（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。

(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。

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。

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”。

这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”（群号11719083）可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法，如果想快速了解并在MaxCompute上使用这个特性，请直接跳到“总结”。

据介绍，MaxCompute（大规模分布式的数据计算平台）是国内最早自研的大数据计算平台之一，主要应用于大规模数据处理场景。目前，这项源自浙江、解决世界级难题的成果已拥有EB（百京）级别的数据存储能力、百PB（千兆）级的单日计算能力。

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

参考线 + 标尺 组件别名功能 回撤功能

我们从大数据的特征说起，谈到了大数据的价值，再聊什么时候做，谁去做，选择什么平台，最后聊到了怎么做的问题。通过对一些真实的场景分析，了解了大数据的全貌。

引子 在刚刚过去的2015年双11大促中，搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击，在流入实时消息量持续超过300w/s，甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果，助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。 Pora如何能

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute

PyODPS，拥有对于Python用户传统的数据分析和机器学习愉快的体验，包括了DataFrame框架和机器学习模块，它们类似于pandas+scikit-learn，能用它们进行数据分析、绘图、机器学习等等。

自97年成立至今已接近20年，在前十六七年 明源云主要跑在传统ERP软件轨道上，4年前世界变了，云计算&移动互联网来了，两个最大的行业变量，如果不做出改变就可能被颠覆。因此，明源云决定开辟新战场，用互联网的方式来做地产行业。

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。

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。

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。

一，前面的话 表和列的统计信息对CBO的结果有着极大地影响，能够高效和准确的收集统计信息是极其重要的。但高效和准确是矛盾的，更准确的统计信息往往需要更多的计算，我们能做的是在高效和准确之间找到更好的平衡。

 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。

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

在云栖社区主办的云栖计算之旅第5期–大数据与人工智能分享中，阿里云计算平台高级专家薛明为大家深入地介绍了阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio，并对于其特性和背后的技术思想进行了讲解。

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。

主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景，以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案，及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织，使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。

本文是基于本人对MaxCompute产品的学习进度，再结合开发者社区里面的一些问题，进而整理成文。希望对大家有所帮助。

在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。

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代码模板和示例是用户熟悉新产品和提高开发效率的有效方式，studio提供了一系列的开发模板和代码实例。用户可以通过这些功能，快速熟悉MaxCompute，玩转大数据下的程序开发。

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最近在做日志采集相关的开发，了解了flume原理和实现，转载一篇文章，一起学习。

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根据《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——计量计费篇》的了解，大家清楚了MaxCompute可以做什么，计费模式如何，想必大家也开通了MaxCompute想进行一次POC，但是大家遇到第一个问题一定是我的数据如何上云？

场景： 一个企业使用多款阿里云产品，MaxCompute是其中一个产品，用的是同个主账号，主账号不是由使用MaxCompute的大数据同学管理，  大数据同学使用的是子账号。大数据同学日常需要给MaxCompute项目 操作新增子账号（add  user），新的子账号授权（grant xx on project/table）等操作，即日常权限管理。

文章转载：小白杨1990 如今，阿里云的产品可谓是多种多样，纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品，ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西，很容易让人找不到头绪，尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料，针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景

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‘你是做什么的？’ ‘数据产品经理’看到对方一脸懵逼之后，再补充一句‘大数据相关的工作’ ‘哦～，高大上，不懂’ 过去5年，‘大数据’是最火的一个概念，被纷繁解读。在我看来，数据跟石油、煤炭一样是一种资源。

概述 FM (Factorization Machine) 算法可进行回归和二分类预测，它的特点是考虑了特征之间的相互作用，是一种非线性模型，目前FM算法是推荐领域被验证的效果较好的推荐方案之一，在诸多电商、广告、直播厂商的推荐领域有广泛应用。

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。接下来小编将在【X-Pack解读】系列里解读各个Elasticsearch X-Pack 组件功能。

数加就是阿里云专业搞大数据各种神器的产品大家族其实技术型产品也没辣么难懂，一层各种形式计算完给到二层做数据展现&算法加工，三层通过各种算法延展粗各种数据应用.您买间屋也行，买一层可以，要是高兴买整栋楼都随您意！