暂无个人介绍
E-MapReduce是运行在阿里云平台上的一大数据处理的系统解决方案。在2019年10月,阿里巴巴将发布EMR4.0版本。本篇介绍EMR4.0的新特性,包括在EMR基础能力,技术栈,生态集成和数据迁移等方面的升级,EMR4.0为用户提供更高的计算性能和更低的产品价格,将技术的红利让给用户。
主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力,实现云上Lambda 架构的轻量化实现数据的实时和离线处理。演示模拟了一个电商订单场景,通过流计算实现订单大屏的场景,做到海量订单实时注入的同时,进行10s的订单统计聚合以及交易金额统计并做实时的大屏幕展示
PV/UV统计是流式分析一个常见的场景。通过PV可以对访问的网站做流量或热点分析,例如广告主可以通过PV值预估投放广告网页所带来的流量以及广告收入。另外一些场景需要对访问的用户作分析,比如分析用户的网页点击行为,此时就需要对UV做统计。
本次直播我们邀请了Tablestore存储服务技术专家 朱晓然 ,为大家详细介绍如何基于Tablestore的CDC技术,将大表内实时数据更新对接Spark Streaming来实现数据的实时计算和处理。
本文以案例演示在最新的 Delta Lake 0.4.0 中,如何转换 Delta Lake 表,使用全新的 Python API 执行 upsert 与删除数据,用时间旅行 (time travel) 查询数据的旧版本,以及 vacuum 语句清理旧版本。
JindoFS 是云原生的文件系统,可以提供OSS 超大容量以及本地磁盘的性能
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前,云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统,10 年来,HDFS 已经成为大数据生态的存储标准,但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化,但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
本文将分享 Flink 中 Checkpoint 的应用实践,包括四个部分,分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制
十年前,参加云栖大会还只是程序员的杭州朝圣之旅,而如今,它依然成了透视和分析云计算产业和窥见数字经济的窗口。一切你想看见的、期待看见的,甚至未曾预见的,都会在未来的三天中扑面而来。
整体来看,Druid 算是一个优秀的实时 OLAP 系统,虽然有一些地方设计的并不是尽善尽美,但是瑕不掩瑜。这篇文章简单介绍一些 Druid 的整体情况,希望可以给使用 Druid 的同学做一些参考。下一篇文章将会介绍一下我们过去一年基于 Druid 的实践情况以及一些踩过的坑。
Apache Spark中国技术交流社区,由阿里巴巴开源大数据技术团队成立,持续输出spark相关技术直播、原创文章、精品翻译,钉钉群内千人交流学习,欢迎加入。钉钉入群 https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,jmHATP9Tk+okK7QZ5sw2oWSNLhkt2lCRvfHRdW7XhUQ=&_dt_no_comment=1&origin=11 更多视频和ppt资料请入群获得。
阿里云峰会.上海 开发者大会将在上海世博中心盛大启程,与未来世界的开发者们分享开源大数据、IT基础设施云化、数据库、云原生、物联网等领域的技术干货,共同探讨前沿科技趋势,分析阿里云在一线生产场景的最佳实践,携手合作伙伴及广大开发者们共建云上开发新时代,让我们一起code up!
许多组织都关注Hadoop生态系统的最新发展,并承受着展示数据湖价值的压力。对于企业来说,至关重要的是确定如何在Hadoop失败后成功地实现应用程序的现代化,以及实现这一目标的最佳策略。Hadoop曾经是最被炒作的技术,如今属于人工智能。当心炒作周期,有一天你可能不得不为它的影响负责。
原文:https://insidebigdata.com/2019/08/10/what-happened-to-hadoop-and-where-do-we-go-from-here/ Apache Hadoop出现在IT领域是在2006年,它可以支持使用廉价的商用硬件来存储海量数据。
预聚合是高性能分析中的常用技术,通过预先聚合降低纬度,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。本文介绍了 spark-alchemy 这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。
事务日志(Transaction log)是理解 Delta Lake 的一个关键点,很多 Delta Lake 的重要特性都是基于事务日志实现的,包括 ACID 事务性、可扩展元数据处理、时间回溯等等。本文将探讨什么是事务日志,如何在文件层面实现,以及怎样优雅地解决并发读写的问题。
Koalas项目基于Apache Spark实现了pandas DataFrame API,从而使数据科学家能够更有效率的处理大数据。一份代码可以同时在pandas(用于测试,小数据集)和Spark(用于分布式datasets)两个平台上运行。
信息摘要: EMR 提供Hadoop 2.8.5,方便开发者使用新版Hadoop功能。适用客户: 所有客户版本/规格功能: EMR-3.18.0及以后版本,Hadoop升级为2.8.5,开发者可以方便地使用新版Hadoop的功能。
信息摘要: EMR 升级到 EMR-3.22.0,包含多项重大更新及新增组件。适用客户: 所有客户版本/规格功能: EMR-3.22.0 发布多项重大更新,新增包括 Kudu、OpenLDAP,Spark新增支持 delta datasource。
HIVE是数据仓库和交互式查询的优秀框架,但随着数据的增多,join的复杂度和性能问题,需要花时间和精力解决性能优化的问题。除了基于HIVE本身优化,还可以接入计算性能更好的框架,SparkSQL relational cache对使用者透明,开发不需要关心底层优化逻辑,将更多精力放入业务设计开发。
本次直播将简要介绍EMR Spark Streaming SQL,主要包含Streaming SQL的语法和使用,最后做demo演示
本次直播将简要介绍EMR Spark Streaming SQL,主要包含Streaming SQL的语法和使用,最后做demo演示
本次直播介绍EMR Spark 在shuffle方面的相关优化工作,主要包含shuffle 优化的背景以及shuffle 优化的设计方案,最后会介绍Spark shuffle 在 TPC-DS测试中的性能数据
本次直播介绍EMR Spark 在shuffle方面的相关优化工作,主要包含shuffle 优化的背景以及shuffle 优化的设计方案,最后会介绍Spark shuffle 在 TPC-DS测试中的性能数据
从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示一个简单的日志监控场景。
阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析,为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
被称为云上 OS 的 Kubernetes 是 Cloud Native 理念的一种技术承载与体现,但是如何通过 Kubernetes 来助力大数据应用还是有很多可以探索的地方。欢迎交流。
在数据上云的大背景下,存储计算分离逐渐成为了大数据处理的一大趋势,计算引擎需要通过网络读写远端的数据,很多情况下 IO 成为了整个计算任务的瓶颈,因而数据缓存成为此类场景下的一个重要的优化手段。本次分享将介绍 Spark 在数据缓存上的一些做法,并将介绍 EMR 自研的 Jindo 存储系统在数据缓存上的应用。
本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移,使用distributed模式。
Apache Arrow 是一个基于内存的列式存储标准,旨在解决数据交换和传输过程中,序列化和反序列化带来的开销。目前,Apache Spark 社区的一些重要优化都在围绕 Apache Arrow 展开,本次分享会介绍 Apache Arrow 并分析通过 Arrow 将给 Spark 带来哪些特性。
现在还没有一个统一的流式SQL语法标准,各家都在做自己的。本文在一些业界应用的基础上提出了一个统一SQL语法的建议。Spark同样存在这个问题,社区版本在流式SQL上迟迟没有动作。EMR Spark在今年上半年提供了自己设计版本的流式SQL支持,也会在后续的更新中吸收和支持这些优秀的设计建议。
E-MapReduce的产品能力介绍,通过EMR来构建高效的云上大数据平台,优化云上的使用成本,更快的计算效率。
使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。 本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。
https://databricks.com/blog/2019/06/26/scaling-genomic-workflows-with-spark-sql-bgen-and-vcf-readers.html 使用Spark SQL 运行大规模基因组工作流 在过去十年中,随着基因组测序价格下降,可用基因组数据的数量逐渐激增。
原文链接 https://www.infoworld.com/article/3405443/the-data-lake-is-becoming-the-new-data-warehouse.html?upd=1561666042410 译者:诚历,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。
E-MapReduce整体介绍。通过EMR如何构建一个云上的大数据集群,常见的使用场景和硬件选型指南。
将每个关联结果都作为relational cache构建代价太大,并不现实,我们需要找到一种方式可以通过单个Relational Cache支持优化多个关联查询的方式,从而在加速用户查询的同时,减少创建和更新relational cache的代价。
原文链接: [https://databricks.com/blog/2019/05/08/advanced-analytics-with-apache-spark.html] 译者:辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。
原文链接: [https://www.kdnuggets.com/2019/06/spark-nlp-getting-started-with-worlds-most-widely-used-nlp-library-enterprise.html) 译者:辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。
在Apache Spark 2.4中引入了一个新的内置数据源, 图像数据源.用户可以通过DataFrame API加载指定目录的中图像文件,生成一个DataFrame对象.通过该DataFrame对象,用户可以对图像数据进行简单的处理,然后使用MLlib进行特定的训练和分类计算。
主要介绍Relational Cache/物化视图的历史和背景,以及EMR Spark基于Relational Cache加速Spark查询的技术方案,及如何通过基于Relational Cache的数据预计算和预组织,使用Spark支持亚秒级响应的交互式分析使用场景。
原文链接: Applying the Spark Streaming framework to 5G 我们已经很长时间没有更新流处理框架的相关博客(apache-storm-vs-spark-streaming 和 apache-storm-performance-tuners),这次想分享一下我们关于当前流处理引擎及其在 5G 和 IoT 场景适用性的一些观点。
直播主题:【MLFlow和spark在机器学习方面的进展、Project Hydrogen和spark在深度学习方面的进展 】 时间:6月19日 19:30-20:30 分享嘉宾:江宇,阿里云EMR技术专家。
作者:王道远,花名健身, 阿里巴巴计算平台EMR技术专家。 背景 EMR Spark提供的Relational Cache功能,可以通过对数据模型进行预计算和高效地存储,加速Spark SQL,为客户实现利用Spark SQL对海量数据进行即时查询的目的。
Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性,主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析,提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度,Relational Cache还可以应用于其他很多场景,本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。
structured steaming因其低时延和提供的SQL API等特性被越来越多的企业所使用,作为实时计算的首选。 本次分享structured steaming的使用,包含spark 2.4 structured streaming的新特性,API原理和使用场景等的介绍。
Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入,通过列式存储,zero copy等技术,JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。
Spark因其统一引擎、性能、易用性等特点备受青睐,将大数据处理引擎迁移到Spark已经成为一种趋势(比如将Hive迁移到SparkSQL),很多大公司也正在实践。 本次分享将围绕Hive迁移到SparkSQL进行展开,内容包括介绍大公司迁移流程、遇到的问题以及对Spark做的一些反馈优化。
普通群容量已满足不了Spark群众日益增长的热情,因此我们做了一个重要的决定,将全部群成员转移到企业群
本文整理自talkingdata云架构师徐蓓的分享,介绍了Spark On Kubernetes在TalkingData的实践。