MaxCompute UDF（User Defined Function）即用户自定义函数。
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：
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
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
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
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。
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。
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？
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
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。
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在调用类时，如果出现错误信息 “ 当前上下文中不存在名称*** ”，这时候该如何处理，我们来一起总结一下。
在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。
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
#!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
天下难事必作於易。天下大事必作於细。是以圣人终不为大，故能成其大 ——老子《道德经》
"a dream job is not about dreaming, it's all job all work all reality all blood all sweat no tears. i work a lot and i love it."
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。
关于缓存击穿相关理论文章，相信大家已经看过不少，但是具体代码中是怎么实现的，怎么解决的等问题，可能就一脸懵逼了。
git checkout -b release origin/release-9.4
为了实现两个数据库之间的数据交换，企业级有ODI等，此处尝试DataX做小型数据交换。
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
上述代码是先查询存不存在，如果存在，就更新，不存在则插入. 很多项目都有这种代码，按普通逻辑来说，这个没毛病。 但实际想想，那三行代码其实有优化的空间. 优化如下：
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？
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.
在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。
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得物提供大量商品买卖等服务，资金流转量大，任何由于设计缺陷、系统缺陷、系统故障、人为操作、安全漏洞等因素都会引发直接或间接资金损失。资损防控就是在项目全生命周期内，引入多种资金分析和控制手段，预防资损故障或控制资损故障影响范围。
在近几年的HW比赛、红队项目中，攻击队在外围打点时，越来越依赖于对Java站点的漏洞挖掘。Java站点的主流框架大致就是两个：Struts2系列（包括Webwork等）及Spring系列（包括Spring MVC、SpringBoot等）。很多攻击队员在查找网站漏洞时，由于无法判断出网站所使用的框架，对于.do结尾的网站上去就是用Struts2工具、Spring漏洞工具开扫，这样的做法效率极低，容易被WAF封禁IP，进而导致错过相关漏洞。
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。
本文介绍了如何通过Schema命名空间获取PickList的value值，并通过实例代码进行了详细的讲解。主要包括获取PickList的value值的方法、注意事项以及获取所有value值的方法。同时，也介绍了如何通过System命名空间下的Schema类和方法获取PickList的value值。
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。
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。
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
getServletContext().getRealPath(“/fbb.jpg”);动态的得到WebRoot中文件在磁盘中的位置。打印一下发现：文件被全部拷贝了部署的文件夹下，不是我们开发环境中的。写全路径，getServletContext()是继承自父类HttpServlet的父类中的方法!getRealPath();不仅可以获得文件，还可以获得文件夹!不管存不存在，只要逻辑上存在就可以获得!
在现在互联网架构中，几乎每个互联网项目都会引入缓存系统，比如 Redis、Memcached。来保护下游数据库和提升系统并发量。不管使用哪种缓存系统都有可能遇到缓存穿透的问题。
这篇文章的主要内容，介绍了一些js编程中的基本技巧，其实这些技巧，大家在开发的过程中，或多或少都在使用，或者已经可以熟练的应用于自己的代码或项目中了。那么，这篇文章，就一起来回顾下这些“基本技巧”。
假设目前有一后端接口GET /userinfo/100，实际数据库内也只有最大ID为100的用户。
项目中的热点数据我们一般会放在 redis 中，在数据库前面加了一层缓存，减少数据库的访问，提升性能。但如果，请求的 key 在 redis 中并不存在，那请求还是会抵达数据库，这就叫缓存穿透。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择：
以上办法可以解决32位int的场景。但别高兴得太早，此时，面试官会加大难度，如果int是64位，或元素是不是int，是字符串，怎么办呢？ 此时，面试官想要得到的答案，就是BloomFilter。
布隆过滤器(BloomFilter)是由一个叫“布隆”的小伙子在1970年提出的，它是一个很长的二进制向量，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
1.JOIN连接，MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
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