上次分享了《教你30分钟创建汽车大屏》后，来咨询的人很多，其中地图可视化的问题最集中，这次我花了点时间，准备了一份美食相关的测试数据，向大家分享《地图上的美食》如何做成的

在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。

如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。 让我们开始吧： 1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。

DataV平面地图组件全新升级，无级缩放、支持下钻的行政区域热力图、高性能渲染、多合一散点图、线热力图、数据优先渲染...，带你抢先看！

在大流量高并发互联网应用实践在线峰会上，阿里云大数据计算平台资深架构师林伟带来了题为《MaxCompute大数据运算挑战与实践》的分享。分享中，他主要介绍了在大数据、大流量、高并发情况下MaxCompute所面临的挑战，以及应对这些挑战的实践经验。

阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总页

目前Aliyun E-MapReduce支持了zeppelin和hue，在Aliyun E-MapReduce集群上可以很方便的使用zeppelin和hue。本文将详细介绍如何在Aliyun E-MapReduce玩转Zeppelin和Hue！

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。

(本实验会用到流式机器学习算法，正处于邀测状态，需要申请开通)PAI地址：https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请：https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端，往往会收到热点新闻推送相关的内容。

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现

自97年成立至今已接近20年，在前十六七年 明源云主要跑在传统ERP软件轨道上，4年前世界变了，云计算&移动互联网来了，两个最大的行业变量，如果不做出改变就可能被颠覆。因此，明源云决定开辟新战场，用互联网的方式来做地产行业。

一：背景       分类地图业务是指手淘首页首屏的"分类"入口，目前整个产品已经有300万左右日活跃用户和6000多万pv, 目前产品业务点较多，本文重点介绍点击品类词后的商品二跳页模块，具体如下图所示：当用户点击相应的品类词图片后，则会进入该类目下的商品集合。

文章转载：小白杨1990 如今，阿里云的产品可谓是多种多样，纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品，ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西，很容易让人找不到头绪，尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料，针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。接下来小编将在【X-Pack解读】系列里解读各个Elasticsearch X-Pack 组件功能。

1. 假设我们在MaxCompute中有两张表，其中一张表是存用户基本信息，另一张表是存用户的地址信息等，表数据假设如下： user_basic_info: id name 1 a 2 b 3 c

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。

(翻译自apache drill 官网) 架构总览 Apache drill是在大规模数据集场景下,可以低延迟地进行结构和半结构化/嵌套数据结构查询的一个分布式查询引擎。受到谷歌公司的Dremel的启发，Drill被设计出来以支持几千个节点和PB级别的数据规模下,支持交互响应级别的商务智

如何利用阿里云数加快速搭建属于自己的日志分析实时指挥大屏和报表。

在数据化营销时代，数据的价值越发显得更为珍贵。那如何让自己的数据发挥价值，也就是说如何让公司沉睡的数据能够驱动业务发展给公司带来商业价值？在营销里面我们都谈精准营销，谈用户画像，那用户画像到底如何构建，用户的标签如何开发？本示例给与最简单的demo，那个大家清楚认识基于MaxCompute如何构建企业用户标签。

本文将介绍如何使用llvm+bison+flex技术实现一门编程语言。 以我们实现的cava语言为例，介绍编译器各阶段，词法分析 -> 语法分析 -> 语义分析 -> 中间代码优化 -> 目标代码生成，最终生成汇编指令，再由汇编语言根据不同的指令集生成对应的可执行程序是如何实现的。

MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分 析处理海量数据。欢迎加入钉钉交流群11782920。

PyOdps 0.4版本，DataFrame API支持使用pandas进行本地计算，用户因此能join ODPS和本地数据，也能进行本地debug，另外还有MapReduce API等新特性

2017/12/20 北京云栖大会上阿里云MaxCompute发布了最新的功能Python UDF，万众期待的功能终于支持啦，我怎么能不一试为快，今天就分享如何通过Studio进行Python udf开发。

聊什么 为了满足本系列读者的需求，在完成《Apache Flink 漫谈系列(14) - DataStream Connectors》之前，我先介绍一下Kafka在Apache Flink中的使用。所以本篇以一个简单的示例，向大家介绍在Apache Flink中如何使用Kafka。

想在1天内快速搞定实时业务数据大屏吗？想用最短路径逆袭成为数据可视化大神吗？想在除了PRD外什么都没有的情况下，体验职场真人版绝境求生吗？

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境。

流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理，常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理，本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例，介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。

MaxCompute元数据服务Information Schema发布，存储降价重大利好以及更多9月产品最新动态，尽在9月刊。

本文介绍了如何使用MaxCompute UDF对JSON格式的日志进行信息提取和转换。

我们需要找到一种方式可以通过单个Relational Cache支持优化多个关联查询的方式，从而在加速用户查询的同时，减少创建和更新relational cache的代价。Record Preserve Join是支持这种优化的非常有效的方式。

YARN可以通过相关配置支持ResourceManager重启过程中，不影响正在运行的作业，即重启后，作业还能正常继续运行直到结束

昨天有人偷偷告诉我说    阿里巴巴其实是一家科技公司！ 我想了整整一夜 究竟是谁走漏了风声 那么重点来了，阿里到底是如何在内部的办公、生活中，玩转“黑科技”的呢？ AI取名：给你专属的“武侠”花名 花名是阿里巴巴独特的文化，也是阿里员工独一无二的“身份”。

Delta Lake 是 Databricks 推出的一种新型的数据湖方案，解决了传统数据湖方案中的诸多痛点。其中的核心组件 Delta 也于近期开源。本次分享将围绕 Delta Lake 和 Delta 的诸多细节展开，如 Delta Lake 的适用场景、技术优势，Delta 的原理实现以及一些高级特性等，并就现有解决方案做横向对比。

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BasicEngine是阿里巴巴搜索事业部自研的推荐在线召回引擎，依托强大的搜索底层技术支持，可以在线实现复杂的关联排序运算，支持灵活的推荐策略组合，为推荐系统的升级发展拓展了无限想象空间。

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ELK是日志分析领域较为流行的技术选择，不少阿里云用户选择在ECS上搭建开源Elasticsearch。与自建开源Elastisearch相比，阿里云Elasticsearch做了性能优化，支持弹性扩容，并搭载了商业版组件X-Pack，为用户提供即开即用的托管服务。

你可能已经不知不觉中在数据科学项中用上了贝叶斯相关技术！如果你还没用上，这个技术可以增强你的数据分析能力。本文会展示这项技术在现实世界中的应用案例：通过传感器收集的流式数据预测硬件故障率。

案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测（anomaly detection）指的是对不符合预期模式或数据集（英语：dataset）中其他项目的项目、事件或观测值的识别。

12月20日，北京国家会议中心。Flink Forward China 2018 强势来袭～

实时业务处理的需求越来越多，也有各种处理方案，比如storm，spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。