【转载】阿里云飞天大数据平台亮相
7月25日,阿里云飞天大数据平台亮相阿里云峰会上海站,拥有中国唯一自主研发的计算引擎,是全球集群规模最大的计算平台,最大可扩展至10万台计算集群,支撑海量数据存储和计算。在民生服务领域,飞天大数据平台已经“最多跑一次”、城市大脑等场景中,协助政府优化服务模式,实现更智能便捷的服务能力,保障信息安全。
数据显示,目前飞天大数据平台可扩展至10万台计算集群,集群规模全球第一。单日数据处理量从2015年100PB、2016年180PB、2017年320PB,到2018年超过600PB,仅用三年时间提升5倍。
在浙江,飞天大数据平台支撑下,“最多跑一次”打通与老百姓办事最密切相关的100个事项70多亿条数据,老百姓甚至有可能一次都不跑。在杭州,城市大脑实时指挥1300个红绿灯路口、200多名交警,从2016年到2018年,杭州从全国最拥堵城市
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阿里云迁移规划
自2017年阿里云落地了数据中台和业务中台的架构后,“中台”这一概念很快成为了许多企业数字化转型的技术评定标杆。一时间咨询公司的DT蓝图充斥着“中台化”、“大中台、小前台”,似乎脱离了这些描述,报告就不够高大上;相较而言,很多AIOPS的科技公司明明具备了中台化技术,但习惯用技术语言去表达,比如“客制化SPL语句模板”就明显LOW很多。 鉴于阿里云已经有自己的大数据产品了,“中台化”在很多情况下只是将本地数据迁移到阿里云,然后通过阿里云的GUI工具做客制化数据调取模板。顺着这一思路,首先我们把企业数据分为结构化数据(如Oracle,MySQL中的数据)、非结构化数据(如文本、图片、视频、音频)以及半结构化数据(如Log文件、XML文件、JSON文件),然后将这些数据集成到云端,这一阶段主要涉及数据的获取、转置和治理。 对于不同的数据,数据集成方式也有所不同。譬如离线数据,首先我们从数据库、本地文件或OSS对象存储中获取数据,然后进行数据清理工作将失实、重复、格式错误的数据删除;接下来对数据做前期探索分析(EDA),包括分析与建模,在这一过程中,元数据被打上名称型(Nominal)或序数...
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7月31日Spark钉钉群直播【Apache Spark 在存储计算分离趋势下的数据缓存】
直播间直达链接:(回看链接) 时间 7月31日19:00 主讲人: 辰山,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师,目前从事大数据存储方面的开发和优化工作 简介: 在数据上云的大背景下,存储计算分离逐渐成为了大数据处理的一大趋势,计算引擎需要通过网络读写远端的数据,很多情况下 IO 成为了整个计算任务的瓶颈,因而数据缓存成为此类场景下的一个重要的优化手段。本次分享将介绍 Spark 在数据缓存上的一些做法,并将介绍 EMR 自研的 Jindo 存储系统在数据缓存上的应用。
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