MaxCompute UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。
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
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：
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
#!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
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。
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。
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.
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。
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
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。
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。
1.JOIN连接，MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
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。
2017年底的一场reorg，让微软的Azure Data Lake（数据湖）队伍拆的七零八落，Raghu Ramakrishnan也黯然神伤，被reorg成了吉祥物。
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。
并发编程的目的是为了让程序运行得更快。启动更多的线程并不一定就能让程序最大限度地并发执行。 希望通过多线程执行任务让程序运行得更快，会面临非常多的挑战。比如
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
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。
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。
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。
import com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource import org.slf4j.LoggerFactory import org.springframework.stereotype.Service import java.sql.* import java.util.* import javax.sql.DataSource @Service class Mysql2OdpsService { /** * 生成 ODPS DD
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？
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
完成任务的拆分后，就该进入任务的调度阶段了（shedule）。关于拆分阶段的解析请点击下方的链接阅读：
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。
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。
我投的岗位“软件研发工程师”。到了面试现场，选择了Java语言（有对应的面试官）。不过，后面进行了交叉面试，被推到了“数据研发”岗位。 一面： 首先，自我介绍。 我：“我做过两个项目。写过几篇论文和专利。还参加过阿里巴巴大数据竞赛。同时，出于个人兴趣，我还阅读了一下HDFS的少部分源码，理解了一下HDFS的核心思想，实现了一个功能非常简单，并且还不完善的HDFS。” 面试官1：“说一说你写的论文中的某一篇的创新点？” 我：“我写的文章或者专利，主要遵循一个
结构化数据加上一个支持schema变更的存储，加上一个高效易用的支持SQL的数据处理和查询的引擎，简直无所不能和极度高效。
4. 详细介绍下MapReduce的工作机制？我重点回答了切片原理和Shuffle机制
导读：8月3日-6日，世界公认的“必须参加”的数据盛典Strata + Hadoop World首次登陆中国。作为顶级的数据盛会，美国总统奥巴马曾亲自2015年加州的Strata + Hadoop World大会助阵送去贺词。会议议题关注于大数据、机器学习和数据分析以及它们社会带来的改变。数据科学家、分析师和来自各种规模的创新企业高管将在此汇聚一堂，分享数据案例研究、最佳实践、新的分析方法以及关键技能。 让我们来看看在北京的Strata + Hadoop World大会有什么亮点： 阿里云iDST褚崴
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
随着天池穿衣搭配推荐比赛的结束，我也该暂且退出竞赛江湖，一心一意搞科研了。今年共参加了3场公开比赛，成绩虽不是特别好，但也还说的过去，在搞比赛上面花费了不少时间和精力，耽误了不少事。如果有一天问自己这么辛苦玩这些和毕业要求无关的事值得吗？还是不自找麻烦纠结这些问题吧，呵呵，正道是——满纸荒唐言，一把辛酸泪；都云作者痴，谁解其中味。 做竞赛有哪些好处？ 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。很多人往往看了几章data mining的教程，就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。
《为“跑分”而生的中国超级计算机》，这篇关于超级计算机的报道将“天河”系列超级计算机置于风口浪尖。该文援引报道称，2010年斩获“世界最快的计算机”的天河1号已经闲置近一年，成烂尾工程。而天河1号A以及天河2号尽管在计算绝对速度上超越天河1号，但在效率、实用性上却很难令人满意，不知何故，此文于昨夜开始被全网逐步清除，看样子超级计算机将成敏感话题。 超级计算机：越来越孤独的比赛 先看看百度百科对超级计算机的解释： 超级计算机指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。换言之，就是用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
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，
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.
本系列仅为小明在写SQL过程中，由浅入深遇到的一些问题、以及最后解决方案。我知道这其中有些问题，高手在12岁的时候就已经知道答案了，小明可能比你们慢了一点。 本文解决的问题： 1、有条件计数 2、去重后左连接 3、自关联，每对只取一条 ---- 文本演示code，默认用 SAS SQL 来演示，因为大家可能对 SAS 还是比较熟悉一些，但有些语句 SAS SQL 不支持的，改用其他。 1、有条件计数 以 SAS 中 sashelp 自带的 Cars 数据为例。 【问题：想计算每个 Make 下面，engi
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。
并发编程的目的是为了让程序运行的更快，但是并不是启动更多的线程就能让程序更大限度地并发执行。--例如上下文切换的问题，死锁的问题，受限于软件和硬件的资源问题。
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。
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。
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本人是2018届，去年实习拿了阿里算法工程师offer，最终顺利转正，也是看了师兄师姐的经验，饮水思源，于是将自己的总结一份，希望能够帮到师弟师妹。
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
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