如何在Aliyun E-MapReduce集群上使用Zeppelin和Hue
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!
基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分
机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法。
HIVE MapJoin异常问题处理总结
HIVE被很广泛的使用,使用过程中也会遇到各种千奇百怪的问题。这里就遇到的MapJoin Local 内存不足的问题进行讨论,从问题描述、mapjion原理以及产生该问题的原因,解决方案做一下介绍,最后对该问题进行了进一步的思考,希望对解决该类问题的朋友有所帮助。
【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控
本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同,图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件,包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现
TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算 TopN 排行榜,然后当排行榜发生变化时,发出更新后的排行榜。
机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
(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。
倒计时1天!相约杭州云栖,相遇数据智能
2016杭州云栖大会盛大开启,与阿里云大数据一起相约杭州云栖,相遇数据智能!我们精心准备了四大智能看点,等你用一颗大数据的心,鞠一捧智能的“水”。
PyOdps DataFrame来临,数据分析从未如此简单!
PyOdps正式发布DataFrame框架(此处应掌声经久不息),DTer的福音!有了它,就像卷福有了花生,比翼双飞,哦不,如虎添翼。 快过年了,大家一定没心情看长篇大论的分析文章。作为介绍PyOdps DataFrame的开篇文章,我只说说其用起来爽的地方。其余的部分,从使用、问题到实现原理,我
SQL优化器原理 - Join重排
这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”(群号11719083)可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法,如果想快速了解并在MaxCompute上使用这个特性,请直接跳到“总结”。
分布式存储系统
本次分享内容主要包括三部分:(一)分布式存储系统应该具备的能力;(二)阿里云分布式存储系统盘古的介绍;(三)分布式系统技术展望。
在PyODPS DataFrame自定义函数中使用pandas、scipy和scikit-learn
背景 [PyODPS DataFrame]http://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/) 提供了类似 pandas 的接口,来操作 ODPS 数据,同时也支持在本地使用 pandas,和使用数据库来执行。
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
作者简介: 范伦挺 阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 花名萧一,2010年加入阿里巴巴,现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台(如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput
阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光
作者:墨逐 人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息(组织、招聘、薪资、绩效、审批等)统一管理起来,是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM,世界500强公司有超过一半都在使用。
首次揭秘|为6.4亿人次出行提供无线网络的技术架构
借助“互联网+大数据+机场”三轮驱动,掌慧纵盈每年为6.4亿人次出行提供无线网络连接服务。 随着业务的拓展,随之后来的挑战是数据量的暴增。 2016年,掌慧纵盈(股票代码:835736)通过阿里云产品,率先构建了业界领先的大数据平台。 本文阐述了一家物联网企业的业务架构和数据架构,以及技术选型
阿里封神-大数据处理技术漫谈
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
JindoFS概述:云原生的大数据计算存储分离方案
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前,云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统,10 年来,HDFS 已经成为大数据生态的存储标准,但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化,但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
5W1H(六何分析法)全景洞察大数据
我们从大数据的特征说起,谈到了大数据的价值,再聊什么时候做,谁去做,选择什么平台,最后聊到了怎么做的问题。通过对一些真实的场景分析,了解了大数据的全貌。
助力云上开源生态 - 阿里云开源大数据平台的发展
阿里云E-MapReduce (EMR) 是构建在阿里云云服务器 ECS 上的开源 Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink 生态大数据 PaaS 产品。提供用户在云上使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等场景下的大数据解决方案。在2019杭州云栖大会大数据生态专场上,阿里巴巴高级产品专家夏立为大家分享了阿里云EMR如何助力云上开源生态。
【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
很多农民因为缺乏资金,在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资,等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据,包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型,通过这个模型来预测受贷人的还款能力。
海量数据实时计算利器Tec
引子 在刚刚过去的2015年双11大促中,搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击,在流入实时消息量持续超过300w/s,甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果,助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。 Pora如何能
【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐
数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品,却会存在这某种神秘的隐含关系,获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用,然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需
重磅首发 |《Elasticsearch 中国开发者调查报告》探索开发者的现状和未来
为了了解Elasticsearch 中国开发者群体,结合1186位开发者的调研数据和18位社区专家的深度访谈,Elastic 技术社区、阿里巴巴 Elasticsearch 技术团队和阿里云开发者社区联合发布了《Elasticsearch 中国开发者调查报告》。免费下载,抢先一步读懂这个“族群”吧。
3天撸完一个团队半年的项目,单客户数据动辄几百万的行业也玩云?
