数组去重性能优化：为什么Set和Object哈希表的效率最高
在处理数组去重问题时，使用 `Set` 和 `Object` 哈希表是高效的解决方案。它们基于哈希表实现，插入和查找操作的时间复杂度为 `O(1)`，相比传统嵌套循环的 `O(n²)` 方法性能优势显著。`Set` 能保持元素插入顺序，适用于需要顺序的场景；`Object` 则通过键的唯一性实现去重，适合无需顺序的场景。两者均能在大规模数据中实现高效的去重操作，是数组去重最优选择。
ODPS 在 AI 时代的引领潜力与突破方向分析
阿里云 ODPS 凭借超大规模数据处理、多模态架构与 Data+AI 融合优势，正引领 AI 时代数据革命。其弹性算力支撑大模型训练，多模态处理提升数据利用率，AI 工程化能力完善。但实时性、边缘计算与跨云协同仍存短板。未来将重点突破智能数据编织、异构计算调度、隐私增强平台与边缘云端协同，加速行业落地。结合绿色计算与开放生态，ODPS 有望成为 AI 驱动的数据基础设施核心。
大数据之路：阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。
我与阿里云ODPS的故事：从挑战到掌控
本文讲述了作者在使用阿里云ODPS过程中的亲身经历，从最初面对大数据处理的困境，到通过ODPS及其核心组件MaxCompute、DataWorks实现数据处理与开发效率的大幅提升。不仅展现了技术带来的变革，也体现了个人从挑战到掌控的成长历程。
