阿里云大数据产品专家,擅长MaxCompute、机器学习、分布式、可视化、人工智能等大数据领域;
用Fluent实现MySQL到ODPS数据集成 ---可以通过Fluentd将其它系统数据利用DHS导入到ODPS中 海量数据计算应该如何选择数据库 ---MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问
背景 每年的双十一除了“折扣”,全世界(特别是阿里人)都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”(如下图所示)。包括总成交量在内的各项指标,通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家,卖家及物流小二一起创造的奇迹! 双十一媒体直播大屏 这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的
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
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
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
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
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
双11大屏直播地址:https://h5.m.taobao.com/qn/pc/niuba-interview.html?spm=a1zb6.8232479.0.0.qfgVCn#!/interview/10035359
最近在做DMP,负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中,整理出了这套东西。 0. 标签的定义:标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag),很难列出一个公认的定义,指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念,就需要采取定义另一种办法:分类与枚举。 我们要解决的第一个
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常用知识整理
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.
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。
这篇文章主要是给外部用户介绍如何使用RODPS的 (一)概念介绍 RODPS能够提供一个桥接的方式,使得可以在R语言环境中无缝的使用MaxCompute(原ODPS)里面的数据、计算资源,类似于开源社区的RHive和Rhadoop的功能。 (二)安装R基础环境 2.1 Linux serve
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
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 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
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
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
本文收录了一些MaxCompute MapReduce优化策略。
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
MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的分布式大数据处理系统。
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
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
MaxCompute使用技巧
分布式的R
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MaxCompute使用小技巧