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如何基于DataWorks构建数据中台?
为了应对众多业务部门千变万化的数据需求和高时效性的要求,阿里巴巴首次提出了数据中台的概念,经过众多项目的实践已经沉淀出了标准化的流程和方法论。如何构建一个数据中台?一个好的数据中台需要具备哪些功能?原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得,从商业模式及业务的设计,到数据中台的架构设计与产品选型,再到数据中台构建的最佳实践,最后利用数据中台去反哺业务,辅助人工与智能的决策。
ODPS SQL ——列转行、行转列这回让我玩明白了!
本文详细介绍了在MaxCompute中如何使用TRANS_ARRAY和LATERAL VIEW EXPLODE函数来实现列转行的功能。
【万字长文,建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场
本文旨在帮助非专业数据研发但是有高频ODPS使用需求的同学们(如数分、算法、产品等)能够快速上手ODPS查询优化,实现高性能查数看数,避免日常工作中因SQL任务卡壳、失败等情况造成的工作产出delay甚至集群资源稳定性问题。
正确设计Hologres实时数仓,性能提升10倍+
本文将会讲述阿里巴巴零售通数据平台如何优化Hologres实时数仓,达到性能提升10倍+的效果,完美支撑双11营销活动、实时数据大屏等核心场景。也希望通过此文对Hologres新用户起到一定的帮助作用,通过合理的数仓设计实现事半功倍的性能效果。
如何写出一篇好的技术方案?
近期作者在写某个项目的技术方案时,来来回回修改了许多版,很是苦恼。于是,将自己之前写的和别人写的技术方案都翻出来看了几遍,产生了一些思考,分享给大家。
使用Maxcomputer SQL对数据进行抽样
在大数据量分析任务中,针对全量数据进行分析挖掘会存在困难,抽样就显得格外重要了
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
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1天前
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【MaxCompute SQL AI 实操教程】0元体验使用大模型提效数据分析
在数字经济时代,阿里云MaxCompute SQL通过“AI能力原生化”,打破数据与智能的壁垒。无需切换语言,一行SQL即可完成数据清洗到模型推理的全链路升级。内建200+AI函数、支持万亿级数据实时处理,保障数据不出湖的安全闭环,助力企业高效实现AI落地,释放数据深层价值。
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