10年老兵带你看尽MaxCompute大数据运算挑战与实践
阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍 一. DataX3.0概览 DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
Qwen1.5(通义千问1.5)是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版,该模型推出了多个规模,从0.5B到72B,满足不同的计算需求。此外,该系列模型还包括了Base和Chat等多个版本的开源模型,为全球的开发者社区提供了空前的便捷性。阿里云的人工智能平台PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对Qwen1.5模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen1.5系列模型的微调和快速部署。
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎,深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式,我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置,并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景,在搭建好Havenask服务并写入数据后,使用wrk对Havenask进行压测,查看QPS和查询耗时等性能指标。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上,针对数据实时入湖场景,对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对,并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
ODPS(Open Data Processing Service),原是阿里云从 09年开始自研的大规模批量计算引擎,2016 年更名为MaxCompute。2022云栖大会上,阿里云ODPS全新升级为一体化大数据平台,存储、调度、元数据一体化融合 ,从 Processing 升级为 Platform,即 Open Data Platform and Service。提供了离线计算、实时交互式分析、机器学习等可扩展的智能计算引擎,满足用户多元化数据计算需求。
心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病。 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
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。
阿里巴巴需要研发世界级一流的流式计算引擎,实时处理海量数据,提供在线统计、学习和预测能力,不仅支持阿里巴巴自己的核心电商场景,同时也能通过阿里云向外部中小企业提供流式计算服务,输出实时计算能力,这就是我今天要分享的最新一代阿里巴巴实时计算引擎Blink。
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。
还在为传统 DBMS 的性能问题而烦恼?想借助 ODPS 的分布计算能力?但是你又不想学习官方的 SDK ?如果你恰好在老项目中用了 JDBC 访问 Oracle 或 MySQL?那么你可能对这篇文章感兴趣。本文将结合几种常见的使用场景(数据查询、数据导入、第三方客户端工具)来介绍odps-jdbc
流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限,在做数据分析之前,就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id,但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合,这就需要先将交易日志与商品维表进行关联,补全所需的维度信息。
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。
据IDC报告,预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘,它有可能成为商业世界的“新能源”,变革我们的生产,影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时,如果我们不能有序、有结构的进行分类组织
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。
今天继续谈阿里的这本书,包括数据服务平台、数据挖掘平台、数据建模、数据管理及数据应用,希望于你有启示。 1、数据服务平台 数据服务平台可以叫数据开放平台,数据部门产出海量数据,如何能方便高效地开放出去,是我们一直要解决的难题,在没有数据服务的年代,阿里的数据开放的方式简单、粗暴,一般是直接将数据导出给对方,我想,现在大多公司的开放应该也是如此吧,虽然PaaS喊了这么多年,但真正成就的又有几个? 即使如阿里,在数据开放这个方向上的探索和实践,至今也有7个年头了,任何关于数据开放毕其功于一役的做法都将失败,任何一次数据开放的改进都是伴随着对于业务理解的深入而成长起来的。
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
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”。
本次分享内容主要包括三部分:(一)分布式存储系统应该具备的能力;(二)阿里云分布式存储系统盘古的介绍;(三)分布式系统技术展望。
背景 [PyODPS DataFrame]http://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/) 提供了类似 pandas 的接口,来操作 ODPS 数据,同时也支持在本地使用 pandas,和使用数据库来执行。
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
无论是做数据分析还是数据挖掘,都离不开数据。而MaxCompute不负责收集数据,他只负责处理数据,就好比你有台酸奶机但是没牛奶(MaxCompute比作酸奶机,数据比作牛奶)。所以先把海量的日志数据收集起来是第一步要做的工
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。
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。
预聚合是高性能分析中的常用技术,通过预先聚合降低纬度,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。本文介绍了 spark-alchemy 这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。
本文汇集2019杭州云栖大会上MaxCompute的主题分享,内容涵盖MaxCompute技术关键进展及展望,超大规模企业级计算引擎,分布式智能调度执行框架,列式存储引擎,MaxCompute生态,大数据平台的安全风控以及混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践等内容,从底层技术到最佳实践,内容广泛而深入,希望能让读者有所收获。
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。
Logstash是一款开源日志收集处理框架,logstash-output-datahub插件,实现将数据导入DataHub的功能。通过简单的配置即可完成数据采集和向DataHub的传输,结合MaxCompute/StreamCompute可以轻松构建流式数据从采集到分析的一站式解决方案。
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。
本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤,并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍,可作为新手入门指导。
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。
本文通过几个例子,介绍了几种下载MaxCompute SQL计算结果的方法。为了减少篇幅,所有的SDK部分都只举例介绍Java的例子。 SQLTask SQLTask是SDK直接调用MaxCompute SQL的接口,能很方便得运行SQL并获得其返回结果。 从文档可以看到,SQLTask.ge
数加大数据直播系列课程主要以基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路为主题分享阿里巴巴的大数据是怎么演变以及怎样利用大数据技术构建企业级大数据平台。 本次分享嘉宾是来自阿里云大数据的技术专家祎休 背景与总体思路 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据集合用于支持管理决策。
本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路。
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
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。
本文讲述了如何通过HiveServer2 Proxy来实现Hive生态工具与MaxCompute的互通
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!
通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作,也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。
本文作者为阿里云技术专家郑重(卢梭),主要分享内容是如何在21天内快速搭建推荐系统。推荐系统的搭建是个复杂工程,涉及到实时计算、离线计算,以及各种数据采集、流转等,对自建推荐系统来说,1人年是跑不掉的。 本文介绍的内容还包括如何搭建一个个性化推荐系统所需的环境准备、基本配置和离线技术等基本功能的搭
很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。
本篇从架构到 UDF 接口定义,再到具体的实例,向大家介绍了在 Apache Flink 1.10 发布之后,如何利用 PyFlink 进行业务开发。
近期在做shark flume开发框架的测试,该框架是一个简单高效的面向数据的pipeline框架,采用flume java的思想,实现了一套flume java on MaxCompute的library。为了更好的了解shark自己也去阅读了flume java的paper,这里做一些总结,主要
最近阿里巴巴分享了《阿里巴巴数据中台实践》这个PPT(自行搜索原始文章),对于数据中台的始作俑者,还是要怀着巨大的敬意去学习的,因此仔细的研读了,希望能发现一些不一样的东西。 读这些专业的PPT,实际是非常耗时的,你需要把这些PPT外表的光鲜扒光,死抠上面的每一个字去理解底下隐藏的含义,然后跟你的已有知识体系去对比,看看是否有助于完善自己的认知,对于自己不理解的,还需要经常去检索相关的文档。
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。