MaxFrame概述

您可以用更熟悉、高效、便捷的方式利用MaxCompute的海量计算资源及数据进行大规模数据处理、可视化数据探索分析以及科学计算、ML/AI开发等工作。本文为您介绍MaxFrame背景信息、功能介绍及使用场景。版本说明 当前MaxCompute MaxFrame功能...

Spark应用性能诊断

应用场景 Spark应用性能诊断主要适用于以下场景:数据集性能分析:使用Spark处理大规模数据时,需要对数据集进行性能分析。使用性能诊断工具可以快速定位性能瓶颈(例如:内存峰值、Spill等),提高数据处理效率。大规模应用负载均衡:...

PyODPS概述

PyODPS提供了 to_pandas 接口,可以直接将MaxCompute数据转化成Pandas DataFrame数据结构,但这个接口只应该被用于获取小规模数据做本地开发调试使用,而不是用来大规模处理数据,因为使用这个接口会触发下载行为,将位于MaxCompute中的...

数据科学计算概述

为满足用户基于MaxCompute进行大规模数据处理、分析、挖掘及模型训练的需求,MaxCompute提供了一套Python开发生态,让用户通过统一的Python编程接口一站式、高效地完成数据处理、加工及挖掘工作。发展路径 MaxCompute提供的Python开发生态...

概述

import mars.tensor as mt a=mt.random.rand(10000,50)b=mt.random.rand(50,5000)a.dot(b).execute()Mars DataFrame接口 和Pandas保持一致,且支持大规模数据处理和分析。示例代码如下。import mars.dataframe as md ratings=md.read_csv('...

创建集群

通过阿里云E-MapReduce(简称EMR),您可以轻松构建和运行Hadoop、Spark、Hive、Presto等开源大数据框架,以进行大规模数据处理和分析等操作。本文为您介绍在EMR on ECS上创建集群的操作步骤和相关配置,帮助您快速搭建和管理大数据集群。...

Transaction Table2.0概述

现状分析 当前典型的数据处理业务场景中,对于时效性要求低的大规模数据全量批处理的单一场景,直接使用MaxCompute足以很好的满足业务需求,对于时效性要求很高的秒级实时数据处理或者流处理,则需要使用实时系统或流系统来满足需求。...

基本概念

分片(Shard)在超大规模海量数据处理场景下,单台服务器的存储、计算资源会成为瓶颈。为了进一步提高效率,云数据库ClickHouse 将海量数据分散存储到多台服务器上,每台服务器只存储和处理海量数据的一部分,在这种架构下,每台服务器被...

配置跨库Spark SQL节点

数据处理:支持快速处理大规模数据(十万条以上数据)。Spark SQL语法:基于Spark 3.1.2版本部署,提供该版本所有语法特性和原生函数。原生函数包括聚合函数、窗口函数、数组函数、Map函数、日期和时间处理函数、JSON处理函数等。...

Spark SQL执行方式

需要处理大规模数据,例如使用SQL执行一次性的ETL。有复杂的第三方依赖包需要上传,且这些包可能需要反复测试和替换。特点 批处理方式提交的SQL运行在单独的Spark应用中,可以保证稳定性。支持通过SQL语句描述独立的配置,如 SET spark...

Paimon概述

支持在流模式与批模式下读写大规模数据集。支持分钟级到秒级数据新鲜度的批查询和OLAP查询。支持消费与产生增量数据,可作为传统数仓与流式数仓的各级存储。支持预聚合数据,降低存储成本与下游计算压力。支持历史版本回溯。支持高效的数据...

E-MapReduce本地盘实例大规模数据集测试

本文介绍如何使用阿里云E-...详情请参见 E-MapReduce本地盘实例大规模数据集测试最佳实践。说明 本文的TPC-DS的实现基于TPC-DS的基准测试,并不能与已发布的TPC-DS基准测试结果相比较,本文中的测试并不符合TPC-DS的基准测试的所有要求。

应用场景

访问频度极高业务 如社交网络、电子商务、游戏、广告等。...实现对数据的分布式分析处理,适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步,简化数据操作流程。

构建数据仓库

适用行业:适用于电商、游戏、社交等互联网行业大规模数据实时查询场景。方案优势:阿里云实时数仓全套链路与离线数仓无缝打通。满足一套存储,两种计算(实时计算和离线计算)的高性价比组合。产品组合:DataHub+实时计算Flink+交互式分析...

