【2018杭州云栖】大数据计算专场:带你感知无处不在的超大规模大数据计算
9月19日-22日杭州云栖小镇,2018超精彩的云计算盛会—云栖大会进行中, 大会共170余场前沿技术、产品及行业峰会, 加速科技普惠, 驱动数字中国!
云栖大会首日,与主论坛一同亮相的大数据计算专场获得了极大关注。阿里巴巴计算平台六位技术专家与衣二三公司CTO,共同引领开发者们直击阿里巴巴超大规模的大数据计算服务,解构数据世界,分享大数据计算前沿科技。整个下午座无虚席,众多来宾站立参与全程。
作为阿里巴巴集团旗舰级大数据平台, MaxCompute承载了阿里集团99%的数据存储及95%的计算能力。在2015和2016年的Sort Benchmark中,MaxCompute打破多项世界纪录; 2017年10月,将TPC的benchmark适配到MaxCompute,进行全球首次基于公共云的bigbench大数据基准测试,数据规模被
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教程:如何在Data Lake Analytics中使用临时表
前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选。 当用户想通过DLA对OSS上的某个文件或者目录进行查询时,第一步需要先针对该文件或目录在DLA中创建一个table。当查询结束后,如果该table将不再使用,需要用户手动执行drop命令进行清理。 在实际应用的某些场景中,有些table只在查询中使用一次即可,但每次使用都要手动建表删表。这时,用户可以选择使用DLA的临时表。该表的生命周期仅限于一条查询语句,当查询结束后,临时表将被自动删除。 本文将以OSS数据源为例,重点介
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blink测试技术介绍
引言: flink是面向数据流处理和批处理的分布式开源计算框架。2016年阿里巴巴引入flink框架,改造为blink,将其运用到搜索及推荐的离线实时计算中,成功解决了搜索、推荐实时大数据量计算的痛点。2017年5月,集团整合了所有流计算产品,决定以blink引擎为基础,打造一款全球领先的实时计算引擎。2017年的双11,blink支持了20多个事业部/群,同时运行了1100+实时计算job,每秒处理的日志数峰值达到惊人的4.7亿。集团内部Blink用户群已经超过1400+的开发同学。因此blink质量保障变得极其重要,blink测试团队成立一年多的时间,从无到有,逐步建立起完整的blink测试体系,全方位保障blink质量。 Blink测试平台介绍 blink测试团队为blink质量量身打造blink测试平台,内容如下图所示:
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