习自排查方法。 1、wait wait ，job querying 遇到这个提示，就是资源出现了排队，如果你是后付费用户，那就是整个后付费的共享池已经没有富余的资源了，要等前一个作业处理完。

2017杭州云栖大会将于10月11-14日在杭州云栖小镇举办，作为全球最具影响力的科技展会之一，今年的云栖大会规模更大，内容也更丰富。为了帮助大家解决报名、参会中的一些问题，小编专门整理了下大会相关的FAQ，供大家参考。

阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana，用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外，还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。

在2016年10月的云栖社区在线培训上，来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。

背景 最近互联网上出现一个热词就是“freestyle”，源于一个比拼rap的综艺节目。在节目中需要大量考验选手的freestyle能力，freestyle指的是rapper即兴的根据一段主题讲一串rap。

去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。

 想用阿里云数加·大数据计算服务（MaxCompute），但是现在数据还在hadoop上，怎么办？   别烦恼，跟着我们走，来一次MaxCompute零基础数据迁移之旅～Let’s Go！

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台。MaxCompute Studio 为开发者提供了良好的开发体验，本文将展开进行介绍。

背景 每年的双十一除了“折扣”，全世界（特别是阿里人）都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”（如下图所示）。包括总成交量在内的各项指标，通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家，卖家及物流小二一起创造的奇迹！ 双十一媒体直播大屏 这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的

0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...

本文用到的 阿里云数加－大数据计算服务MaxCompute产品地址：https://www.aliyun.com/product/odps 简介 Kettle是一款开源的ETL工具，纯java实现，可以运行于Windows, Unix, Linux上运行，提供图形化的操作界面，可以通过拖拽控件的方式，方便地定义数据传输的拓扑。

从今天开始，小编会为大家陆续解读MaxCompute常见问题，帮助大家快速上手MaxCompute，玩转大数据计算平台。

随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时 数据中快速获取有用信息，变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一，因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx

本文介绍如何在E-MapReduce上使用Kafka Connect实现同步RDS binlog数据

阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总页

本文描述如何在凑单场景突破找相似、发现惊喜的同时做到成交翻倍，实现体验和数据上的双赢。

引言　　在机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要中，序列到序列的问题已经有太多大牛研究了，也取得了很多突破。谷歌的Attention is all you need[1],舍弃并超越了主流的rnn与cnn序列建模框架，刷出了新的state of the art,这种大胆创新的精神值得我们学习。

我们提出了Dataflow模型，并详细地阐述了它的语义，设计的核心原则，以及在实践开发过程中对模型的检验。

分享内容 介绍了ODPS SQL的基于mapreduce是如何实现的及一些使用小技巧，回顾了mapreduce各个阶段可能产生的问题及相应的处理方法，同时介绍了一些应对数据倾斜的处理方法，最后介绍了一些关于数据集构造、特征选择的技巧帮助减少资源利用。

目前Aliyun E-MapReduce支持了zeppelin和hue，在Aliyun E-MapReduce集群上可以很方便的使用zeppelin和hue。本文将详细介绍如何在Aliyun E-MapReduce玩转Zeppelin和Hue！

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

本文主要介绍阿里巴巴-搜索事业部算法团队上半年在智能内容生成方向工作的一些实践和思考。

本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。

票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上，阿里云飞天一部计算平台高级专家无庸为大家带来题为“高可用大数据计算服务如何持续发布和演进”的演讲。本文先对MaxCompute架构进行了介绍，接着重点介绍在大数据计算服务下，高可用服务持续改进和发布的工具，包括Playback工具、Flighting工具和灰度上线、细粒度回滚等。

(本实验会用到流式机器学习算法，正处于邀测状态，需要申请开通)PAI地址：https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请：https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端，往往会收到热点新闻推送相关的内容。

2016杭州云栖大会盛大开启，与阿里云大数据一起相约杭州云栖，相遇数据智能！我们精心准备了四大智能看点，等你用一颗大数据的心，鞠一捧智能的“水”。

作者简介：   　　范伦挺 　　阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 　　花名萧一，2010年加入阿里巴巴，现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台（如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput

借助“互联网+大数据+机场”三轮驱动，掌慧纵盈每年为6.4亿人次出行提供无线网络连接服务。 随着业务的拓展，随之后来的挑战是数据量的暴增。 2016年，掌慧纵盈（股票代码：835736）通过阿里云产品，率先构建了业界领先的大数据平台。 本文阐述了一家物联网企业的业务架构和数据架构，以及技术选型

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现

很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute

基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程： 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来，进行分析。

母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响？能上网的家庭，孩子通常能取得较好的成绩？影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历？本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些。

最近在做DMP，负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中，整理出了这套东西。 0. 标签的定义：标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag)，很难列出一个公认的定义，指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念，就需要采取定义另一种办法：分类与枚举。 我们要解决的第一个

案例说明 本案例主要是介绍如何通过数加MaxCompute+大数据开发套件两个产品实现简单的网站数据统计分析。 适用人群 MaxCompute初学者，特别是无大数据开发基础但有数据库使用基础。 案例侧重 数据库工程师快速上手MaxCompute进行大数据开发，简单了解在MaxCompute做大数据ETL过程，同时了解一些MaxCompute SQL和常用数据库SQL的基本区别。

收集一些MaxCompute常用命令。

当前日交易笔数为百万级，目前已经积累了海量交易数据。如何在经过客户授权的情况下利用数据为客户赋能，并带来额外附加价值，从而提高客户黏性，Ping++亟需搭建可靠、稳定的大数据平台。

本文描述了淘宝搜索算法AI技术团使用强化学习算法在淘宝的环境中怎么解决实际的业务问题的以及一些研究探索。

 用户搜索意图的理解在搜索排序体系下有着重要的作用。在搜索引擎中，分析用户的搜索Query和哪些文档类目的意图更相关，被称为Query的类目预测。本文通过集合Query的语义和行为等特征，计算得到与Query最相关的类目，并在线上得到了相关性的体验的提升。

Spark AI 北美峰会的第一天，坊间传闻被证实，Databrics（俗称数砖，亦称砖厂）的杀手锏 Delta 产品特性作为 Delta Lake 项目开源！会前，笔者有幸同砖厂的两位大佬李潇和连城做了个线下交流，谈到 Delta 时被告知会有相关重磅在大会上宣布，但却没想到是开源出去。

手机淘宝（搜索框->摄像头->试妆魔镜）： 最初的设计原型及性能问题： 单线程模型，优先级过低：从Camera获取到CMSampleBufferRef YUV图像帧，拷贝像素数据到内存（多了一次拷贝内存的开销）进行美妆渲染以及一些其他的检测计算，导致的render线程性能消耗过多，CPU负