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DataWorks产品最佳实践测评：用户画像分析实践
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分布式是大数据处理的万能药？
分布式技术在大数据处理中广泛应用，通过将任务拆分至多个节点执行，显著提升性能。然而，它并非万能药，适用于易于拆分的任务，特别是OLTP场景。对于复杂计算如OLAP或批处理任务，分布式可能因数据交换延迟、非线性扩展等问题而表现不佳。因此，应先优化单机性能，必要时再考虑分布式。SPL等工具通过高效算法提升单机性能，减少对分布式依赖。
Big data Doc Analyze
本文介绍了文本分析的基本概念、应用场景及技术细节，涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据的概述，重点探讨了中文分词工具如jieba、SnowNLP等，以及中文关键词提取和相似度计算的方法，最后提出了文本分析的架构图和实施步骤，强调了NLP在文本数据处理中的重要性和应用前景。
动态HTTP代理IP的使用技巧与案例分析
本文介绍了动态HTTP代理IP的使用案例与成功经验，包括网络爬虫、信息安全保护、安全访问站点和市场调研等应用场景，以及选择合适代理服务、合理配置请求频率、监控代理IP状态、使用代理池和结合其他技术等实践经验，帮助用户有效利用动态HTTP代理IP，提升工作效率和数据安全性。
解放数据科学家的神器
SQL 和 Python 在数据科学领域虽广泛使用，但它们各自存在不少问题，如 SQL 代码复杂难写、调试困难、性能低下且封闭性高，而 Python 在复杂计算、调试及大数据处理方面同样不尽人意。这些问题严重消耗了数据科学家的时间和精力。esProc SPL 作为一种专为结构化数据处理设计的工具，以其简洁易懂的语法、强大的调试功能、高效的大数据处理能力和开放性，有效解决了上述问题，帮助数据科学家提高工作效率，更好地专注于业务分析。SPL 已经开源，可免费下载使用。
Cisco WebEx 数据平台：统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi，探索 Apache Doris 在 Cisco 的改造实践
Cisco WebEx 早期数据平台采用了多系统架构（包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等），面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此，引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈，依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力，统一数据湖仓及查询分析引擎，显著提升了查询性能及系统稳定性，同时实现资源成本降低 30%。
拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
阿里云服务器ECS详解：云服务器是什么，云服务器优势和应用场景及价格参考
云服务器ECS是阿里云众多云产品中，最受用户关注的产品，阿里云服务器提供多样化的计算能力，支持x86、Arm架构，涵盖CPU、GPU等多种服务器类型，满足各种用户需求。本文为大家详细介绍阿里云服务器是什么？云服务器的优势和应用场景，以及最新价格情况，以供大家参考。
性能提升利器｜PolarDB- X 超详细列存查询技术解读
本文将深入探讨 PolarDB-X 列存查询引擎的分层缓存解决方案，以及其在优化 ORC 列存查询性能中的关键作用。
针对MaxCompute经典网络域名下线，Dataphin应对策略的公告
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