【2019年大数据福利推荐】MaxCompute教程、案例视频合集汇总（持续更新20190121）
大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS，产品地址：https://www.aliyun.com/product/odps)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
本文收录了大量的MaxCompute教程、案例视频，帮助您快速了解MaxCompute/ODPS。
目录大纲
产品最新动态：
大数据计算服务MaxCompute官方介绍
MaxCompute 2.0新功能介绍
阿里关涛谈大规模计算—面向企业的大数据平台MaxCompute
MaxCompute新一代计算引擎：布局整个大数据和AI生态链
MaxCompute2.0产品最新进展
MaxCompute新上线功能特性
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开源数据同步神器——canal
前言 如今大型的IT系统中，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？ 数据同步方案选择 针对上文的需求，经过思考，初步有如下的一些方案： 代码实现 针对代码中进行数据库的增删改操作时，同时进行elasticsearch的增删改操作。 mybatis实现 通过mybatis plugin进行实现，截取sql语句进行分析， 针对insert、update、delete的语句进行处理。显然，这些操作如果都是单条数据的操作，是很容易处理的。但是，实际开发中，总是会有一些批量的更新或者删除操作，这时候，就很难进行处理了。 Aop实现 不管是通过哪种Aop方式，根据制定的规则，如规范方法名，注解等进行切面处理，但依然还是会出现无法处理批量操作数据的问题。 logstas...
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技术篇-深入解读 HBase2.0 新功能之高可用读 Region Replica
1.前言 基于时间线一致的高可用读(Timeline-consistent High Available Reads)，又称 Region replica。其实早在 HBase-1.2 版本的时候，这个功能就已经开发完毕了， 但是还是不太稳定，离生产可用级别还有一段距离，后来社区又陆陆续续修复了 一些 bug，比如说 HBASE-18223。这些 bug 很多在 HBase-1.4 之后的版本才修 复，也就是说 region replica 功能基本上在 HBase-1.4 之后才稳定下来。介于 HBase-1.4 版本目前实际生产中使用的还比较少，把 region replica 功能说成是 HBase2.0 中的新功能也不为过。 2.为什么需要 Region Replica 在 CAP 理论中，HBase 一直是一个 CP(Cons
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