国庆宅在家?不如来玩玩阿里云大数据产品系列教程~
激动人心的国庆长假终于到啦!
面对人山人海的景点,很多小伙伴都机智的选择了宅在家里~
刷剧、看动漫、打游戏、吃外卖...嗯,生活是不是有点无聊呢?是不是,缺了点什么?
此时此刻,休闲放松之余,爱学习的你还有另一种选择:玩一玩今年新上架的阿里云大数据产品系列教程吧!
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传送门:
MaxCompute:
构建与优化数据仓库
搭建互联网在线运营分析平台
DataWorks:
数据质量保障教程
实现窃电用户自动识别教程
Dataphin:
基于Dataphin构建数据仓库
如果在使用过程中觉得不爽,欢迎评论或私信!~
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EMR上如何进行流式SQL调试
1.前言 从EMR-3.21.0版本开始,EMR正式发布了Spark Streaming SQL功能,支持使用Spark SQL进行流式数据处理。经过两个版本的迭代,不少用户反馈当使用SQL进行流式作业开发时,查询结果正确性的调试过程比较麻烦。当前,我们需要完成用户真实的数据流开发,才能在结果存储系统中查看结果是否正确。有些数据存储系统又不方便查看,例如Kafka。这里简单罗列几点不便于调试的问题: 无法在控制台输出中直观看到SQL的执行结果,传统的需要在输出存储系统查看。 数据是变化的:包括输入数据和输出结果都是不断变化的,无法方便看到每个批次的执行结果。 每个批次执行的metrics也不方便查看,传统的需要在日志中查找。 除此外,还有一些高级功能也可以考虑到调试工具中,例如: 脱离真实数据源的数据模拟功能。 数据采样功能。 本文将介绍EMR提
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MongoDB Spark Connector 实战指南
Why Spark with MongoDB? 高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的 简单易用,支持 Java、Python、Scala、SQL 等多种语言,使得构建分析应用非常简单 统一构建 ,支持多种数据源,通过 Spark RDD 屏蔽底层数据差异,同一个分析应用可运行于不同的数据源; 应用场景广泛,能同时支持批处理以及流式处理 MongoDB Spark Connector 为官方推出,用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据;本文以 Python 为例,介绍 MongoDB Spark Connector 的使用,帮助你基于 MongoDB 构建第一个分析应用。 准备 MongoDB 环境 安装 MongoDB 参考 Install MongoDB Community Ed
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