阿里云MaxCompute 2019-6月刊
您好,MaxCompute 2019.6月刊为您带来6月产品、技术最新动态,欢迎阅读。
导读
【功能发布】6月产品重要发布
【文档更新】6月重要文档更新推荐
【干货精选】6月精选技术文章推荐
【活动回顾】6月活动回顾及干货整理
【功能发布】6月产品重要发布
1. 支持在阿里云的云监控服务中配置监控报警,以监测 MaxCompute 预付费资源组的使用情况。查看详情>>>
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MaxCompute预付费资源组的监控数据已支持云监控,请开通云监控服务,配置MaxCompute监控指标,可实时看到各指标的变化趋势图,并支持设置报警阈值,当数据达到阈值,会通过邮件、钉钉、短信等多种渠道发送通知。
适用客户
公共云 MaxCompute 预付费客户
2. 支持生成建表DDL语句功能。 查看详情>>>
发布功能
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大数据平台CDH与HDP对比
一.平台架构 1.CDH 2.HDP [](https://yqfile.alicdn.com/d6dbe31fe210208b821b4bfe28d0d998e4303812.png) 二.平台组件功能 三.说明 CDH支持的存储组件更丰富 HDP支持的数据分析组件更丰富 HDP对多维分析及可视化有了支持,引入Druid和Superset HDP的HBase数据使用Phoenix的jdbc查询;CDH的HBase数据使用映射Hive到Impala的jdbc查询,但分析数据可以存储Impala内部表,提高查询响应 多维分析Druid纳入集群,会方便管理;但可视化工具Superset可以单独安装使用 CDH没有时序数据库,HDP将Druid作为时序数据库使用
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海量数据下的舆情分析,该如何搭建?
阿里妹导读:互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展,不论是知名的大V,明星还是围观群众都可以通过手机在微博、朋友圈或者点评网站上发表动态,分享自己的所见所想,使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦,传播速度远超我们的想象,一则信息可以在短短数分钟内,有数万计转发,数百万的阅读。海量信息可以得到爆炸式的传播,那么如何实时把握信息并作出对应的处理呢?是不是真的难以应对?今天,阿里云智能事业群的宇珩来跟我们聊聊大数据舆情系统对数据存储和计算系统会有哪些需求,如何根据需求来进行系统设计。 大数据时代下,除了媒体信息以外,商品在各类电商平台的订单量、用户的购买评论,都会对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据,决定后续的产品发展,公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理,而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。具体细化看下大数据舆情系统,对我们的数据存储和计算系统提出了以下需求: 海量原始数据的实时入库:为了实现一整套舆情系统,需要有上游原始输出的采集,也就是爬虫系统。爬虫需要采集各类门户,自媒体的网...
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