大数据计算 MaxCompute
MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。
【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
【大数据技术干货】阿里云伏羲(fuxi)调度器FuxiMaster功能简介(四) NodeLabel调度
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四篇,今天主要介绍NoedLabel的调度策略 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FuxiM
【大数据技术干货】阿里云伏羲(fuxi)调度器FuxiMaster功能简介(三) 针对在线服务的资源强稳定
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三篇,今天主要介绍针对在线服务的资源强稳定 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FuxiMas
【大数据技巧】MaxCompute优化去重计算的性能
转载自dachuan源代码是最好的文档 随着双十一数据量的暴增,之前用distinct去重可以简单处理的场景,现在消耗的时间成倍增长。如果用了multiple distinct,那就更要警惕,因为多重去重本身会带来数据量的成倍增长,很可能10分钟的任务,在双十一期间会跑上几个小时都没有结果。 这
云端大规模视频分析: MaxCompute在视觉计算中的应用
本文PPT来自阿里云iDST视觉计算技术专家慕开于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《云端大规模视频分析:MaxCompute在视觉计算中的应用》。
数据无边界:非结构化数据在MaxCompute上的处理
本文PPT来自阿里云数据事业部高级专家应答于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《数据无边界:结构化数据在MaxCompute上的处理》。
生态与兼容:MaxCompute大数据生态集成和开发工具
本文PPT来自阿里云数据事业部高级专家薛明/艺卓于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《MaxCompute大数据生态集成和开发工具》。
MaxCompute SQL 2.0全新的计算引擎
本文PPT来自阿里云数据事业部专家少杰于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《MaxCompute SQL 2.0全新的计算引擎》。
MaxCompute 2.0—从ODPS到MaxCompute
本文PPT来自大数据计算平台开发负责人关涛于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《MaxCompute 2.0—从ODPS到MaxCompute》。
Python+大数据计算平台,PyODPS架构手把手教你搭建
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。
双11数据大屏直播 / 双11作战大屏
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Fuxi ServiceModeJob 多租户(Quota Group) 功能介绍
概述 ServiceModeJob(又名:OnlineJob)是fuxi提供的一套准实时计算框架,通过毫秒级的调度开销和网络Shuffle模式为小Job提供更高的性能。目前ODPS对内生产集群约1/3的Job通过ServiceModeJob进行处理,对其中小Job比较多的集群,这个占比会提高到70
MaxCompute应用限制整理
好多同学在使用MaxCompute时,对产品的应用限制并不了解。这里,我们将给出MaxCompute产品的详细应用限制列表。如有遗漏,还请大家补充: 命名规范:原则上,项目(Project),表(Table),函数(Function),资源(Resource),分区(Partition
2016Qcon上海之旅
转载wangshen主要是大数据应用方向早上第一个听了IBM 企业海量数据以及全面云数据服务实践,主要介绍 了IBM 云计算的应用场景,主要是介绍IBM 在云数据服务方面的应用,主要是分享了几个客户案例.
一图胜千言,阿里云视觉大数据智能计算实践
在2016云栖大会杭州峰会人工智能专场上,阿里云研究员、资深总监华先胜为大家带来了阿里云眼视觉大数据智能计算的实践经验。所谓“一图胜千言”,图像所包含的数据量非常之大,如何充分利用人工智能和大数据以及云计算的平台从海量的视频与图像信息中挖掘数据的价值呢?本文就为大家分享。
MaxCompute分布式计算如何提升基因大数据处理速率?
