12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
来源:五分钟学大数据 本文约10000+字,建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充? 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数
导读:随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
一项技术的发展,有自建轮子和抱团取暖两种选择,前者自己从头搭起,后者大家一起合作搞个开源社区。这两者到底哪个比哪个更好,一直都是说不清楚的问题。当然还有拿来主义的原则,拿别人的轮子改头换面叫做自己的轮子的,这种做法不在我们讨论范围内。
随着湖仓技术的持续演进,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化,湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配,各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案,通过湖仓融合技术来提升业务使用体验的同时也降低了业务的使用成本。
MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台,为用户提供了开放的编程接口和 SDK,允许用户在其强大灵活的存储和计算能力之上开发自己的数据应用和系统,创造更大的价值。
背景介绍 4月23日09:00-12:45,在DataFunSummit2022:大数据计算架构峰会上,由腾讯云大数据资深高级工程师熊训德出品的大数据计算加速论坛,将邀请来自腾讯、阿里巴巴、矩阵起源、喜马拉雅的5位技术专家,就相关主题进行深度分享,欢迎大家一起探讨交流。 具体日程 详细介绍 出品人:熊训德 腾讯云 大数据资深高级工程师 个人介绍:四川大学硕士毕业后加入腾讯,在腾讯云大数据从事 hadoop 生态相关的云存储和计算等后台开发,专注于研究大数据、虚拟化和人工智能等相关技术。 嘉宾介绍:
为帮助开发者们提升面试技能、有机会入职阿里,云栖社区特别制作了这个专辑——阿里巴巴资深技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的面试真题这一次整体放出。并通过这些笔试真题开放阿里巴巴工作机会,让更多的开发者加入到阿里这个大平台。
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌,源起于中国,是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构,首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式,同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司,公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设,主要工作是支撑日常的BI分析,数据看板,人群画像,自助分析等场景。
今晚,我在知识星球:测试人员生存指南的线上会议里,与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享,此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版~
作为一种新兴架构,湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势,也正因如此,无论在技术圈还是资本圈,湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
随着业务发展和数据量的增加,大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式,由于部门业务特点的关系,spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时,数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注,而通常做法是根据业务特点,额外开发job如报表或者检查任务,这样会比较费时费力。
我们知道ChatGPT通过谷歌面试,年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样?
阿里妹导读:为了应对众多业务部门千变万化的数据需求和高时效性的要求,阿里巴巴首次提出了数据中台的概念,经过众多项目的实践已经沉淀出了标准化的流程和方法论。如何构建一个数据中台?一个好的数据中台需要具备哪些功能?原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得,从商业模式及业务的设计,到数据中台的架构设计与产品选型,再到数据中台构建的最佳实践,最后利用数据中台去反哺业务,辅助人工与智能的决策。
最近订阅学习了《深入浅出云计算》专栏,一口气学完之后,做了一些总结笔记形成此文,特分享与你,希望对你有所帮助!本文为下半部分,主要总结了PaaS篇的核心要点。
2017年底的一场reorg,让微软的Azure Data Lake(数据湖)队伍拆的七零八落,Raghu Ramakrishnan也黯然神伤,被reorg成了吉祥物。
大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能,其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。那么利用MaxCompute如何实现IP地址向归属地的转换呢?
