【云数据库直播峰会回顾&资料下载】阿里云15位大咖开年知识分享，全方位解析NoSQL数据库-低调大师

【云数据库直播峰会回顾&资料下载】阿里云15位大咖开年知识分享，全方位解析NoSQL数据库

2018-02-04 595

2018年开年伊始，阿里云数据库团队便带来了一场为期3天的知识盛会。

此次《Redis、MongoDB、HBase大咖直播大讲堂》技术直播峰会由阿里云Redis、MongoDB、HBase的15位技术专家、产品专家给大家带来深度的技术及产品分享，全方位解读NoSQL产品家族，实乃技术迷的福音！

峰会专题：【Redis、MongoDB、HBase大咖直播大讲堂】
https://yq.aliyun.com/promotion/478

以下为此次直播峰会相关技术宣讲视频及文章，欢迎围观及转发，让知识传播起来！

1月19日 Redis专场资料回顾

了解云数据库Redis：https://www.aliyun.com/product/kvstore

视频回顾：https://yq.aliyun.com/video/play/1312

《如何使用云数据库R

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elasticsearch 性能调优（转载）

转载：eBay的Elasticsearch性能调优实践

2018-02-05

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Hive性能优化（全面） 2018-02-02 Hadoop大数据应用 1.介绍首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：好的模型设计事半功倍。解决数据倾斜问题。减少job数。设置合...

2018-02-05

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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

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。