DataV首次实战分享:教你30分钟创建汽车大屏
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。
2017双11狂欢节模板 让大屏“闪电”起来
2017双11狂欢节的闪电️特效大屏模板+全新的 3D地球(2018)组件,在DataV中正式和大家见面了。
数据库开放权限太危险,又不想写API。DataV给你另外一个选择。
~ DataV 后台21日晚上线,现在暂时还不能用哦 ~ DataV 增加了一个新的数据代理协议,旨在提供更安全的数据查询。它将 SQL 查询字符串和数据库 id 加密后传到这个应用,而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到 DataV 的页面中。 根据新的协议,我做了一个示例应用在githu
优酷背后的大数据秘密
大家好,我是门德亮,现在在优酷数据中台做数据相关的事情。很荣幸,我正好见证了优酷从没有MaxCompute到有的这样一个历程,因为刚刚好我就是入职优酷差不多5年的时间,我们正好是在快到5年的时候,去做了从Hadoop到MaxCompute的这样一个升级。
2017杭州云栖大会FAQ(持续更新中)
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。
OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor。
分布式Snapshot和Flink Checkpointing简介
最近在学习Flink的Fault Tolerance,了解到Flink在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制,这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述。
DataV中的回调ID是个什么鬼?
很多朋友经常来询问,组件配置当中有个回调ID 比如这个: 还有这个: 下面就来解释一下回调ID究竟是干嘛用 步骤一:设置回调ID 回调ID可以理解为参数变量,可以用于控制组件之间参数的传递,从而达到交互的目的。
实时计算 Flink SQL 核心功能解密
Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品,但是到双11期间已经支撑了数千个作业,在双11期间,Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒,而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。
【大数据干货】轻松处理每天2TB的日志数据,支撑运营团队进行大数据分析挖掘,随时洞察用户个性化需求。
“用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端,然后分天、分小时的展开数据分析作业,分析结果再导入数据库和报表系统,最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍,整个过程中数据量庞大,且计算复杂,这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提
新版发布功能上线,新增「大屏快照」功能!
新版发布功能上线,新增「大屏快照」功能! 发布分享 链接设置 分享链接 打开「发布分享」按钮之后,会随机生成一个分享链接,此链接每次打开之后都会变更,上一次的分享链接随即失效且不能恢复到历史分享链接。

如何有效降低大数据平台安全风险
在2019杭州云栖大会大数据企业级服务专场,由阿里云智能计算平台事业部资深技术专家李雪峰带来以“如何有效降低大数据平台安全风险”为题的演讲。本文首先概括了企业在大数据上云过程中会产生的安全顾虑。接着,在大数据平台中要处理的安全风险中,对数据中心物理安全与网络安全、大数据平台系统安全以及数据应用安全三部分做了详细的介绍。最后,描述了阿里云飞天大数据平台的安全体系。
JindoFS解析 - 云上大数据高性能数据湖存储方案
JindoFS 是云原生的文件系统,可以提供OSS 超大容量以及本地磁盘的性能
MaxCompute上如何处理非结构化数据
0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,拥有强大的计算能力,能够调度大量的节点做并行计算,同时对分布式计算中的failover,重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑,在集团内外更是广为应用,在其上实现
VideoMind:Chain-of-LoRA突破时间盲区让AI真正看懂长视频
VideoMind是一种新型视频语言代理,专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色(Planner、Grounder、Verifier、Answerer)实现高效推理。Planner分析查询并制定计划;Grounder精确定位视频时刻;Verifier验证候选时刻准确性;Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色,尤其在长视频定位任务中超越了现有模型,同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展,提供了解决复杂视频理解问题的新方法。
阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光
作者:墨逐 人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息(组织、招聘、薪资、绩效、审批等)统一管理起来,是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM,世界500强公司有超过一半都在使用。

JindoFS概述:云原生的大数据计算存储分离方案
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前,云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统,10 年来,HDFS 已经成为大数据生态的存储标准,但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化,但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
iphoneX都面世了,你的数据仓库还停留在诺基亚时代吗?
刚刚过去的苹果秋季发布会上,万众瞩目的iPhoneX 手机亮相。十年前,首代iPhone开启了颠覆键盘功能机的序幕,十年过去了,智能触屏手机已经彻底普及。 关注个人智能手机升级的IT人士,是否也了解你的企业数仓有没有跟上潮流趋势呢?是否升级到弹性分布式系统。
【转载文章】记录一次MySQL两千万数据的大表优化解决过程,提供三种解决方案
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。

