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Delta Lake基础介绍(商业版)【Databricks 数据洞察公开课】
介绍 Lakehouse 搜索引擎的设计思想,探讨其如何使用缓存,辅助数据结构,存储格式,动态文件剪枝,以及 vectorized execution 达到优越的处理性能。
数据湖揭秘—Delta Lake
Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。能够支持 Spark,Flink,Hive,PrestoDB,Trino 等查询/计算引擎。作为一个开放格式的存储层,它在提供了批流一体的同时,为湖仓架构提供可靠的,安全的,高性能的保证。
使用Databricks进行零售业需求预测的应用实践【Databricks 数据洞察公开课】
本文从零售业需求预测痛点、商店商品模型预测的实践演示,介绍Databricks如何助力零售商进行需求、库存预测,实现成本把控和营收增长。
阿里云RemoteShuffleService 新功能:AQE 和流控
阿里云EMR 自2020年推出 Remote Shuffle Service(RSS)以来,帮助了诸多客户解决 Spark 作业的性能、稳定性问题,并使得存算分离架构得以实施。为了更方便大家使用和扩展,RSS 在2022年初开源(https://github.com/alibaba/RemoteShuffleService),欢迎各路开发者共建: )
阿里云发布中国云原生数据湖应用洞察白皮书
近日,阿里云发布《中国云原生数据湖应用洞察白皮书》。云原生数据湖主要应用于泛互联网行业(40.7%)及传统行业的互联网场景(泛政务、金融、工业、医疗、汽车等),未来将向更多具有大数据和高价值属性的行业拓展。
如何使用Delta Lake构建批流一体数据仓库【Databricks 数据洞察公开课】
Delta Lake是一个开源存储层,它为数据湖带来了可靠性。Delta Lake提供了ACID事务、可扩展的元数据处理,并统一了流式处理和批处理数据处理。Delta-Lake运行在现有数据湖之上,并且与Apache Spark API完全兼容。希望本篇能让大家更深入了解Delta Lake,最终可以实践到工作当中。
Delta Lake基础介绍(商业版)【Databricks 数据洞察公开课】
介绍 Lakehouse 搜索引擎的设计思想,探讨其如何使用缓存,辅助数据结构,存储格式,动态文件剪枝,以及 vectorized execution 达到优越的处理性能。
EMR StarRocks 测试指南
日前,阿里云 E-MapReduce 与 StarRocks 社区合作,推出了首款 StarRocks 云上产品。同时,面向新老用户提供了99元指定机型(ecs.c6.xlarge)首月试用的优惠活动,欢迎感兴趣的用户前来测试。
基于Confluent+Flink的实时数据分析最佳实践
在实际业务使用中,需要经常实时做一些数据分析,包括实时PV和UV展示,实时销售数据,实时店铺UV以及实时推荐系统等,基于此类需求,Confluent+实时计算Flink版是一个高效的方案。
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