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基于MaxCompute的图计算实践分享-解析图加载过程
一、前言 MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架,为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxCompute Graph(以下简称 Graph )作业包含图加载和计算两个阶段: 加载,将存储在表中的数据载入到内存中,以点和边的形式存在; 计算,遍历内
DataWorks 如何设置调度依赖
在DataWorks 2.0中,任务的依赖配置有所更改,所以特别写一篇文档来引导大家,如何正确的配置任务调度依赖。
MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute之实践讲解
大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是阿里云提供的一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute,帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程。
基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统
本次由阿里云驻云科技资深架构师翟永东带来了“基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统”为主题的分享,主要对大数据在好友推荐系统中的应用、好友推荐系统的分析模型、好友推荐系统在阿里云上的实现方式和MaxCompute技术进行了精彩的介绍。
【Spark Summit EU 2016】Bing规模下的Spark Streaming
本讲义出自Kaarthik Sivashanmugam在Spark Summit EU上的演讲,主要介绍了在微软公司的Bing搜索每月上百万次搜索请求、每小时数十TB数据量、成千上万台机器组成数据中心、以及多个数据处理框架这样的规模下的Spark Streaming的应用。
MaxCompute2.0索引优化实践
摘要:2017云栖大会阿里云大数据计算服务(MaxCompute)专场,阿里云高级专家戴谢宁带来MaxCompute的索引与优化实践分享。本文主要从MaxCompute数据模型开始谈起,接着分享了哈希分片和区域分片,着重分析了索引优化和join优化,并且列出了应用实例,最好作出了简要总结。
使用MaxCompute进行纽约的士拼车分析
我们通过将纽约的士的时空数据转换成为图的方法,使用odps自带的graph分析工具来进行拼车分析。
【Spark Summit EU 2016】Sparklint:Spark监控,识别与优化利器
本讲义出自Simon Whitear在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了用于监控,识别并优化低效Spark的工具Sparklint。由于成功的Spark集群的规模往往会迅速扩张,往往会出现能力与任务不匹配的情况并造成资源竞争,为了使得Spark集群的效率得到提升,所以需要Sparklint这样的监控优化工具。
理论与实践:如何从Hadoop迁移到MaxCompute
MaxCompute大数据计算服务,能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案,能够使用户经济且高效地分析处理海量数据。而用户往往之前使用了Hadoop实现大数据计算任务,在选择了阿里云大数据计算服务之后,如何从Hadoop向MaxCompute进行迁移就成为了一个需要面对的问题了。
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来自: 云存储
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