【精彩活动预告】第十二届 BigData NoSQL Meetup (北京站)大咖云集,与你畅聊BigData NoSQL
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云栖开发者沙龙介绍
阿里云栖技术沙龙是“云栖社区”主办的线下技术沙龙品牌,希望通过技术干货分享来打通线上线下专家和开发者的连接。沙龙每期将定位不同的技术方向,逐步覆盖 云计算,大数据,前端,PHP,android,AI,运维,测试 等技术领域,并会穿插一些特别专场(开源专场,女性开发者专场,开发者成长专场等)。我们希望它将是一个开发者的聚集地,每一期都是一个开发者的大Party!
时间: 6月29日 14:00——18:00
地址:北京快手总部(上地西路6号) W座3层309会议室
演讲主题及嘉宾
Topic1:快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
快手每天产生数百亿用户特征数据,分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中,任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男),秒级分析用户行为。针对这一需求,
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使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据
Relational Cache相关文章链接: 使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析 背景 Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性,主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析,提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度,Relational Cache还可以应用于其他很多场景,本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。通过统一的Data Lake管理所有数据是许多公司追求的目标,但是在现实中,由于多个数据中心,不同网络Region,甚至不同部门的存在,不可避免的会存在多个不同的大数据集群,不同集群的数据同步需求普遍存在,此外,集群迁移,搬站涉及到的新老数据同步也是一个常见的问题。数据同步的工作通常是一个比较痛苦的过程,迁移工具
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PyODPS DataFrame 的代码在哪里跑
在使用 PyODPS DataFrame 编写数据应用时,尽管编写的是同一个脚本文件,但其中的代码会在不同位置执行,这可能导致一些无法预期的问题,本文介绍当出现相关问题时,如何确定代码在何处执行,以及提供部分场景下解决问题的方法。 概述 假定我们要执行下面的代码: from odps import ODPS, options import numpy as np o = ODPS(access_id, access_key, project, endpoint) df = o.get_table('pyodps_iris').to_df() coeffs = [0.1, 0.2, 0.4] def handle(v): import numpy as np return float(np.cosh(v)) * su
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