云场景实践研究第73期:国网浙江电力
国网浙江电力大数据平台架构师陈振带来Dataworks/MaxCompute在国网应用的实践。本文主要从建设数据仓库的三个痛点开始谈起,借助阿里云服务引出企业级数仓架构设计,数据集成和企业级管理的提升,最后作了简要的展望。

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Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors
Blink Connectors 总览 Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁,也是流计算的入口和出口。目前,blink支持了集团内部绝大多数的上下游(如下图),详细的接入方法可以见官方文档,本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。 Source插件 1. source connector控制消费位点 blink读取上游数据时,会记录消费位点和控制消费速度。结合blink checkPoint机制,source connector会周期性的把当前消费位点存储到rocksDB中。在发生failover的时候,source connector会从上一次成功消费的位点开始重追数据,保证at least once或excatly once的计算语义(取决于任务配置)。这也要求上游插件能够支持从特定位点恢复读,
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云场景实践研究第75期:袋鼠云
更多云场景实践研究案例,点击这里: 【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法,而是无限的生态,谁会是下一个独角兽 电力与人的生活是息息相关的。电力的类型可以分为两类,第一类是集中式电站,第二类是分布式发电。集中式发电占主流,但在启动建设的过程中会涉及一些问题。而分布式发电站的成本比较低,实施简单。本文介绍了在大数据下光伏发电的意义,实现过程中遇到的困难,在阿里云的帮助下改进的措施,和取得的成果。 采用的阿里云产品 阿里云数加平台:MaxCompute,Data IDE,PAI,Quick BI 为什么使用阿里云 在阿里云大数据平台的帮助下,可以直接使用SQL进行开发,使用门槛低;一站式开放平台,系统稳定性高;支持界面化操作拖拽既可;支持数据管理和运维管理,维护成本低;应用开发周期段。 项目流程 整个”大数据下光伏发电”这个项目的实现过程可以分
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