回顾 | Apache Flink 1.9 版本新特性强势预告!(内含PPT下载链接)
6月29日,Apache Flink Meetup 北京站圆满落幕,Apache Flink 1.9 版本是自 Flink 1.0 之后变化最大的版本,社区对 Flink 进行大量重构并且加入了很多新 Feature。此次 Meetup 重点解读 Flink 1.9 版本新特性。
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本期 Meetup 由 Apache Flink PMC 与 Committer 开场,对 Flink 1.9 版本新特性进行全面分享;阿里巴巴技术专家从 Table API 和算法层面分享 Flink 的机器学习生态;还有 Flink on Kubernetes 、Flink
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MaxCompute 项目子账号做权限管理
场景: 一个企业使用多款阿里云产品,MaxCompute是其中一个产品,用的是同个主账号,主账号不是由使用MaxCompute的大数据同学管理, 大数据同学使用的是子账号。大数据同学日常需要给MaxCompute项目 操作新增子账号(add user),新的子账号授权(grant xx on project/table)等操作,即日常权限管理。背景知识: MaxCompute项目权限管理默认只有owner可以操作,而MaxCompute项目的owner只能是主账号。 子账号开通MaxCompute并创建项目,项目的owner依然是对应的主账号。 DataWorks中,子账号拥有项目空间的“项目管理员”或“安全管理员”角色,都只是拥有对应DataWorks的操作权限,并不能操作MaxCompute 项目的权限管理。具体可参考《Da
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EMR Spark Runtime Filter性能优化
背景 Join是一个非常耗费资源耗费时间的操作,特别是数据量很大的情况下。一般流程上会涉及底层表的扫描/shuffle/Join等过程, 如果我们能够尽可能的在靠近源头上减少参与计算的数据,一方面可以提高查询性能,另一方面也可以减少资源的消耗(网络/IO/CPU等),在同样的资源的情况下可以支撑更多的查询。 目前在SparkSQL中有Filter下推优化,包括两个维度: 生成Filter SparkSQL会从用户的SQL语句中获取到Filter 直接显示获取select * from A where a=1生成Filter(a=1) on A 隐式推断select * from A, B where A.a = B.b and A.a=1推断出Filter(b=1) on B Filter优化 利用生成的Filter算子可以优化,比如: 将Filt
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