作者 | 西流 阿里云技术专家 前言 当您第一次接触 Serverless 的时候,有一个不那么明显的新使用方式:与传统的基于服务器的方法相比,Serverless 服务平台可以使您的应用快速水平扩展,并行处理的工作更加有效.这主要是因为 Serverless 可以不必为闲置的资源付费,不用担心预留的资源不够.而在传统的使用范式中,用户必须预留成百上千的服务器来做一些高度并行化但执行时长较短的任务,而且必须为每一台服务器买单,即使有的服务器已经不再工作了. 以阿里云 Serverless 产品-…

[TOC] 1.企业大数据处理现状 当今社会数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB.TB乃至PB)级别.基于此,阿里云推出有了一套快速.完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案——阿里云大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS),MaxCompute服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务. 企业从未像今天这样可以轻易地存储和使用大数据,大数据计算已经成为越来越多企业不可获取的工作环节.然而…

摘要:GaussDB(DWS)支持XML数据类型及丰富的XML解析函数,可实现关系数据和XML数据的映射管理功能. XML概述 XML是可扩展的标识语言(eXtensible Markup Language)的缩写,可以描述非常复杂的数据结构,广泛应用于传输和存储数据.XML是一种类似于HTML的标记语言,但XML没有使用预定义的标记,可以根据应用需求定义标记.XML的基本格式是标准化的,可以跨平台.操作系统和应用程序实现异构系统之间的数据共享. XML数据类型 GaussDB(DWS)支持将X…

oracle数据库plsql developer   目录(?)[-] 一     SQL基础知识 创建删除数据库 创建删除修改表 添加修改删除列 oracle cascade用法 添加删除约束主键外键 创建删除索引 创建修改删除视图 二     SQL查询 基本的SQL语句 unionminusintersect 内连接外连接 子查询关联子查询 betweeninexists 复制表insert into selectselect into from 三     SQL查询优化 尽量少用 IN…

<大规模web 服务开发技术> 是一本讲解大型Web 应用的入门级书籍,能够让我们接触到大应用的知识点. 目录如下: 第1章  大规模Web服务的开发定位——掌握整体第2章  大规模数据处理入门第3章  操作系统的缓存和分布式第4章  数据库的横向扩展策略第5章  大规模数据处理&"实践&"入门第6章  压缩编程第7章  算法实用化第8章  Hatena关键字链接的实现第9章  挑战全文搜索技术第10章  创建全文搜索引擎第11章  支持大规模数据处理的服务…

继续<SAS编程与数据挖掘商业案例>学习笔记,本文側重数据处理实践.包含:HASH对象.自己定义format.以及功能强大的正則表達式 一:HASH对象 Hash对象又称散列表,是依据关键码值而直接进行訪问的数据结构.是依据关键码值而直接进行訪问的数据结构. sas提供了两个类来处理哈希表.用于存储数据的hash和用于遍历的hiter,hash类提供了查找.加入.改动.删除等方法,hiter提供了用于定位和遍历的first.next等方法. 长处:键值的查找是在内存中进行的,有利于提高性能:…

大规模web服务开发技术 总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认…

总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认为还是值得一读的.   逐…

分享一些Spark Streaming在使用中关于高吞吐和高可靠的优化. 目录 1. 高吞吐的优化方式 1.1 更改序列化的方式 1.2 修改Receiver接受到的数据的存储级别 1.3 广播配置变量 1.4 调大接收器的个数 1.5 设置合理的批处理间隔 1.6 多给点资源 1.7 内存比例管理 1.8 垃圾回收机制 1.9 使用合适的算子 1.10 反压机制 2. 高可靠的保障 2.1 可重放的上游 2.2 checkpoint 2.3 wal 2.4 对运行状况做监控 3. 参考 作为S…

流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践 原创: 李俊卿 AI前线 今天…