高可用的大数据计算平台如何持续发布和演进-低调大师

高可用的大数据计算平台如何持续发布和演进

2016-12-28 606 89

2016年11月18-20日SDCC 2016中国软件开发者大会，阿里巴巴大数据计算平台首席架构师林伟给我们带来了“高可用的大数据计算平台如何持续发布和演进”的演讲。本文主要谈及大数据系统如何做系统迭代，以及大规模系统因为其大规模没有可能搭建对等的测试环境，需要进行在线测试方面的内容，更有在线测试需要的必要条件等等。

阿里巴巴大数据计算平台需要每天不间断的跑在上万台机器集群上，上面承担阿里核心分析计算任务，有着很高的可靠性和SLA的要求，但是我们同时需要持续不断提高系统的性能，降低成本，提供更多功能来满足日益增长的业务需求，这样就要求持续不断的升级正在服务的系统。如何能够保证系统迭代中系统的高可用性对于阿里大数据计算平台是个很大的挑战。本次我们主要分享在大规模计算平台中发布迭代中挑战和阿里在MaxCompute系统中的解决方案。

Ma

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2016-12-29 00:00:00

需求、系统、动机如何满足？阿里云推荐系统架构深度解析

为什么做推荐? 推荐本质上并不是一个很新的话题。从很早开始，尤其从互联网出现之后，大家面临一个问题，我们怎么样从海量的数据里获得自己需要的内容？这实际上也经历了很长的过程，最开始的时候并不是推荐，而是分类导航。做分类导航最好的公司就是雅虎，那个时候互联网的数据还不是特别多，可以通过人工或者一些简单的分类方法整理出一个目录出来，大家就可以按这个目录一层层往下走，比在原来在网上找好很多。但分类导航由于分类的标准不一样，人和人认知的差异性，后来谷歌的出现促使了雅虎在这个领域的沉寂。搜索就是下一代解决从海量数据中获取信息的方法。只要知道想要什么，就可以通过搜索拿到八九不离十的结果，但前提是你想要知道你想要什么。很多时候你不知道想要什么，比如看淘宝、新闻，没看新闻之前一定不知道我想了解什么东西。所以搜索是一种主动获取信息的方式。搜索之后会有一些新的东西出来，比如个性化推荐，它是建立在对用户兴趣或者爱好了解的基础上，有针对性的展示一些内容。时代一直在发展，今天已经进入了移动时代，移动时代最大的好处是我们可以通过手机，随时随地的了解各种各样的信息，随时随地的上网，坏处是手机的屏幕实在太小了，不管...

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2016-12-29 00:00:00

开源大数据周刊-第36期

[阿里云E-MapReduce动态] 1.6.0版本上线，增加交互式工作台、支持独享机型国际站上线，海外用户可以购买E-MapReduce服务资讯看行业观察家和技术专家对大数据在2017年的发展预测业界权威市场研究和咨询机构Ovum公司日前估计，大数据市场规模将从2016年的17亿美元增长到2020年的94亿美元。随着市场的增长，企业的挑战正在转变，对人们的技能需求正在改变，而大数据服务供应商的景观也在风云变幻。2017年将是大数据专业人士更为忙碌的时刻。文章介绍了来自相关行业观察家和技术专家对大数据在2017年的发展预测上海大数据中心正式成立，将专注于大数据软件开源技术研究由上海交通大学联合复旦大学、闵行区政府、上海大数据联盟、华为、星环科技等在内的众多高校、政府以及企业共同发起成立的，旨在实现上海市政务大数据的开放共享，并进一步

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