# 云原生大数据计算服务 MaxCompute #
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聊聊DataWorks这个大数据开发治理平台
聊聊DataWorks这个大数据开发治理平台
亿级数据如何实现秒级响应？
本文详细介绍了瓴羊Quick BI的性能架构、性能工具和性能保障，旨在帮助企业更好地理解和使用这一商业智能工具。文章首先概述了BI产品在企业中的重要性，随后深入探讨了Quick BI的性能架构，包括应用架构、分析引擎和渲染引擎，以及其优势和测试效果。接着，文章介绍了性能工具，包括性能分析和性能诊断，帮助用户精准诊断和优化性能瓶颈。最后，文章阐述了性能保障措施，如线上监控、版本巡检和定期报告，确保系统的稳定性和高效运行。通过这些设计，Quick BI能够满足企业在不同场景下的性能需求，提升数据分析效率和决策能力。
企业内训｜信创工作的技术难点与最佳实践-某央企金科公司
近日，TsingtaoAI组织信创技术专家，为上海某央企金融科技公司研发信创技术企业培训课程。课程通过系统化的理论学习与丰富的案例分析，全面解析信创政策、监管要求、行业趋势以及信创技术的核心难点。课程涵盖信创政策解读、行业信息洞察、业界技术栈分析、核心数据库信创改造、信创终端推广适配等多个模块。通过案例式、项目式和实战式的教学模式，帮助学员在复杂多变的信创环境中高效应对各种挑战。
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先，通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组，接着创建MaxCompute项目和数据源。随后，利用DataWorks的数据集成和数据开发模块，将业务数据同步至MaxCompute，并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工，最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程，包括任务开发、运行、运维操作和资源释放，帮助读者顺利完成用户画像分析。此外，还指出了文档中的一些不一致之处，并提供了相应的解决方法。
DataWorks
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DataWorks 产品综合评测报告
《DataWorks产品综合评测报告》全面评估了DataWorks这款知名的大数据开发治理平台。报告从用户画像分析实践、日常工作中的应用、产品体验、与其他工具的对比及Data Studio公测体验等多个角度进行了详细评测。DataWorks在数据集成、可视化操作、任务调度等方面表现出色，但也存在一些技术难题和使用门槛。总体而言，DataWorks功能完整、易用性强，适合企业高效处理和分析大数据，助力决策制定和业务优化。
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰（莫问）在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享，今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年，借此时机，王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果，最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
DataWorks产品深度评测：优势与展望
在数字化时代，数据成为企业决策和创新的关键驱动力。DataWorks作为一款大数据开发治理平台，展现了强大的功能和潜力。本文从用户画像分析实践、实际工作中的作用、产品体验评测、与其他工具对比等多个维度，全面评测了DataWorks，旨在为潜在用户提供深入且实用的参考。评测内容涵盖任务开发便捷性、性能表现、价格策略、社区建设等方面，突显了DataWorks的优势和改进空间。
如何评估HTTP代理IP的性能？
随着互联网技术的发展，使用代理IP的人越来越多。选择HTTP代理IP时，需注意速度和稳定性、用户信息保护、地域性、带宽上限、支持的协议、客户支持、用户评价和信誉、价格和性价比等方面。希望这些建议能帮助大家做出合适的选择。
HTTP 代理 IP 使用中的速度与安全性的权衡
随着科技和互联网的发展，越来越多企业使用代理服务。本文介绍了用户使用HTTP代理IP后体验感变差的几个原因，包括延迟增加、带宽上限、服务器负载高、数据包丢失、安全性问题和兼容性问题。希望这些信息能帮助用户解决问题。
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