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。
【最全合集】一文看尽 2019杭州云栖大会 MaxCompute 技术分享
本文汇集2019杭州云栖大会上MaxCompute的主题分享,内容涵盖MaxCompute技术关键进展及展望,超大规模企业级计算引擎,分布式智能调度执行框架,列式存储引擎,MaxCompute生态,大数据平台的安全风控以及混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践等内容,从底层技术到最佳实践,内容广泛而深入,希望能让读者有所收获。
10月18日,德国法兰克福,阿里云MaxCompute2.0,全面布局AI人工智能
在2017年杭州云栖大会上,阿里云宣布大数据计算服务MaxCompute将于10月18日在德国法兰克福正式开服。通过MaxCompute2.0全新一代的人工智能系统,阿里云将携手更多欧洲本地合作伙伴建立科技生态,驱动当地云计算和大数据的发展,将中国先进的云计算推广至海外,在人工智能、深度学习等领域实现突破创新。
标签分类理论
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
【转载文章】记录一次MySQL两千万数据的大表优化解决过程,提供三种解决方案
问题概述 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。
数据库工程师快速上手MaxCompute进行ETL
案例说明 本案例主要是介绍如何通过数加MaxCompute+大数据开发套件两个产品实现简单的网站数据统计分析。 适用人群 MaxCompute初学者,特别是无大数据开发基础但有数据库使用基础。 案例侧重 数据库工程师快速上手MaxCompute进行大数据开发,简单了解在MaxCompute做大数据ETL过程,同时了解一些MaxCompute SQL和常用数据库SQL的基本区别。
SLS:海量日志数据管理利器
日志是大规模集群管理系统中非常关键的部分,服务器上的各种日志数据可以帮助我们回答如运维、开发、运营、客服、安全等问题。SLS提供一个从日志采集、过滤、处理、聚合到在线查询的日志处理平台,满足各种日志处理分析需求。本文以用户选用SLS搭建一个端对端的日志服务为例进行详解,并解析其功能背后的技术架构。
基于DNN+GBDT的Query类目预测融合模型
用户搜索意图的理解在搜索排序体系下有着重要的作用。在搜索引擎中,分析用户的搜索Query和哪些文档类目的意图更相关,被称为Query的类目预测。本文通过集合Query的语义和行为等特征,计算得到与Query最相关的类目,并在线上得到了相关性的体验的提升。
拍立淘---试妆魔镜 OpenGL ES 2.0 框架及性能优化
手机淘宝(搜索框->摄像头->试妆魔镜): 最初的设计原型及性能问题: 单线程模型,优先级过低:从Camera获取到CMSampleBufferRef YUV图像帧,拷贝像素数据到内存(多了一次拷贝内存的开销)进行美妆渲染以及一些其他的检测计算,导致的render线程性能消耗过多,CPU负
从数砖开源 Delta Lake 说起
Spark AI 北美峰会的第一天,坊间传闻被证实,Databrics(俗称数砖,亦称砖厂)的杀手锏 Delta 产品特性作为 Delta Lake 项目开源!会前,笔者有幸同砖厂的两位大佬李潇和连城做了个线下交流,谈到 Delta 时被告知会有相关重磅在大会上宣布,但却没想到是开源出去。
阿里云工程师用机器学习破解雾霾成因
日前,一位署名为“傲海”的阿里云工程师在云栖社区发布了一篇分析北京雾霾成因的文章。作者通过机器学习算法分析发现,北京重度雾霾天的出现同大气中二氧化氮的含量存在强相关性。 人们很早就知道硫酸盐是雾霾形成的重要原因。住宅及发电厂的燃煤释放大量二氧化硫,随后转化为硫酸颗粒造成污染。但困扰科学家的是,二氧
深入阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio
在云栖社区主办的云栖计算之旅第5期–大数据与人工智能分享中,阿里云计算平台高级专家薛明为大家深入地介绍了阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio,并对于其特性和背后的技术思想进行了讲解。
Apache Spark 3.0 将内置支持 GPU 调度
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。
【入门指南】使用阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统
本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤,并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍,可作为新手入门指导。
钉钉群直播【Spark Relational Cache 原理和实践】
主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景,以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案,及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织,使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。
丰富、连接、待集成—MaxCompute 生态再出发
2019杭州云栖大会大数据生态专场,由阿里云高级技术专家李睿博带来以 “丰富、连接、待集成— MaxCompute 生态再出发” 为题的演讲。本文围绕 MaxCompute 生态进行讲述,主要包括 “更好的工具和接口”、“连接云上各种数据”、“开放自定义引擎” 三部分。主要内容包括 MaxCompute 获得了 Tableau 官方支持,更好的搬站工具和命令行工具体验,大数据+AI 在 Python 生态部分的工作进展,以及开放自定义引擎的能力。
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 在过去的一年中,语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型,提升了语音识别的准确率;Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
MaxCompute模板与样例
代码模板和示例是用户熟悉新产品和提高开发效率的有效方式,studio提供了一系列的开发模板和代码实例。用户可以通过这些功能,快速熟悉MaxCompute,玩转大数据下的程序开发。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。