十年磨一剑，王坚自研的MaxCompute如何解决世界级算力难题-低调大师

十年磨一剑，王坚自研的MaxCompute如何解决世界级算力难题

2019-04-10 761

大数据时代，随着企业数据规模的急剧增长，传统软件已无法承载，这也推动了大数据技术的发展，Google、AWS、微软等硅谷巨头纷纷投入大数据技术的研发；而在国内，王坚也在十年前带领阿里云团队研发MaxCompute，率先在国内开启大数据计算平台的自研之路。

十年后，MaxCompute已经可以承载EB级别的数据存储能力、百PB级的单日计算能力，在公共云上已经覆盖了国内外的十几个国家和地区，电商、工业、医疗、农业、气象、教育等诸多行业企业开始采用这项技术，轻松处理海量数据，为社会和消费者提供服务。

MaxCompute的自研之路

事实上，阿里大数据的发展历程映射出整个大数据行业的发展史。

十年前，阿里巴巴比其它公司更早地遇到互联网规模化带来的挑战。当时全球企业的数据库基本都是Oracle，而阿里巴巴拥有亚洲最大的Oracle集群，计算规模达百

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大数据学习路线（完整详细版）

大数据学习路线 java(Java se,javaweb)Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)机器学习(R,mahout)Storm(Storm,kafka,redis)Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)Python(python,spark python) 云计算平台(docker,kvm,openstack) 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。名词解释一、Linuxlucene：全文检索引擎的架构solr：基于lucene的全文搜索服务器，实现...

2019-04-10

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“当你不创造东西时，你只会根据自己的感觉而不是能力去看待问题。” – WhyTheLuckyStiff 汇总一些自己在大数据路上走过的弯路，愿大家不再掉坑… 1.分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。 2.超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决...

2019-04-11

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。