比自建 Hadoop 还便宜！云栖大会揭秘阿里云数加 MaxCompute-低调大师

比自建 Hadoop 还便宜！云栖大会揭秘阿里云数加 MaxCompute

2017-09-20 578

DT时代，越来越多的企业应用数据步入云端。 Hadoop是当下流行的大数据并行计算体系，横向扩展、生态圈成熟等一直是它的主要特点。

阿里云数加MaxCompute (原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。与传统 Hadoop 相比，MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

国内做大数据，基本就这两个选择：自建Hadoop或者使用阿里云的MaxCompute。我们就来对比一下这两个主流的技术选型：

以企业拥有10TB数据为例，自建hadoop集群，则至少需要6台机器(3nodes+2NameNode+1jobtracker)，成本在20万左右。除此之外，还需要投入机房资源，网络设备和运维成本。这其中

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HBase学习笔记——避免热点Region的一些技巧

HBase row key设计得不好、频度各异的查询类型，会导致热门数据集中坐落在某几个Region上，造成Region热点，集群负载不均衡。能采取哪些解决方案，首先要明确访问模式，然后针对性优化：牺牲有序性，散列化row key。如果不需要数据的有序性：在row key首部增加原始row key的hash code，使数据均匀散列。或者，将原始row key的MD5作为实际的row key。对整个row key散列牺牲了有序性和根据前缀匹配进行范围扫描的能力。为此，我们也可以对row key的各个部分，分别求取MD5，再拼接起来，作为新的row key。这样虽然仍不支持有序查询，但是支持根据前缀匹配进行范围扫描——根据row key前缀的MD5，范围扫描匹配的行，返回的是无序的数据。不同访问模式的数据，不要混杂在一张表里。一个店铺有哪些商品（row key是store id + product id）和一种商品有哪些店铺在出售（row key是product id + store id），这两种行，不要放在一张表里。因为业务应用的以上两种查询，其执行频率会有很...

2017-09-21

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分享内容介绍了MaxCompute（原ODPS） SQL的基于mapreduce是如何实现的及一些使用小技巧，回顾了mapreduce各个阶段可能产生的问题及相应的处理方法，同时介绍了一些应对数据倾斜的处理方法，最后介绍了一些关于数据集构造、特征选择的技巧帮助减少资源利用。分享嘉宾顾茂杰阿里云天池竞赛选手DesTiny 在天池参加过阿里移动推荐算法、新浪微博互动预测大赛、IJCAI 16，并在新浪微博互动预测大赛中获得冠军。现就职于蚂蚁金服，担任推荐平台算法工程师。分享视频https://v.qq.com/iframe/player.html?vid=l0552ocwlax&width=670&height=376.875&auto=0 分享重点阿里巴巴大数据-玩家社区https://yq.aliyun.

2017-09-21

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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