深度 | 带领国产数据库走向世界,POLARDB底层逻辑是什么? | 10月30号栖夜读
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阿里专家原创好文
1.深度 | 带领国产数据库走向世界,POLARDB底层逻辑是什么?
POLARDB 是阿里云自主研发的下一代云原生分布式数据库,100%兼容MySQL、PostgreSQL等开源数据库,高度兼容Oracle语法,使用RDS服务的客户不需要修改应用代码,可以一键迁移到POLARDB,体验更大的容量,更高的性能,更低的成本,和更灵活的弹性。阅读更多》》
2.混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践
2019杭州云栖大会大数据企业级服务专场,由斗鱼大数据高级专家张龙带来以 “混合云模式下 MaxCompute+Hadoop 混搭大数据架构实践” 为题的演讲。本文讲述了从 Apache Hadoop 阶段到 Cloudera CDH 阶段斗鱼大数据架构的发展历程。提出了上云过程中斗鱼遇到的问题和跳战,包括数据安全、数据同步以及迁移任务。概括了混合云模式给斗鱼带来资源效率更高和资源成本更低的变化。
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3.Service Mesh 初体验
计算机软件技术发展到现在,软件架构的演进无不朝着让开发者能够更加轻松快捷地构建大型复杂应用的方向发展。容器技术最初是为了解决运行环境的不一致问题而产生的,随着不断地发展,围绕容器技术衍生出来越来越多的新方向。最近几年,云计算领域不断地出现很多新的软件架构模式,其中有一些很热门的概念名词如:云原生、函数计算、Serverless、ServiceMesh等等,而本文将初窥一下ServiceMesh的面纱。下面结合自己的理解尽量以通俗的话进行叙述。阅读更多》》
4.深度 | 打败围棋冠军后,机器智能下一步能战胜黑客吗?
从深蓝战胜象棋冠军到AlphaGo战胜围棋冠军,每一次机器智能在特定领域战胜人类,都会引发整个社会的广泛关注。洞察了棋类博弈真相的机器智能,接下来能洞察网络安全的真相并且在黑客博弈中战胜人类吗?在机器智能炙手可热的今天,或许我们该静下心来,去理解机器智能的本质、网络安全的困境以及未来二者结合的挑战。阅读更多》》
5.从310到蚂蚁森林,蚂蚁金服在线图计算的创新与实践
蚂蚁金服过去十五年,重塑支付改变生活,为全球超过十二亿人提供服务,这些背后离不开技术的支撑。在 2019 杭州云栖大会上,蚂蚁金服将十五年来的技术沉淀,以及面向未来的金融技术创新和参会者分享。我们将其中的优秀演讲整理成文并将陆续发布在“蚂蚁金服科技”公众号上,本文为其中一篇。阅读更多》》
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1.3.7 Solr增强HBase检索能力
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2.4.1.1 HBase在滴滴的实战
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3.4.1.2 HBase在小米的实战
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4.4.1.3 HDFS optimization for Hbase At XiaoMi
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1207
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2.双十一怎么应对大流量?阿里云架构师秘笈分享(有奖话题)
- 一年一度的双十一即将来临,大部分消费者可能已开始畅想今年双十一期间应该如何买!买!买!但对于网站的建设者以及大促营销活动的运营者来说,此时正是十分紧张的筹备阶段。
- 如何有效应对大促期间的流量,不让系统成为业务发展的瓶颈?
- 如何有效防止羊毛党,让营销资金能面向真实用户发挥真正的业务价值?
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独家揭秘 | 阿里怎么做双11全链路压测? | 10月29号栖夜读
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关于交互式分析对接Tableau你还不知道的神奇小秘密!
Tableau是一款极强大、安全且灵活的端到端数据分析平台,其Tableau Desktop是Tableau的一款可视化数据管理工具,以拖拽的方式就能提供实时可视化分析,快速获取切实可行的结果。目前交互式分析正在火热公测中,传送门:交互式分析官网交互式分析是一款实时交互平台,兼容PostgreSQL生态,能对接PostgreSQL的BI工具都能对接交互式分析,同时,交互式分析也与大数据生态无缝打通,支持直接加速查询MaxCompute中的数据。 但小编最近收到朋友们的反馈:希望交互式分析对接Tableau的时候,能够直接在Tableau中对外部表(MaxCompute表)可视化分析。(升级前的交互式分析版本支持对接Tableau,但是不支持在Tableau中可视化分析外部表) 在交互式分析中,新建外部表直接查询MaxCompute数据,数据仍然存储在MaxCompute中。 收到大家的反馈之后,小编立马跟开发锅锅们提需求、排期、测试。就在今天这个小功能悄悄咪咪上线啦,只需要一个命令操作就能让Tableau支持分析处理交互式分析的外部表。下面我们就来康康这个神奇的小功能吧! 前提条件 请...
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业务流程多节点依赖调度配置实践
一、实验目的:在DataWorks业务流程开发过程。一个业务流程通常是由很多个数据同步、数据开发节点组成的。这很多个业务节点的上下游节点的连接通过执行顺序先后进行连接,系统自动就行上下游解析。这里主要用于测试在一个业务流程过程中根据业务需求进行节点连接之后自动解析上下游是否会发生错误。二、实验步骤:1、创建一个业务流程2、创建一个start节点3、创建五个数据同步节点4、创建五个数据开发节点5、根据业务需求进行节点上下文连线,如下图所示: 6、配置start节点的上游为工作空间根节点,点击提交7、检查每个节点的上下游节点通过连接之后自动解析的结果和业务需求是否一致。业务需求:(1)start节点:工作空间根节点--->start节点--->LogHub(数据同步)、MaxCompute(数据同步)、Hadoop(数据同步
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