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【Spark Summit East 2017】现代化你的数据仓库的全新“Sparkitecture”
本讲义出自Myles Collins在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了面对数据管道增速,聚合和可视化成为一个简化的,自助的方式的挑战,很多组织开始越来越多地转向求助于Spark, Hadoop, Kafka的结合,并且证明了分析型数据库Vertica等关键实现技术是优化企业级数据仓库体系结构的关键。
【Spark Summit East 2017】为了乐趣和利润的全球扩张
本讲义出自Michelle Casbon在Spark Summit East 2017上的演讲,为了建立一个全球的用户群,一个产品需要支持多种语言环境,这带来挑战是在不同语言环境下对于字符进行本地化,Qordoba为了应对这些挑战,使用了高度可扩展的机器学习和自动化计数,使用Scala和Akka作为编排层,Apache Cassandra和MariaDB作为存储层,Spark进行自然语言处理,Kafka作为消息总线。
MaxCompute使用OSS数据作为外部表
本教程主要演示以存储在oss中的csv格式文件作为数据源,创建maxcompute的外部表。
基于阿里云实现游戏数据运营(附Demo)
原作者:阿里云解决方案架构师,陆宝。通过阅读本文,您可以学会怎样使用阿里云的maxcompute搭建一套数据分析系统。
阿里巴巴飞天大数据平台计算引擎MaxCompute最新特性
距离上一次MaxCompute新功能的线上发布已经过去了大约一个季度的时间,而在这一段时间里,MaxCompute不断地在增加新的功能和特性,比如参数化视图、UDF支持动态参数、支持分区裁剪、生成建表DDL语句功能等功能都已经得到了广大开发者的广泛使用。那么,近期MaxCompute究竟还有哪些新特性呢?本文就为大家揭晓答案。
DLA支持MaxCompute(ODPS)数据源
DLA支持MaxCompute(ODPS)数据源 1. 概述 支持功能包括: MaxCompute(ODPS)的数据查询,目前复杂数据类型以字符串形式返回; 一条命令同步对应project下的所有表。
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