MaxCompute作为阿里巴巴的主力计算平台,在2018年的双11中,再次不负众望,经受住了双11期间海量数据和高并发量的考验.为集团的各条业务线提供了强劲的计算力,不愧是为阿里巴巴历年双11输送超级计算力的核武器. 本文为大家介绍,MaxCompute基于多集群部署的几万台服务器,如何为集团急剧增长的业务提供护航和保障. 挑战 每年的双11之前,也是MaxCompute各种乾坤大挪移落定的时候,因为双11就是各种大折腾项目的自然deadline.在今年双11之前,一路向北迁移和在离线混部项目…

日前,全球权威咨询与服务机构Forrester发布了<The Forrester WaveTM: Cloud Data Warehouse, Q4 2018>报告.这是Forrester Wave首次发布关于云数仓解决方案(Cloud Data Warehouse,简称CDW)的测评.报告对云数仓的当前产品功能.产品路线和发展策略.市场表现等几个方面进行全面的评估,在产品能力排行榜中,阿里云力压微软排行第7. Forrester测评报告对CDW核心功能的评估主要从解决方案的多样性.数据集成.性…

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用…

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个…

大数据全栈工程师一词,最早出现于Facebook工程师Calos Bueno的一篇文章 - Full Stack (需fanqiang).他把全栈工程师定义为对性能影响有着深入理解的技术通才.自那以后全栈这个词便流行起来,我看到过的就有大数据全栈工程师,大数据全栈设计师,大数据全栈运维,大数据全栈市场营销人员等等.我自己是名大数据程序员, 阿里巴巴年薪800k大数据全栈工程师成长记 需要的技能 全栈工程师的价值 随着时间的推移,全栈工程师的作用和价值在越来越多的产品或项目中得到了印证.那么,我们…

在使用淘宝时发现搜索框很神奇,它可以将将我们想要的商品全部查询出来,但是我们并感觉不到数据库查询的过程,速度很快.通过阅读这篇文章让我知道了搜索框背后包含着很多技术,对我以后的学习可能很有借鉴. 平时都常用搜索框,应该用的都是在线搜索,应该是在数据库中查询信息.但什么是离线搜索呢?在阿里工程中把“将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等‘在线’服务的系统称为“离线”系统.离线系统是一个大数据系统,它有以下一些特点: 1.任务模型上区分全量和增量 (1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送…

删除一个表中的部分数据,数据量百万级. 一般delete from 表 delete from 表名 where 条件: 此操作可能导致,删除操作执行的时间长:日志文件急速增长: 针对此情况处理 delete top from declare @onecount int print getdate() begin delete top(@onecount) from ysh where date<'2016-06-21' ; --此处不能写任何语句 print也可能导致无法全部删除@@rowco…

离线?在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎.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,将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统. 特点:1. 任务模型上区分全量和增量(1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送给在线引擎,一般是每天一次.这么做有两个原因:有业务数据是daily更新:引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理,提高在线服务效率.(2)增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎…

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…