开源大数据平台 E-MapReduce

该程序参考《_基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度》模型，对制氨工厂、风力发电、电制氢、燃气轮机、火电机组等主体进行建模分析，以火电机组启停成本、煤耗成本、弃风成本和购气成本形成的综合成本为目标，程序采用matlab+cplex求解，注释清晰，方便学习!

Apache Kafka是高吞吐、低延迟的分布式流处理平台，常用于实时数据流、日志收集和事件驱动架构。与RabbitMQ（吞吐量有限）、Pulsar（多租户支持但生态系统小）和Amazon Kinesis（托管服务，成本高）对比，Kafka在高吞吐和持久化上有优势。适用场景包括实时处理、数据集成、日志收集和消息传递。选型需考虑吞吐延迟、持久化、协议支持等因素，使用时注意资源配置、数据管理、监控及安全性。

本文演示了使用实时计算 Flink 版和 Serverless Spark 产品快速构建 Paimon 数据湖分析的流程，包括数据入湖 OSS、交互式查询，以及离线Compact。Serverless Spark完全兼容Paimon，通过内置的DLF的元数据实现了和其余云产品如实时计算Flink版的元数据互通，形成了完整的流批一体的解决方案。同时支持灵活的作业运行方式和参数配置，能够满足实时分析、生产调度等多项需求。

EMR StarRocks 线上公开课第1期 ，直播主题：EMR Serverless StarRocks3.x，极速统一的湖仓新范式。

EMR Serverless Spark 版免费公测已开启，预计于2024年06月25日结束。公测阶段面向所有用户开放，您可以免费试用。

阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型，预训练于多样化数据集，支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色，且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互，提供智能体验。然而，模型在逻辑题和指令理解上存在不足，需在特定领域进行优化。

【4月更文挑战第6天】本文介绍了Apache Hadoop在大数据处理中的关键作用，并引导初学者了解Hadoop的基本概念、核心组件（HDFS、YARN、MapReduce）及如何搭建分布式环境。通过配置Hadoop、格式化HDFS、启动服务和验证环境，学习者可掌握基本操作。此外，文章还提及了开发MapReduce程序、学习Hadoop生态系统和性能调优的重要性，旨在为读者提供Hadoop入门指导，助其踏入大数据处理的旅程。

通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。

1688平台的item_password接口用于将淘口令短链接转为商品链接。开发者需注册获取API key和secret，通过POST或GET请求接口，输入淘口令代码和参数，返回结果包含商品ID和详细链接。商品详情可进一步通过商品详情接口获取。注意遵守1688平台的规定和条款，确保合法使用API。

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EMR Notebook 是一个 Serverless 化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和 AI 融合下的数据处理需求，现已开启免费公测，欢迎体验！

【玩转幻兽帕鲁部署】阿里云幻兽帕鲁服务器搭建1分钟搞定：从入门到精通。

1月20日深圳阿里中心，阿里云 x StarRocks 邀你现场体验云上极速湖仓实战营，从 0-1 轻松上手 StarRocks 湖仓分析。

低代码是一个新兴的技术，有着非常明确而鲜明的技术特点，比如：拖拽组件、可视化编程、零代码编程等等。但传统软件企业在进行技术融合时却往往是困难重重，旧有的技术积累很难能继承应用过来。本文作为一组技术分析，来逐一分解低代码背后的支撑技术。今天我们给大家带来的一个专题分析是，低代码平台的专有存储技术。

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本文根据 StarRocks Summit 2023 演讲实录整理而成，主要分享了基于 StarRocks 和 Paimon 打造湖仓分析方案及背后的技术原来和未来规划。

阿里云计算平台事业部开源大数据产品总监陈守元围绕EMR、Flink Streaming Lakehouse、 Elasticsearch、Milvus等产品发布展开分享介绍。

本文根据 StarRocks Summit 2023 演讲实录整理而成

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本文根据 2023 云栖大会，阿里云资深技术专家、阿里云开源大数据平台EMR负责人李钰演讲实录整理而成。

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阿里云 EMR OLAP 团队与 StarRocks 社区联合出品，玩转云上 StarRocks3.0 湖仓分析训练营，围绕 StarRocks3.0 系列解读、EMR Serverless StarRocks 存算分离功能与应用场景介绍，开启数据分析新范式！

社区开源Ldap密码不安全问题解决方案

本实验通过使用EMR，搭建EMR集群，对OSS-HDFS进行数据湖分析

需求：日常在E-MapReduce集群中进行相关测试，验证一些切换或变更是否会影响业务的运行导致任务failed。所以需要在测试集群中运行指定资源数（vcore及memory）或者指定运行时间的任务。 目前用到MapReduce和spark任务两种，其余的持续更新补充中……

背景：阿里云E-MapReduce集群（简称EMR集群）部分节点需要下线迁移，但集群资源常年跑满，诉求是节点下线迁移过程中不影响任一任务执行。 本次方案基于Yarn Node Labels的特性进行资源隔离后下线。 下期对官网Graceful Decommission of YARN Nodes的方案进行验证，参考：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/GracefulDecommission.html。

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