快速入门

Web 3.0时代,阿里巴巴、Facebook、Google等大型互联网公司都采用更为灵活的MySQL构建了成熟的大规模数据库集群。阿里云数据库RDS MySQL基于阿里巴巴的MySQL源码分支,经过双11高并发、大数据量的考验,拥有优良的性能和吞吐量。此外,阿里...

聚合支付方案

借助PolarDB和 AnalyticDB MySQL 的大数据处理能力,决策报表的生成时间从分钟级别降低至秒级,部分报表可以在10秒内生成,部分特别复杂的报表生成时间为1分钟。业务行为和业务决策平滑对接,决策者可以通过报表数据快速进行业务决策,...

产品概述

什么是E-MapReduce 开源数据开发平台E-MapReduce(简称EMR),是运行在阿里云平台上的一种大数据处理的系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark,让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理...

产品简介

开源数据开发平台E-MapReduce(简称EMR)是运行在阿里云平台上的一种大数据处理系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark,让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。EMR还可以与阿里云...

2024年

03-26 新增Pandas API 新说明 MaxFrame提供了兼容Pandas的API接口,您可以用类似于Pandas的方式来操作MaxCompute中的数据,同时利用MaxCompute强大的分布式计算能力,简化您在数据环境下的数据处理工作。Pandas API支持 2024-03-26 新增...

在EMR集群运行TPC-DS Benchmark

A:Spark ThriftServer服务的默认内存不适合较大规模数据集测试,如果在测试过程中出现Spark SQL作业提交失败,原因可能是Spark ThriftServer出现OutOfMemory异常。针对这种情况的解决方法为调整Spark服务配置 spark_thrift_daemon_memory ...

产品概述

PolarDB分布式版 MySQL Share Nothing,分布式 公共云、专有云企业版、DBStack MySQL生态下的大规模数据、超高并发应用 PolarDB MySQL版和PolarDB PostgreSQL版 产品架构 PolarDB MySQL版 和PolarDB PostgreSQL版均为计算存储分离、共享...

如何对JSON类型进行高效分析

PolarDB 列存索引(In Memory Column Index,IMCI)功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等,可以快速处理大数据和多种数据类型(包括结构化数据与半结构化数据等),并提供高效的数据分析、查询与流计算能力,适用于数据分析、数据仓库与...

DataWorks On Hologres使用说明

类别 描述 相关文档 OpenAPI DataWorks开放平台的OpenAPI功能,为您提供开放API能力,通过开放API实现本地服务和DataWorks服务的交互,提升企业大数据处理效率,减少人工操作和运维工作,降低数据风险和企业成本。开放API(OpenAPI)开放...

DataWorks On CDP/CDH使用说明

类别 描述 相关文档 OpenAPI DataWorks开放平台的OpenAPI功能,为您提供开放API能力,通过开放API实现本地服务和DataWorks服务的交互,提升企业大数据处理效率,减少人工操作和运维工作,降低数据风险和企业成本。开放API(OpenAPI)开放...

DataWorks On MaxCompute使用说明

类别 描述 相关文档 OpenAPI DataWorks开放平台的OpenAPI功能,为您提供开放API能力,通过开放API实现本地服务和DataWorks服务的交互,提升企业大数据处理效率,减少人工操作和运维工作,降低数据风险和企业成本。开放API(OpenAPI)开放...

PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)间的迁移

2.0版本引入了新的查询优化算法和存储引擎,提高了查询速度和并发处理能力,能够更快地处理大量数据,提升数据库的响应能力和性能。此外,2.0版本还引入了许多新的功能和增强功能,提供更好的用户体验和开发者工具。例如,改进了对JSON数据...

