【8月17日】MaxCompute携手袋鼠云：“云计算&大数据实践”杭州技术沙龙-低调大师

【8月17日】MaxCompute携手袋鼠云：“云计算&大数据实践”杭州技术沙龙

2018-08-13 572

阿里巴巴主力计算平台的大数据计算平台MaxCompute本周五在杭州携手袋鼠云与大家再次见面，感兴趣的朋友们赶快报名参加吧。

活动简介

为响应浙江省万企上云号召，抓住新一轮科技革命和产业变革机遇，加快推动企业上云，提高企业在新常态下的发展动能。袋鼠云联合阿里云、网银互联一起走进东部软件园，为企业带来实用的云计算与大数据技术分享，希望解决企业在上云及云上使用过程中的问题，提升企业竞争力。

活动详情

时间：2018年8月17日（周五）13：30-16：30

地点：杭州文三路90号东部软件园创新大厦一楼

对象：技术管理、大数据相关人员

免费报名通道>>>

参会嘉宾

祎休
阿里巴巴MaxCompute产品经理

《PB级云上数仓（CDW）解决方案：阿里云大数据计算服务MaxCompute》

从事多年阿里云大数据培训，交付过浙江电网、海关、公安部

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/625290

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Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数

版权声明：本文由董可伦首发于https://dongkelun.com，非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/81663018 我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要，本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数，其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数量有关，还有很坑的某些情况的默认分区数为1。如果分区数少，那么并行执行的task就少，特别情况下，分区数为1，即使你分配的Executor很多，而实际执行的Executor只有1个，如果数据很大的话，那么任务执行的就很慢，好像是卡死了~，所以熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了，特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况，更需要特别注意。（我就...

2018-08-14

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2017年11月11日凌晨0 点12分，中通物流的快递员敲响了上海嘉定区刘先生家的门，请他签收之前提交的订单。从零点下单，到收到包裹，短短12分钟，凝结的是阿里巴巴的技术智慧。这是阿里巴巴将人工智能应用到实际电商业务系统中的一次重要实践。人工智能是阿里巴巴从电商企业逐步走向世界级科技先驱的关键技术选择。阿里巴巴应用各种机器学习技术来实现人工智能，包括高维统计、在线学习、转换学习、深度学习等，并在图像、视频、自然语言处理等方面取得创新性突破。开放的计算平台刘先生的包裹是这一年双11当天产生的8.12亿个包裹中的一个，他这笔订单的金额是当天1682亿元成交额的一部分。在他提交订单的那一秒，同时还有32.5万笔订单产生。而他点击支付后确认成功的那一秒，有25.6万笔同时支付成功。这一切正是依托于开放的云计算平台——阿里云。阿

2018-08-15

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