重磅干货不容错过!2017云栖大会汇总资料,速来领取!
2017云栖大会圆满结束!云栖大会由阿里巴巴集团主办,已经成为全球云计算TOP级峰会,汇聚DT时代最强大脑,描绘云计算发展趋势和蓝图,展现云计算、大数据、人工智能蓬勃发展的技术生态全景。云栖社区福利大放送,本文整理了全年8场峰会的资料,约800份技术资料,等你来下载!
数据仓库介绍与实时数仓案例
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。
结构化大数据分析平台设计
前言
任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会(ATA)精选集
0. 前言
何为双链路实时计算体系?微观实时计算链路
a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时
b) 底层模型的实时宏观实时计算链路
相比微观实时,宏观实时的对象粒度更粗,更上层
a) 以实时效果为目标,基于bandit learning的实
Flink 原理与实现:理解 Flink 中的计算资源
本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源,是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念,如:Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离,如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助,也有利于我们更透彻
Flink 原理与实现:Window 机制
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我认为的 Flink 最大的亮点之一(其他的亮点包括消息乱序处理,和 checkpoint 机制)。本文我们将介绍流式处理中的窗口概念,介绍 F
【译】用SQL统一所有:一种有效的、语法惯用的流和表管理方法
现在还没有一个统一的流式SQL语法标准,各家都在做自己的。本文在一些业界应用的基础上提出了一个统一SQL语法的建议。Spark同样存在这个问题,社区版本在流式SQL上迟迟没有动作。EMR Spark在今年上半年提供了自己设计版本的流式SQL支持,也会在后续的更新中吸收和支持这些优秀的设计建议。