4月18日云栖精选夜读 | 阿里靠什么支撑 EB 级计算力？
MaxCompute 是阿里EB级计算平台，经过十年磨砺，它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。
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400+ 节点的 Elasticsearch 集群运维
目录： 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据，因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术。 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了。在经历了一些波折之后，最终我们认为做出了正确的技术选型。 Elasticsearch 用于支持我们的主要媒体监控应用，客户通过该应用可以检索和分析媒体数据，比如新闻文章、（公开的）Facebook帖子、Instagram帖子、博客和微博。我们通过使用一个混合API来收集这些内容，并爬取和稍作加工，使得它们可被 Elasticsearch 检索到。 本文将分享我们所学到的经验、如何调优 Elasticsearch，以及要绕过的一些陷阱。 如果想了解更多关于我们在Elasticsearch方面的点滴，可参考之前博文中的 numad issues 和 batch percolator。 1.数据量 每天都有数量相当庞大的新闻和微博产生；在高峰期需要索引大约300多万社论文章，和近1亿条社交帖子数据。其中社论数据长期保存以供检索（可回溯到2009年），社交帖子数据保存近15个...
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大数据平台应用 17 个关键技术处理
一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中，一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择，而Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景，暨对数据查询效率有较高要求的场景，而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样，所以更多地适用与离线分析场景。 Hadoop已经是大数据平台的实时标准，其中Hadoop生态中有数据仓库Hive，可以作为大数据平台的标准数据仓库， 对于面向应用的MPP数据库，可以选择MYCAT(mySql的分布式架构)或是impala(基于Hive和Hbase)，包括对称式和非对称式两种分布式模式 二、大数据分析中的实时推荐是如何实现的? 实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法，从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，组件可以对接Kafka，获取实时流数据，在实时框架内部实现对数据的处理过程。 1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术， 2、数据采集采用Flume+Kafka作为数据缓存和分发作用 3、同时还需要...
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