数据研发：了解需求→模型设计→ETL 开发→测试→发布上线→日常运维→任务下线。数据开发平台MaxCompute 由四部分组成，分别是客户端（ MaxCompute Client ）、接人层（ MaxCompute Front End ）、逻辑层（ MaxCompt Server ）及存储与计算层（ Apsara Core ）。从任务开发、调试、测试、发布、监控、 到运维管理，形成了整套工具和产品
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2023-08-08 09:55:31
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这篇文章应用的知识太多,下面只做搜索离线摘要。搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据，秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。搜索离线：搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务；与之相对应的，
离线训练的推荐系统架构是最常见的一种推荐系统架构。这里的“离线”训练指的是使用历史一段时间（ 比如周或者几周 ）的数据进行训练，模型迭代的周期较长（一般以小时为单位 ）。模型拟合的是用户的中长期兴趣。如下图所示，一个典型的基于离线训练的推荐系统架构由数据上报、离线训练、在线存储、实时计算和 A/B 测试这几个模块组成。其中，数据上报和离线训练组成了监督学习中的学习系统，而实时计算和 A/B 测试组
1.需求分析2.Lambda架构 & Kappa架构2.1.Lambda架构 Lambda 架构总共由三层系统组成的：批处理层（Batch Layer），速度处理层（Speed Layer），以及用于响应查询的服务层（Serving Layer）。更详细的架构图：批处理层: &n
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2023-10-08 13:02:27
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一、系统架构推荐系统架构，首先从数据驱动角度，对于数据，最简单的方法是存下来，留作后续离线处理，离线层就是我们用来管理离线作业的部分架构。在线层能更快地响应最近的事件和用户交互，但必须实时完成。这会限制使用算法的复杂性和处理的数据量。离线计算对于数据数量和算法复杂度限制更少，因为它以批量方式完成，没有很强的时间要求。不过，由于没有及时加入最新的数据，所以很容易过时。整个数据部分其实是一整个链路，主
1. 大数据离线处理特点 1) 数据量巨大且保存时间长； 2) 在大量数据上进行复杂的批量运算； 3) 数据在计算之前已经完全到位，不会发生变化； 4) 能够方便的查询批量计算的结果； 不像在线计算当前呈现的各种框架和架构，离线处理目前技术上已经成
一、使用 DataFrame 进行编程1、创建 DataFrame1.1 通过 Spark 的数据源创建Spark支持的数据源：// 读取 json 文件
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/employees.json")
df: org.apache.sp
1、离线数据分析流程一个应用广泛的数据分析系统：“web日志数据挖掘”1.1 需求分析1.1.1 案例名称“网站或APP点击流日志数据挖掘系统”。 1.1.2 案例需求描述“Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值，广告转化率、访客的来源信息，访客的终端信息等。 1.1.3 数据来源本案例的数据
离线数据处理——批处理 串行计算 流数据处理——流水线 并行计算 如图所示，离线数据处理采用的是串行计算，流数据处理采用的是并行计算的方式，相比之下，流数据处理的时效性更好。
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2023-07-24 16:42:01
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阿里巴巴集团离线大数据处理平台介绍上周报名参加了2013阿里巴巴暑期学校，课程为期两天，主要介绍阿里巴巴离线大数据处理平台（开放数据处理服务ODPS）。这里通过博客形式与大家分享一下。暑期学校官网：http://102.alibaba.com/competition/dataSummer.htm备注：该课程面向各高校院所的在读研究生，属于公开课程，且主要介绍系统的基本架构，并未对实现细节做过多阐述
大数据安全分析需要支持对接分布式数据库进行离线批处理分析，来实现长周期的网络安全、用户行为、业务安全分析，所以大数据平台首先需要支持批处理模式。网络流量产生的实时数据往往是高吞吐量的，一个小型Mbps的企业网络，每秒都能产生几千条数据。所以大数据平台必须要能在高吞吐量下做得低延迟的数据分析能力。无论是离线分析，还是在线分析，使用的方法都会覆盖：黑白名单、规则（CEP）、机器学习算法这三大类。所以大
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2023-09-08 09:29:36
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目录数分分布式Apache ZooKeeperApache HadoopShell 命令选项数据仓库Hive 数分数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究 对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。 目的：提炼信息，找出规律，辅助决策 作用：现状分析、原因分析、预测分析 分析步骤：明确分析目的-数据收集-数据预处理-数据分析-展示-报告撰写数据收集：公开、数据库、
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2023-09-02 09:43:08
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第一章 概述数据分为以下几类： 1.结构化数据 ：数据库中的数据 2.半结构化数据：日志文件、XML/JSON 3.非结构化数据：图像、声音数据储存处理 1.离线处理：按天进行数据处理，每天凌晨等数据采集和同步的数据到位后，相关的数据处理任务会被按照预先谁的ETL（抽取、转换、加载）逻辑以及ETL任务之间的拓扑关系一次调用。最终数据会被写入离线数据仓库中。离线数据仓库通常是按照某一种建模思想（维度
第四章大数据离线计算框架（MapReduce&YARN）一、MapReduce技术原理1.1 MapReduce概述1.2 Map函数和Reduce函数二、YARN技术原理2.1 YARN的概述与应用2.2 YARN的架构2.3 MapReduce的计算过程2.4 YARN的资源调度 一、MapReduce技术原理并行的编程模型，用于大规模的数据集（TB）的并行计算。Hadoop Map
入职新公司一段时间，接手了前辈开发的spark 引擎，最痛苦的任务开始了，看别人的代码，优化别人的代码，淦！只能一步一步来吧，先调整最棘手的问题。解决数据量承载问题 由于之前业务刚开始，数据量较少，但是如今用户增长，数据量增加，一些配置不再适合现今的业务。第一个问题就是，数据入库问题，我们采用的是 spark 读取每日的增量日志（每个业务在70g左右，需要跑7、8个，由于公司太穷了，集群只有 45
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2023-09-04 16:00:31
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文章目录一、概述二、DStream 创建2.1 RDD 队列2.2 自定义数据源2.3 Kafka 数据源2.3.1 版本选型2.3.2 Receiver（0.8） 模式2.3.3 Direct（0.8）模式2.3.4 Direct（1.0）模式 ***2.3.4 总结三、DStream 转换3.1 无状态转化操作3.1.1 Transform3.2 有状态转化操作3.2.1 UpdateSta
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或
自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、
存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数
1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-09-08 12:24:42
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1.3 业务需求对广告数据进行初步ETL处理和业务报表统计分析，整体业务需求如下图所示： 两个主要方面的业务： 第一个、数据【ETL 处理】依据IP地址，调用第三方库解析为省份province和城市city；将ETL后数据保存至PARQUET文件（分区）或Hive 分区表中；第二个、数据【业务报表】读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程；将业务报表
四、数据技术篇—— 离线数据开发4.1 数据开发平台4.1.1 统一计算平台@4.1.2 统一开发平台4.2 任务调度4.2.1 核心设计模型4.2.2 任务状态机模型@4.2.3 工作状态机模型4.2.4 调度引擎工作原理4.2.5 执行引擎逻辑架构图@4.2.6 调度系统的特点 数据存储及计算、数据整合及管理体系4.1 数据开发平台了解需求 -> 模型设计 -> ETL开发 -&
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2023-10-11 10:29:57
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