MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
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
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台,这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬(花名:菲青)与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化,直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初,业内不断传出质疑的声音,随着各大云服务厂商的努力,现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月,阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟,云计算开始被市场接受,海量数据大潮来袭,厂商和企业纷纷看到了大数据的前景,我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
履约时长是电商的生命线,直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示,37.4%的受访者希望次日达,29.91%希望当日达。相较于其他物品,受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高,更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中,主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时,得物会根据仓库的生产情况和运配资源,给用户一个承诺时效。
使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利.
下载 Releases文件,解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
1.JOIN连接,MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
重新分析两张表数据量,a 表数据量750w+, b 表数据量350w+, 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle, 将相同的key分布到相同的节点上, 首先考虑使用mapjoin 解决,使其不用执行shuffle操作。
不管是架构选型还是生活, 绝大多数时候都是在做 trade off, 收获了计算存储分离带来的好处, 也意味着要忍受它带来的一些棘手问题. 本文尝试结合 Kubernetes, Docker, MySQL和计算存储分离架构, 分享我们遇到的“Split-Brain”问题.
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
在离线数据研发中,随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高,数据量的不断增长,尤其得物这种业务的高速增长,必然带来数据逻辑复杂度的提升,数据量越大,复杂度越高,对任务的性能的要求就越高,因此,任务性能的优化就成了大家必然的话题,在离线数仓招聘中,这几乎成了必考题目。
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
#!usr/bin/env python # encoding:utf-8 # from __future__ import division import requests import json from dateutil.relativedelta import relativedelta import math import logging import os import sys # from datetime import datetime from odps import ODPS,Dat
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
美联社推出 Election Buzz,靠大数据追踪美国总统大选 据外媒报道,美联社近日与谷歌及Twitter合作,整合这两大平台的数据推出了一款称为“AP Election Buzz”的可视化工具,
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?
随着天池穿衣搭配推荐比赛的结束,我也该暂且退出竞赛江湖,一心一意搞科研了。今年共参加了3场公开比赛,成绩虽不是特别好,但也还说的过去,在搞比赛上面花费了不少时间和精力,耽误了不少事。如果有一天问自己这么辛苦玩这些和毕业要求无关的事值得吗?还是不自找麻烦纠结这些问题吧,呵呵,正道是——满纸荒唐言,一把辛酸泪;都云作者痴,谁解其中味。 做竞赛有哪些好处? 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。很多人往往看了几章data mining的教程,就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要,不再是单独的报表展示等功能,特别是提供给下游规则引擎的相关数据,直接对投放运营的广告投放产生直接影响,数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。
并发编程的目的是为了让程序运行得更快。启动更多的线程并不一定就能让程序最大限度地并发执行。 希望通过多线程执行任务让程序运行得更快,会面临非常多的挑战。比如
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异,本文整理出相应的映射关系,在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
《为“跑分”而生的中国超级计算机》,这篇关于超级计算机的报道将“天河”系列超级计算机置于风口浪尖。该文援引报道称,2010年斩获“世界最快的计算机”的天河1号已经闲置近一年,成烂尾工程。而天河1号A以及天河2号尽管在计算绝对速度上超越天河1号,但在效率、实用性上却很难令人满意,不知何故,此文于昨夜开始被全网逐步清除,看样子超级计算机将成敏感话题。 超级计算机:越来越孤独的比赛 先看看百度百科对超级计算机的解释: 超级计算机指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑,其基本组成组件与个人电脑的
2022年2月22日,在今天这个特殊的日子里,历经多年持续迭代和千万周期实例并发调度考验的Taier(太阿)终于开源了!
阿里妹导读:“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界,万物相联。保险领域的知识图谱之路,该如何构建?本文将为你介绍健康知识图谱构建流程、整体框架和遇到的问题,并总结健康知识图谱在保险理赔领域应用场景和对应设计。
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、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
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。
8月,在满是酷热的上海,阿里云携手驻云在上海云基地举办了“云时代,企业如何轻松上云”的专题活动, 活动邀请了阿里云市场部总监金杰就目前的云市场和新技术展开了分享和讨论。 用数据说话:45% VS 4%? 云计算是IT时代的转战互联网+的一大进化,计算能让一个公司在大数据的浪潮中也拥有像阿里巴巴、腾讯一样的技术支撑能力,但在这之前,企业一定要的理解和选择品牌云计算厂商。 阿里云运营总监金杰表示:云计算成为国家基础设施从IT到DT(Data Technology),近几年,云服务增长率为45%,传统 IT整
导读:搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景,阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统,针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台,提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据,秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。
公交车伴随着我们的日常生活已是随处可见,不同路线的公交车根据各自的时间表有序发出,到达站点,接上站台的乘客再缓缓驶向下一站……早高峰会有短区间的加班车,发车间隔也更短,夜半时分的班次则间隔更长。这一切都服从于公交总站的调度。
转自阿里Druid官方,欢迎大家使用Druid,常见问题在这里解答,希望对大家有所帮助。
又一位大佬下场创业,AI的场子越来越热闹了。 作者丨New Bing 编辑丨董子博 据悉,阿里巴巴集团副总裁贾扬清将于近期离职创业,他的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。贾扬清是国际知名的AI科学家,来到阿里体系前,曾在谷歌、FaceBook工作,参与了Caffe、TensorFlow和PyTorch的AI架构设计。 对于离职创业,贾扬清对AI科技评论回应称: 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,
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
场景:需要将从ODPS数仓中计算得到的大额可疑交易信息导入到业务系统的mysql中供业务系统审核。但是本系统是开放是为了产品化,要保证不同环境的可移植性,同时同步的表也就6个表,那么就利用现有的基于jdbc的规则引擎工程来自己实现数据的同步。
说了九次面试感觉我是大神,拿了SP之类,其实并不是,内情就是内推转为了校招,内推五次面试,校招四次面试,在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷,有错别字,勿喷,只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位,对于之前我主要搞机器人的我来讲,基本处于什么的都不会的状态,做数据的一般都知道,需要用什么 比如odps,hadoop,flink等等工具,然后做业务需要范式建模,纬度建模等等。我可以真实的告诉大家,之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力,包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能, 为了让用户更好的管理元数据信息,同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理,用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据,也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情,从而更多关注于业务逻辑的实现。
Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immutability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,HBase等各类大数据组件。
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法,在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法,如最短路径发现,不同的账号和交易之间存在异常的最短路径,某些账号或设备存在异常的关联。另外,还有图的识别,比如洗钱,会涉及到异常的环路。
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时,最好使用MAPJOIN,性能比普通的JOIN要快很多。另外,MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是:在小数据量情况下,SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中,从而加快JOIN的执行速度。
MaxCompute的UDF包括:UDF,UDAF和UDTF三种函数,本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定: PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有:bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前,所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言,需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定,语法如下:
结构化数据加上一个支持schema变更的存储,加上一个高效易用的支持SQL的数据处理和查询的引擎,简直无所不能和极度高效。
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第二天的大数据基础设施分论坛中,来自阿里云、Hulu、北京忆恒创源、阿里巴巴、企事录以及中科院计算所的技术专家分享了大数据基础
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