优质技术文章征集、评选和资源推广
亲爱的同学们,为了增强阿里云数据库技术的影响力,将技术人的技术实力得以沉淀,同时使自己的个人品牌也有效得以提升,特提供技术文章征集平台,我们将对技术文章进行月度、季度、年度评选。我们的征集对文章有一些要求, 看似字数不少,但相信各位一定在技术分享的路上有很多心得和经验可以讲,期待大家的投稿作品!
评选规则:
月度评选:
我们每月将从大家申报文章中筛选出数量最多、质量最优的前10位博主,入选博主可获得奖品:实用大气的充电宝,低调奢华的无铅双层玻璃杯,还有柔软亲肤的T恤一件(任选其一);
季度评选:
我们将筛选出发布技术文章数量最多、入选月度优秀技术文章最多的博主获得【阿里云数据库定制礼品套装】(以上三样均包括),还可获得“季度最佳技术博主”奖章;
年度评选:
每个年度按照季度累计,我们将筛选出当年发布技术文章数量最多、入选优秀技术文章最多的博主被
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基于Hadoop的数据分析平台搭建
企业发展到一定规模都会搭建单独的BI平台来做数据分析,即OLAP(联机分析处理),一般都是基于数据库技术来构建,基本都是单机产品。除了业务数据的相关分析外,互联网企业还会对用户行为进行分析,进一步挖掘潜在价值,这时数据就会膨胀得很厉害,一天的数据量可能会成千万或上亿,对基于数据库的传统数据分析平台的数据存储和分析计算带来了很大挑战。 为了应对随着数据量的增长、数据处理性能的可扩展性,许多企业纷纷转向Hadoop平台来搭建数据分析平台。Hadoop平台具有分布式存储及并行计算的特性,因此可轻松扩展存储结点和计算结点,解决数据增长带来的性能瓶颈。 随着越来越多的企业开始使用Hadoop平台,也为Hadoop平台引入了许多的技术,如Hive、Spark SQL、Kafka等,丰富的组件使得用Hadoop构建数据分析平台代替传统数据分析平台成
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阿里云流计算正式上线——新用户免费试用一个月 日前,阿里云宣布流计算(Aliyun StreamCompute,Powered by Blink)正式发布商业化版本。阿里云流计算是运行在阿里云平台上的流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具,实现对网站数据、工业化数据、物联网数据等各种场合进行实时的数据监控、分析和处理。 流计算典型架构 解决痛点 阿里云流计算可以提供BlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时,受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求,阿里云流计算提供全功能的UDF函数,帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用BlinkSQL+UDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑,目前的流计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主
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