丰富、连接、待集成—MaxCompute 生态再出发
2019杭州云栖大会大数据生态专场,由阿里云高级技术专家李睿博带来以 “丰富、连接、待集成— MaxCompute 生态再出发” 为题的演讲。本文围绕 MaxCompute 生态进行讲述,主要包括 “更好的工具和接口”、“连接云上各种数据”、“开放自定义引擎” 三部分。主要内容包括 MaxCompute 获得了 Tableau 官方支持,更好的搬站工具和命令行工具体验,大数据+AI 在 Python 生态部分的工作进展,以及开放自定义引擎的能力。
EMR Spark Relational Cache的执行计划重写
作者:王道远,花名健身, 阿里巴巴计算平台EMR技术专家。 背景 EMR Spark提供的Relational Cache功能,可以通过对数据模型进行预计算和高效地存储,加速Spark SQL,为客户实现利用Spark SQL对海量数据进行即时查询的目的。

如何正确使用 Flink Connector?
本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑。

开源生态的新发展:Apache Spark 3.0、Koala和Delta Lake
Hadoop开源生态Spark已经发展三年有余,今年迎来了Spark 3.0。在2019杭州云栖大会大数据&AI峰会上,Databricks研发总监李潇为大家分享了Spark 3.0版本的新特性,以及其在数据工程以及数据科学方面带来的新技术。
MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑:基于代价的优化器
回顾大数据技术领域大事件,最早可追溯到06年Hadoop的正式启动,而环顾四下,围绕着数据库及数据处理引擎,业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上,阿里云大数据计算平台架构师林伟做了题为《MaxCompute的大脑:基于代价的优化器》的分享,为大家分享阿里巴巴大数据计算服务的大脑——基于代价的优化器的设计和架构。
DataV账号间屏幕拷贝功能指南
账户间的拷屏功能就是这么低调地上线了。虽然操作非常简单,但是会涉及到一个用户识别码的新概念,拷屏过程中也会有一定的规则,所以还是向各位介绍具体操作。
基于OGG Datahub插件将Oracle数据同步上云
一、背景介绍 随着数据规模的不断扩大,传统的RDBMS难以满足OLAP的需求,本文将介绍如何将Oracle的数据实时同步到阿里云的大数据处理平台当中,并利用大数据工具对数据进行分析。 OGG(Oracle GoldenGate)是一个基于日志的结构化数据备份工具,一般用于Oracle数据
Spark中的资源调度
本文对Spark的资源调度的进行了介绍,涉及到4个维度的调度,包括SparkApplication/pool/TaskSetManager/Task。

Apache Flink : Checkpoint 原理剖析与应用实践
本文将分享 Flink 中 Checkpoint 的应用实践,包括四个部分,分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制
odps之sql性能优化
前一段时间做了一些作业成本优化的工作,这里做下总结。 首先说明本篇中谈及的优化主要的目标是在不大幅度增加作业运行时长的条件下对作业运行成本的优化。 ## 1. odps的优化引擎并没有那么智能 odps自带的优化引擎会对sql作业做一定的优化处理,如列裁剪、分区裁剪和谓词下推。
MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据开发工具篇
大家在使用大数据计算服务MaxCompute时,最头疼就是我现在已有的数据如何快速上云?我的日志数据如何采集到MaxCompute上?等等。。。具体详见《MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据上云篇》。
基础平面地图——地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题
地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题:经纬度放反、API返回结果或者SQL查询结果与组件所需数据格式不匹配、数据过滤器、跨域问题。
【大数据技术干货】阿里云伏羲(fuxi)调度器FuxiMaster功能简介(一) 多租户(QuotaGroup)管理
转载自xingbao 各位好,这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第一篇,今天主要介绍多租户(QuotaGroup)管理的实现 一、FuxiMaster简介 FuxiMaster和Yarn非常相似,定位于分布式系统中资源管理与分配的角色:一个典型的资源分配流程图如下所
【大数据技术干货】阿里云伏羲(fuxi)调度器FuxiMaster功能简介(二) 调度模型
转载自xingbao各位好,这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第二篇,今天主要介绍调度模型和FIFO\FAIR调度策略 一、FuxiMaster简介 FuxiMaster和Yarn非常相似,定位于分布式系统中资源管理与分配的角色:一个典型的资源分配流程图如下所示: 作为调度器,目前F
MaxCompute Studio使用心得系列5——一个工具完成整个JAVA UDF开发
一个JAVA UDF要想发布到MaxCompute服务端供生产使用,要经历JAVA相关工具编码、打包 -> 上传 -> 注册几个步骤,跨至少2个工具(平台)。对此,通过MaxCOmpute Studio工具,从环境准备到JAVA代码开发、调试、打jar包/添加MaxCompute resource/注册函数整个过程一气呵成。
基于MaxCompute构建Noxmobi全球化精准营销系统
摘要:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。
专访佰腾科技大数据团队,谈专利大数据领域的挑战与实践
专利信息的『大数据』与其它领域的『大数据』多少有些不同,虽然全球专利信息的总量仅在1亿多条,但是每条专利信息要分析获取的数据维度目前就多达200多项,实际处理的数据量在百亿级别。
解读基于数加的大数据仓库解决方案
本文PDF摘自袋鼠云CTO宁海元于10月13日在2016年杭州云栖大会上发表的《基于数加的大数据仓库解决方案》。

大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。