MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家-低调大师

MaxCompute预付费资源监控工具-CU管家

2018-01-25 637

很多MaxCompute预付费用户，经常会问到我，我买了150CU，够不够用？很多作业在排队，要不要升级扩容？到底是哪些任务占用了资源，能否把让这些不重要的任务降低优先级。

今天为大家带来了MaxCompute CU管家公测版，我们看看它具备哪些功能，来帮助运维人员做好日常IT工作。

MaxCompute管家使用前提

1、用户购买了MaxCompute预付费CU资源，60CU以上的用户。（备注：CU过小无法发挥计算资源及管家的优势）

2、支持区域，MaxCompute 华北2北京、华东2上海、华南1深圳 3个Region的用户

MaxCompute管家为系统运维人员提供三个功能，1、系统状态；2、资源组分配；3、任务监控；

一、系统状态

通过系统状态了解CU计算资源和存储的消耗情况；

二、资源组分配

通过资源组分配，运维人员可以很方便的将各部门计算

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记一次百G数据的聚类算法实施过程

打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 如题，记一次百G数据的聚类算法实施过程，用的技术都不难，spark和kmeans，我想你会认为这没有什么难度，我接到这个任务的时候也认为没有难度，可是一周之后我发现我错了，数据量100G的确不大，但难度在于我需要对 kmeans 的 train过程执行将近3000次，而且需要高效的完成。那么问题就来了，如何保证高效和准确性。（声明小编对Spark也不是说很熟悉）需求数据格式为三列，第一列为类别ID，第二列为商品ID，第三列为价格，数据格式如下 1000 2000 45.3 1000 2001 121.3 1001 2002 4125.3 1000 2003 225.3 1001 2004 3415.3 1000 2005 12245.3 ... ... .... 数据有很多条，数据量为将近100G，存储在hdfs上，第一...

2018-01-26

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产品介绍：阿里云Elasticsearch，提供基于开源Elasticsearch服务，致力于数据分析、数据搜索等场景服务。在开源Elasticsearch基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。产品功能及优势：提供X-Pack插件功能，为您提供权限管控、集群监控、数据可视化、机器学习等功能；一键开启服务，并提供“独立管控”能力；适用客户：面向传统电商公司／大数据公司／互联网公司等。主要面向场景是：数据分析及搜索、日志监控、非结构化数据库场景。付费方式：按量付费和预付费模式产品文档： https://help.aliyun.com/product/57736.html

2018-01-27

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。