来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台，为用户提供了开放的编程接口和 SDK，允许用户在其强大灵活的存储和计算能力之上开发自己的数据应用和系统，创造更大的价值。
GROUP_CONCAT为MySQL提供的函数，MaxCompute对应为wm_concat。
大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能，其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。那么利用MaxCompute如何实现IP地址向归属地的转换呢？
MaxCompute UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。
随着湖仓技术的持续演进，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化，湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配，各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案，通过湖仓融合技术来提升业务使用体验的同时也降低了业务的使用成本。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
阿里妹导读：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。
一项技术的发展，有自建轮子和抱团取暖两种选择，前者自己从头搭起，后者大家一起合作搞个开源社区。这两者到底哪个比哪个更好，一直都是说不清楚的问题。当然还有拿来主义的原则，拿别人的轮子改头换面叫做自己的轮子的，这种做法不在我们讨论范围内。
作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌，源起于中国，是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构，首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式，同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司，公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设，主要工作是支撑日常的BI分析，数据看板，人群画像，自助分析等场景。
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。
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。
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：
背景介绍 4月23日09:00-12:45，在DataFunSummit2022：大数据计算架构峰会上，由腾讯云大数据资深高级工程师熊训德出品的大数据计算加速论坛，将邀请来自腾讯、阿里巴巴、矩阵起源、喜马拉雅的5位技术专家，就相关主题进行深度分享，欢迎大家一起探讨交流。 具体日程 详细介绍 出品人：熊训德 腾讯云 大数据资深高级工程师 个人介绍：四川大学硕士毕业后加入腾讯，在腾讯云大数据从事 hadoop 生态相关的云存储和计算等后台开发，专注于研究大数据、虚拟化和人工智能等相关技术。 嘉宾介绍：
为帮助开发者们提升面试技能、有机会入职阿里，云栖社区特别制作了这个专辑——阿里巴巴资深技术专家们结合多年的工作、面试经验总结提炼而成的面试真题这一次整体放出。并通过这些笔试真题开放阿里巴巴工作机会，让更多的开发者加入到阿里这个大平台。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。
今晚，我在知识星球：测试人员生存指南的线上会议里，与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享，此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版～
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来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
#!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
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。
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
本文主要是对数据库查询优化器的一个综述，包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。
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、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
Great Java project on Github(Github 上非常棒的 Java 开源项目).持续完善中。地址：https://github.com/Snailclimb/awsome-java
分层架构很容易在各种书籍和文档中去理解，但是把建模方法和分层架构放在一起就会出现很多困惑了。接下来，我会从数据研发与建模的角度，演进一下分层架构的设计原因与层次的意义。
最近大数据领域最值得关注的，不是技术上有什么突飞猛进的进展，而是人才的流动问题。 以前是大数据发源地的各大互联网企业，包括三驾马车提出者的谷歌，都面临了新一波的大数据人才逃离。 根据我朋友圈和LinkedIn的数据，在这次的大数据人才逃离中，谷歌尤其的惨淡。 谷歌下面的几个大数据团队，比如著名的BigQuery，还有F1，都大量流失大数据人才。 这些人去的地方也非常有意思，小部分去创业了，大部分去了两家当红的大数据公司：Snowflake和Databricks。 有关这两家公司我之前写过很多分析文章了，尤
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
到底什么是大数据？大数据与数据统计有什么区别？如果不理解大数据的承载底层技术，很难讲清楚。因此作为解决方案经理，技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems，目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab，该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab，诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
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
我们知道ChatGPT通过谷歌面试，年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样？
新粉请关注我的公众号 后台有人看了我昨天的文章财报说，阿里巴巴二季度减少9241人。。。说，能不能让我看一眼腾讯的情况。于是我就看了一下，二季度财报，腾讯少了5000多员工。和阿里比起来，差不多减少了
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
我们很高兴向大家宣布，2023年4月14日，Taier 正式发布 1.4 版本。自2022年2月份 Taier 正式开源以来，收到了很多开发者和行业用户的积极评价，在诸多生产环境中已得到充分应用。Taier 1.4版本正是吸收了各类实践经验及大家的建议，进行了此次迭代优化。
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
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
MQTT（消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的支持在各方之间异步通信的消息协议。MQTT 在空间和时间上将消息发送者与接收者分离，因此可以在不可靠的网络环境中进行扩展。虽然叫做消息队列遥测传输，但它与消息队列毫无关系，而是使用了发布和订阅（Pub/Sub）的模型。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：连着两周成绩平平的 GitHub Trending 榜，终于和三月的天气一样进入全面变暖的模式，无论是本周刚开源搭乘 ocr 热点并获得 1,500+ star 的 chineseocr_lite，还是借着国外疫情大爆发这股“东风”一周获得近 5,000+ star 的可视化项目 COVID-19，或是 Google Drive 升级版可备份的云盘项目 MyDrive 都交上了不错的成绩单，500，1,000，2,000…这是本周 GitHub 新生项的成绩单，当
摘要：在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中，菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.mdgithub.com
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