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一分钟了解阿里云产品:采云间概述

阿里云的众多产品中,采云间(Data Process Center,简称DPC)是很有特色的一款产品,今天让我们来了解下采云间吧。 什么是采云间呢? 采云间是基于开放数据处理服务(ODPS)的DW/BI的工具解决方案。DPC提供全链路的易于上手的数据处理工具,包括ODPS IDE、任务调度、数据分析、报表制作和元数据管理等,可以大大降低用户在数据仓库和商业智能上的实施成本,加快实施进度。 那么采云间有什么自己独特的地方呢? 采云间有着阿里多年DW、BI领域经验的沉淀,全链路解决数据集成、管理与商业分析,全面提升大数据实施的效率,降低成本。 采云间屏蔽云端复杂性,轻松完成云端数据同步,灵活撰写数据处理代码,极简任务管理,并且拖拽式进行数据分析和报表制作,相当易用。 采云间与ODPS完美融合,释放其处理能力,支持单个企业十万级任务的运行与管理,分析工具支持亿级数据的实时olap分析。 借助这些优势采云间能够实现什么功能呢? 采云间DPC提供全链路大数据工具解决方案,采云间DPC支持本地数据上传和RDS数据同步到ODPS;持续增加更多数据源之间的相互同步,实现云端数据的无缝流...

用户画像的技术选型与架构实现

这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现,那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。 数据整理: 1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统,通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现,比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。还有一种方式,可以通过将数据写入本地文件,然后通过sparksql的load或者hive的export等方式导入HDFS。 2、通过hive编写UDF 或者hiveql 根据业务逻辑拼接ETL,使用户对应上不同的用户标签数据(这里的指标可以理解为为每个用户打上了相应的标签),生成相应的源表数据,以便于后续用户画像系统,通过不同的规则进行标签宽表的生成。 数据平台 1、数据平台应用的分布式文件系统为Hadoop的HDFS,因为Hadoop2.0以后,任何的大数据应用都可以通过ResoureManager申请资源,注册服务。比如(sparksubmit、hive)等等。而基于内存的计算框架的出现,就并不选用hadoop的MapReduce了。当然很多离线处理的业务,很多人还是倾向于使用Hadoop...

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