重新分析两张表数据量,a 表数据量750w+, b 表数据量350w+, 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle, 将相同的key分布到相同的节点上, 首先考虑使用mapjoin 解决,使其不用执行shuffle操作。
在离线数据研发中,随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高,数据量的不断增长,尤其得物这种业务的高速增长,必然带来数据逻辑复杂度的提升,数据量越大,复杂度越高,对任务的性能的要求就越高,因此,任务性能的优化就成了大家必然的话题,在离线数仓招聘中,这几乎成了必考题目。
最近遇到了很多正在研究ETL及其工具的伙伴向我们抱怨:同样都在用 Kettle ,起点明明没差异,但为什么别人ETL做的那么快那么好,自己却不断掉坑?
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘
履约时长是电商的生命线,直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示,37.4%的受访者希望次日达,29.91%希望当日达。相较于其他物品,受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高,更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中,主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时,得物会根据仓库的生产情况和运配资源,给用户一个承诺时效。
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要,不再是单独的报表展示等功能,特别是提供给下游规则引擎的相关数据,直接对投放运营的广告投放产生直接影响,数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。
MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
导读:搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景,阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统,针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台,提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据,秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。
公交车伴随着我们的日常生活已是随处可见,不同路线的公交车根据各自的时间表有序发出,到达站点,接上站台的乘客再缓缓驶向下一站……早高峰会有短区间的加班车,发车间隔也更短,夜半时分的班次则间隔更长。这一切都服从于公交总站的调度。
taskctl是一款由成都塔斯克信息技术公司历经10年研发的etl作业集群调度工具,该产品概念新颖,体系完整、功能全面、使用简单、操作流畅,它不仅有完整的调度核心、灵活的扩展,同时具备完整的应用体系。目前已获得金融,政府,制造,零售,健康,互联网等领域1000多家头部客户认可。
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台,这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬(花名:菲青)与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化,直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初,业内不断传出质疑的声音,随着各大云服务厂商的努力,现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月,阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟,云计算开始被市场接受,海量数据大潮来袭,厂商和企业纷纷看到了大数据的前景,我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
首先和客户确认,他们用的什么工具做的数据抽取,反馈是DataX。先了解一下DataX是什么东东。
不管是架构选型还是生活, 绝大多数时候都是在做 trade off, 收获了计算存储分离带来的好处, 也意味着要忍受它带来的一些棘手问题. 本文尝试结合 Kubernetes, Docker, MySQL和计算存储分离架构, 分享我们遇到的“Split-Brain”问题.
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
阿里妹导读:“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界,万物相联。保险领域的知识图谱之路,该如何构建?本文将为你介绍健康知识图谱构建流程、整体框架和遇到的问题,并总结健康知识图谱在保险理赔领域应用场景和对应设计。
#!usr/bin/env python # encoding:utf-8 # from __future__ import division import requests import json from dateutil.relativedelta import relativedelta import math import logging import os import sys # from datetime import datetime from odps import ODPS,Dat
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利.
使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
2022年2月22日,在今天这个特殊的日子里,历经多年持续迭代和千万周期实例并发调度考验的Taier(太阿)终于开源了!
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入,目前支持数据如下图:
美联社推出 Election Buzz,靠大数据追踪美国总统大选 据外媒报道,美联社近日与谷歌及Twitter合作,整合这两大平台的数据推出了一款称为“AP Election Buzz”的可视化工具,
> 本文首发于 **[Nebula Graph Community 公众号](https://nebula-website-cn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/nebula-blog/WeChatOffical.png)**
摘要:消息队列Kafka是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一。本文就将带你走进消息队列Kafka。本文摘自阿里云栖社区。 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 视频分享
datax内置的enumType数据类型与不同数据库间都有些差异,本文整理出相应的映射关系,在配置自定义json时可以参考做一些类型转换
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法,在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法,如最短路径发现,不同的账号和交易之间存在异常的最短路径,某些账号或设备存在异常的关联。另外,还有图的识别,比如洗钱,会涉及到异常的环路。
1.JOIN连接,MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时,重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助,也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了,所以首先我们面临的是海量的数据。
下载 Releases文件,解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
在“无需复杂图谱术语,7个原则搞定Schema建模”一文中,我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中,我们将分基础篇、进阶篇,针对不同业务场景的建模需求,由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例,并涉及术语的解释。
说了九次面试感觉我是大神,拿了SP之类,其实并不是,内情就是内推转为了校招,内推五次面试,校招四次面试,在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷,有错别字,勿喷,只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位,对于之前我主要搞机器人的我来讲,基本处于什么的都不会的状态,做数据的一般都知道,需要用什么 比如odps,hadoop,flink等等工具,然后做业务需要范式建模,纬度建模等等。我可以真实的告诉大家,之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
问题导读: Hadoop数据采集框架都有哪些? Hadoop数据采集框架异同及适用场景?
来源|Quora 整理|AI100 AlphaGo大战柯洁、李世石后,所有人都能谈上几句深度学习。人工智能在围棋上的这场突破,最终还要归功于机器学习三巨头三十年如一日的长期研究。 相比之下,横扫Kaggle大赛的XGBoost(去年的29个获奖方案中,有17个是用XGBoost),名气可就小太多了。更何况,它的发起人还只是个名不见经传的年轻人。 有人打抱不平说,XGBoost要比深度学习更重要,这一点毫无疑问。 因为它好用,在很多情况下都更为可靠、灵活,而且准确;在绝大多数的回归和分类问题上,XGBoo
Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变性(Immutability),读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则,可集成Hadoop,Kafka,Storm,Spark,HBase等各类大数据组件。
摘要 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
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