开源大数据平台 E-MapReduce

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大数据上云存算分离演进思考与探讨-2022
当前大数据上云与存算分离的技术趋势越来越成为行业标准与发展方向。作为大数据商业化的践行者,从存算分离的演进/定义/价值/架构应用/实践/对比等多个维度来分析与探讨其发展历程与组成体系。为大数据存算分离技术整体发展添砖加瓦。
Data Lake 三剑客——Delta、Hudi、Iceberg 对比分析
定性上讲,三者均为 Data Lake 的数据存储中间层,其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal,起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。
阿里云EMR Remote Shuffle Service在小米的实践,以及开源
阿里云EMR自2020年推出Remote Shuffle Service(RSS)以来,帮助了诸多客户解决Spark作业的性能、稳定性问题,并使得存算分离架构得以实施,与此同时RSS也在跟合作方小米的共建下不断演进。本文将介绍RSS的最新架构,在小米的实践,以及开源。
Paimon 与 Spark 的集成(二):查询优化
通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
阿里巴巴的通义千问大模型
阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型,预训练于多样化数据集,支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色,且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互,提供智能体验。然而,模型在逻辑题和指令理解上存在不足,需在特定领域进行优化。
阿里云 EMR StarRocks VS 开源版本功能差异介绍
阿里云 E-MapReduce Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务,提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验,具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks,性能比传统 OLAP 引擎提升 3-5 倍,助力企业高效构建大数据应用。本篇文章重点介绍阿里云 EMR StarRocks 与开源 StarRocks 的对比与客户案例。
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。
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