MaxCompute 最新特性介绍2019年8月版
摘要:距离上一次MaxCompute新功能的线上发布已经过去了大约一个季度的时间,而在这一段时间里,MaxCompute不断地在增加新的功能和特性,比如参数化视图、UDF支持动态参数、支持分区裁剪、生成建表DDL语句功能等功能都已经得到了广大开发者的广泛使用。那么,近期MaxCompute究竟还有哪些新特性呢?本文就为大家揭晓答案。
以下内容根据视频及PPT整理而成。
MaxCompute与阿里云大数据产品解决方案
在介绍MaxCompute新功能前,我们先快速对阿里云的大数据产品解决方案进行介绍,以便不熟悉MaxCompute的朋友能快速建立认知。阿里云大数据解决方案中包含了数据接入、数据存储及处理分析、数据服务以及在线应用等这样的几个维度。通常的情况下,基于MaxCompute和阿里云大数据解决方案搭建的系统会通过DataWorks
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Kafka实战(三) -Kafka的自我修养
Apache Kafka是消息引擎系统,也是一个分布式流处理平台(Distributed Streaming Platform) Kafka是LinkedIn公司内部孵化的项目。LinkedIn最开始有强烈的数据强实时处理方面的需求,其内部的诸多子系统要执行多种类型的数据处理与分析,主要包括业务系统和应用程序性能监控,以及用户行为数据处理等。 遇到的主要问题: 数据正确性不足数据的收集主要采用轮询(Polling),确定轮询间隔时间就成了高度经验化的难题。虽然可以采用一些启发式算法(Heuristic)来帮助评估,但一旦指定不当,还是会造成较大的数据偏差。 系统高度定制化,维护成本高各子系统都需要对接数据收集模块,引入了大量的定制开销和人工成本 LinkedIn工程师尝试过使用ActiveMQ解决这些问题,但并不理想 显然需要有一个“大一统”
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8月28日社区直播【Spark Streaming SQL流式处理简介】
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