PolarDB HTAP实时数据分析技术解密

处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面,如优化器处理子查询的能力、高性能算子HashJoin、SQL并行执行等。社区将其处于低优先级,因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。随着MySQL的发展,用户使用其存储了大量的数据,并且运行着关键...

验证分析型查询请求能力

它适用于处理大规模、多维的数据集,能够帮助用户进行数据分析、数据挖掘、业务决策等。并行执行 OceanBase 数据库的并行执行指的是在分布式架构下进行的并发处理。OceanBase 数据库采用了分布式架构,将数据分片存储在不同的节点上,通过...

产品概述

云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 是一种大规模并行处理(MPP)数据仓库服务,可提供海量数据在线分析服务。云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 基于开源项目Greenplum构建,由阿里云深度扩展,兼容ANSI SQL 2003,兼容...

什么是数据管理DMS

AnalyticDB PostgreSQL版:云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版是一种大规模并行处理(MPP)数据仓库服务,可提供海量数据在线分析服务。OSS:对象存储服务OSS(Object Storage Service)是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云...

一键建仓

AnalyticDB MySQL版是云端托管的大规模并行处理的PB级数据仓库,具有快、灵活、易用、超大规模、高并发写入等特点。更多信息,请参见 什么是云原生数据仓库MySQL版。费用说明 AnalyticDB MySQL实例费用:若您购买新的AnalyticDB MySQL实例...

EMR Workbench

通过EMR Workbench,您可以轻松进行数据开发,以及交互式数据分析,并设计复杂的数据处理工作流。功能介绍 EMR Notebook 交互式编程环境:支持Jupyter笔记本,提供灵活的编程环境。多语言支持:允许使用Python、SQL等多种语言进行数据分析...

应用场景

通过结合其他云产品,云数据库RDS可以适用于更多典型的应用场景。自建库搭配RDS实现异地容灾 RDS搭配异构数据库实现数据多样化存储 RDS结合开放搜索服务实现复杂搜索 开启读写分离扩展RDS处理能力 RDS搭配大数据计算服务实现大规模数据计算

功能概览

大规模文件系统通常用于处理和存储大量数据,并提供高吞吐量、高并发和高可用性特性。这些系统可以广泛应用于云计算、高性能计算、大数据分析、媒体处理和其他需要处理大型数据集的场景。本文介绍 云备份 大规模文件系统(除NAS以外)备份...

典型场景

ETL离线数据处理 面对复杂SQL优化和海量数据大规模聚合分析等挑战,云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 具有如下技术优势:支持标准SQL、OLAP窗口函数和存储过程。ORCA分布式SQL优化器,复杂查询免调优。MPP多节点全并行计算,PB级数据...

Napatech案例

Lindorm支持海量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问,具备高效的增量及全量数据通道,可轻松与各类大数据平台集成,完成数据大规模离线分析。基于Lindorm的解决方案,用户在采用到100Gbps+流量产生的大量数据包元数据直接通过...

JindoFS介绍和使用

JindoFS缓存模式(Cache)JindoFS缓存模式(Cache)兼容JindoFS纯客户端模式(SDK),同时利用Jindo分布式缓存能力在计算侧为OSS提供缓存加速,以满足大规模的分析和训练吞吐需求。在纯客户端模式(SDK)基础上,Cache模式支持可选的元数据...

应用场景

数据场景 云数据库HBase支持海量全量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问,具备高效的增量及全量数据通道,可轻松与Spark、MaxCompute等大数据平台集成,完成数据大规模离线分析。优势如下:低成本:高压缩比,数据冷热分离,...

离线集成概述

解决企业复杂大数据处理难题,支持企业精细化运营、数据营销、智能推荐等大数据业务场景。离线集成功能底层基于Spark开发,支持提升Hadoop平台运行速度的应用场景。说明 如果您在使用该功能的过程中有任何疑问或问题,请使用钉钉搜索钉钉...

应用场景

数据传输服务DTS(Data Transmission Service)支持数据迁移、数据订阅和数据实时同步功能,帮助您实现多种典型应用场景。不停机迁移数据库 传输方式:数据迁移 为了保证数据的一致性,传统的迁移过程需要您在迁移数据时停止向源数据库写入...
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