作者 | 蔡芳芳、Tina 3 月 21 日,AI 领域爆出重大人事变动:在阿里任职四年后,Caffe 作者贾扬清即将离职。 昨日,有自媒体爆料称,阿里巴巴集团副总裁、阿里硅谷研究院负责人贾扬清将于近期离职创业,创业方向将聚焦于人工智能架构领域,目前已获得了首轮融资意向。 对此,贾扬清对 InfoQ 回应称: 加入阿里巴巴的时候,最吸引我的是云计算可以带给社会的独特贡献:AI,Big data,Compute,Developer,和 Ecosystems。 有幸在过去几年中带领计算平台事业部,建设了一支从
<数据猿导读> 这是个人人都可能是网红的时代,随着2015年网红们频频走火,衍生出的网红店铺也是很受小粉丝的追捧。如何在万千店铺中甄别出哪些是真正的网红店铺呢?阿里数据科学家通过特征工程与分析得出了一
本文主要是对数据库查询优化器的一个综述,包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
在DT时代,互联网,智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类,组织和存储。
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日,国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图(Big Data Landscape
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一,由 InfoQ 编辑部制作呈现,重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态,希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络,在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一,将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域,后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面,在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出,欢迎大家持续关注。
这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂商也纷纷推出自己的数据湖、云数据仓库、湖仓一体产品。
近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
最近大数据领域最值得关注的,不是技术上有什么突飞猛进的进展,而是人才的流动问题。 以前是大数据发源地的各大互联网企业,包括三驾马车提出者的谷歌,都面临了新一波的大数据人才逃离。 根据我朋友圈和LinkedIn的数据,在这次的大数据人才逃离中,谷歌尤其的惨淡。 谷歌下面的几个大数据团队,比如著名的BigQuery,还有F1,都大量流失大数据人才。 这些人去的地方也非常有意思,小部分去创业了,大部分去了两家当红的大数据公司:Snowflake和Databricks。 有关这两家公司我之前写过很多分析文章了,尤
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后台开发工程师叶强盛。 引言 这十多年大数据技术蓬勃发展,从市场的表现来看基于大数据的数据存储和计算是非常有价值的,其中以云数据仓库为主打业务的公司Snowflake市值最高(截止当前449亿美元),另一家以湖仓一体为方向公司Databricks估值或达380亿美元;各大伺机而动的云厂
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
2015年加入多点在线科技有限公司,任大数据团队负责人、高级架构师。 负责研发了夜神App推荐系统、多点BI平台、AiAdmobi广告平台、RTB 投放系统、CTR 预估及用户画像等。
分层架构很容易在各种书籍和文档中去理解,但是把建模方法和分层架构放在一起就会出现很多困惑了。接下来,我会从数据研发与建模的角度,演进一下分层架构的设计原因与层次的意义。
数据格式层:定义了存储层文件内部的组织格式,计算引擎通过格式层的支持来读写文件;从分层视角下的数据形态来看
大家好,我是来自袋鼠云的浣熊,感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享,感觉又打开了几个新脉门,解锁了新的武魂。在接下来的分享中,希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘
回顾数据仓库的发展历程,大致可以将其分为几个阶段:萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
项目的 Github 地址为:https://github.com/0voice/interview_internal_reference
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
“2006年,一个叫Amazon Web Service的小业务刚刚起步,令人出乎意料的是,十年之后,这一个小小的业务尝试会让Amazon成为云计算领域的巨头。去年11月,市场研究公司Synergy Research Group的季度数据显示,亚马逊AWS云服务占全球IaaS(基础设施服务)公开市场45%的份额,高于微软、谷歌和IBM的份额总和。”
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我们很高兴向大家宣布,2023年4月14日,Taier 正式发布 1.4 版本。自2022年2月份 Taier 正式开源以来,收到了很多开发者和行业用户的积极评价,在诸多生产环境中已得到充分应用。Taier 1.4版本正是吸收了各类实践经验及大家的建议,进行了此次迭代优化。
最近有童鞋在我之前发布的《聊聊中台》一文中提问:技术中台是什么?和业务中台又有什么区别?考虑到在工作中,也有部分同事问过这个问题,我这里总结一下形成此文进行答复。
技术发展是一个持续叠进的过程,AI 也是如此。 经历过去 70 年的“三起两落”,近年来,人工智能行业迈进深水期,分工细化,产业落地成为主旋律,AI 与各个场景的交叉、对话不断在发生。 对不少企业而言,以前谈AI 落地,想要做一个应用,得从算法开始开发,其需要肩负的成本和代价,成为绑住他们脚步的红线。要推动AI 加速实现更广泛、更优质的落地,生产力的解放是发展的关键,抛去以往的“手工作坊”,由手工到工程化量产,从作坊到工厂到全产业链,AI 工程化也成为落地的新方向。 具体的领域,也意味着多且复杂的需求。AI
随着数据量的爆发式增长,数字化转型称为了整个IT行业的热点,数据也开始需要更深度的价值挖掘,因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失,从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况,于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎,以便应对数据时代的到来。在此背景下,数据湖的概念被越来越多的人提起,希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下,又能够快速对接多种不同的计算平台,从而在数据时代占比的先机。
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