在2016杭州云栖大会首日,来自华大基因的基因组学数据专家黄树嘉在大数据专场分享了《基于数加MaxCompute的极速全基因组数据分析》,他主要从全基因组测序的背景与原理、传统单机分析流程的挑战、基于MaxCompute的方案三个方面进行了分享,详细介绍了华大基因运用阿里云处理海量的实践。
MaxCompute(原ODPS)任务优化之列裁剪
最近因为几个ODPS任务节点扣分严重,计算健康度一度堕落至85分的红线以下,上了一次黑榜,立马开始了艰苦的优化之旅。刚刚前几天搞定了两个OpenMR的列裁剪优化,略作记录。
云数据,大计算—海量日志数据分析与应用
网站日志分析是大数据应用场景中非常常见的一种,今天我们通过实例对网站日志数据进行分析,从日志采集——>日志数据清洗、加工做画像分析——>BI报表展现,更进一步,通过社交数据分析做好友推荐 ,对整个全链路过程做实验操作演练,希望能给大家提供一些帮助。
MaxCompute Studio提升UDF和MapReduce开发体验
MaxCompute Studio能为用户开发MaxCompute UDF和MapReduce程序提供支持,提高开发效率。
Vectorized Execution Engine in MaxCompute 2.0简介
前言 在《数据库系统中的Code Generation技术介绍》一文中,我们阐述了代码的CPU执行效率对于大规模分布式OLAP系统的重要性。现在简单总结如下: OLAP系统中查询往往比较复杂,比如多表Join, 各种聚合函数以及窗口函数,其中涉及大量的Hash计算(比如采用Hash
MaxComputeSql性能调优
转载自xiaorui 部分用户(尤其对外输出)使用MaxCompute(原Odps)时,由于对产品的使用层面和执行层面了解程度不同,导致提交的任务执行时间过长、占用了较多集群资源;严重的会导致失败、不仅需要投入支持同学精力协助解决、也影响了用户正常业务。 合并整理部分性能提升方法方
MaxCompute Optimizer之表达式约化
MaxCompute Optimizer之表达式约化 文章转载自jiehongOptimizer是MaxCompute处理SQL任务的优化器,它的主旨于在根据关系代数的等价描述将中间的执行计划进一步地等价变换,以生成代价更优的执行计划。Optimizer内部有很多优化器,此
MaxCompute 中的Code Generation技术简介
前言 在《数据库系统中的Code Generation技术介绍》中,我们简单介绍了一下Code Generation技术及其在大规模OLAP系统,特别是大规模分布式OLAP系统中的重要性。MaxCompute采用了Code Generation技术来提高计算效率。在MaxCompute
MaxCompute2.0性能评测:更强大、更高效之上的更快速
MaxCompute2.0(原Odps):通过性能评测,MaxCompute2.0离线计算比同类产品Hive2.0 on Tez性能优势快约90%以上;MaxCompute2.0从新一代执行引擎到编译引擎、基于代价的优化器全流程针对性能提升做出了卓越改进。 本次评测侧重于已发
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
使用 MaxCompute Studio 开发大数据应用
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。
如何在MaxCompute上运行HadoopMR作业
MaxCompute(原ODPS)有一套自己的MapReduce编程模型和接口,简单说来,这套接口的输入输出都是MaxCompute中的Table,处理的数据是以Record为组织形式的,它可以很好地描述Table中的数据处理过程,然而与社区的Hadoop相比,编程接口差异较大。Hadoop用户如果
倒计时1天!相约杭州云栖,相遇数据智能
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”。
MaxCompute 存储优化技巧
文章转自duzhuan本文主要介绍一些ODPS表操作的优化技巧,通过这些技巧,可以有效节省ODPS存储空间和计算量。 合理设置分区表 ODPS支持分区表的概念,分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间,即指定表内的某几个字段作为分区列。在大多数情况下,用户可以将分区类比为文件系统
MaxCompute数据安全机制
文章转自dongkai和传统的计算平台类似,MaxCompute使用多租户隔离租户间的数据。租户内利用访问控制保护用户数据。但是作为一个云计算、大数据平台,MaxCompute在实现时做了一系列的创新。这些创新主要体现在三个方面:1、访问可追溯;2、更细粒度的访问控制;3、跨租户访问控制。访问可追溯
当 Elasticsearch 遇上 MaxCompute —— 「Elasticsearch on MaxCompute 」简介
转自haixiaElasticsearch on MaxCompute Elasticsearch 是目前最流行的开源分布式搜索系统之一,它有着优秀的近实时搜索性能和丰富的周边配套工具。以 Elasticsearch 为核心的 Elastic Stack (Elasticsearch + Log
基于 MaxCompute 的极速的基因测序分析
转载自yizhuo 基因、测序、分析 基因,生命的基本因素,是人类和其他生物的基础遗传物质。人有 23 对染色体,总共记录了大约 3Gb 个碱基(这里的 b 是 base,即碱基,可不是 bit,参考这里),每个位置上的碱基可能是 ATCG 中的一个。简单理解起来,就是有了这 3Gb 长的字
flume java介绍
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