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当前主题:扩展oss空间

云原生计算引擎挑战与解决方案

云原生背景介绍与思考 图一是基于ECS底座的EMR架构,这是一套非常完整的开源大数据生态,也是近10年来每个数字化企业必不可少的开源大数据解决方案。主要分为以下几层: ECS物理资源层,也就是Iaas层 数据接入层,例如实时的Kafka,离线的Sqoop 存

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基于JindoFS+OSS构建高效数据湖

为什么要构建数据湖 大数据时代早期,Apache HDFS 是构建具有海量存储能力数据仓库的首选方案。随着云计算、大数据、AI 等技术的发展,所有云厂商都在不断完善自家的对象存储,来更好地适配 Apache Hadoop/Spark 大数据以及各种 AI 生

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数据湖架构,为什么需要“湖加速”?

![image](https://yqfile.alicdn.com/2ae0e6ce7b6c39bd55ee53fe308bb8a2bbab0dd6.png) 在开源大数据领域,存储/计算分离已经成为共识和标准做法,数据湖架构成为大数据平台的首要选择。基于

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JindoFS缓存加速数据湖上的机器学习训练

背景介绍 近些年,机器学习领域快速发展,广泛应用于各行各业。对于机器学习领域的从业人员来说,充满了大量的机遇和挑战。Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的出现,使开发者能够轻松地构建和部署机器学习应用。随着近些年云计算技术的不断成熟,越来越多的

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流量暴增,掌门教育如何基于 Spring Cloud Alibaba 构建微服务体系?

作者 | 童子龙  掌门教育基础架构部架构师 导读:本文整理自作者于 2020 年云原生微服务大会上的分享《掌门教育云原生落地实践》,本文主要介绍了掌门教育云原生落地实践,主要围绕 Spring Cloud Alibaba & Nacos & Sentine

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Fluid: 让大数据和 AI 拥抱云原生的一块重要拼图

作者 | 顾荣、车漾、范斌 得益于容器化带来的高效部署、敏捷迭代,以及云计算在资源成本和弹性扩展方面的天然优势,以 Kubernetes 为代表的云原生编排框架吸引着越来越多的 AI 与大数据应用在其上部署和运行。然而,云原生计算基金会(CNCF)全景图中一

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阿里云云原生数据湖分析DLA Serverless Spark重磅发布,助力企业低成本挖掘OSS数据价值

一、背景概述 1.1 什么样的客户需要数据湖 在数据处理领域,数据湖相对来说是一个比较新的概念,它的提出可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理的需求越来越多样化的问题。传统的单机数据库技术倾向于大一统,一个数据库可以解决数据

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CDN百科11 | 担心纸质病例被洪水淹没?ECS+CDN+OSS如何助力医疗上云

近日,一则洪水中医护紧急转移病例的新闻在网络上引起热议。由于病区被洪水淹没,医护与后勤、安保一起站在齐大腿深的洪水中,转移患者病例。网友纷纷表示:向所有医护人员致敬,你们辛苦了! (图片摘自网络) 看了这则新闻,相信你一定十分敬佩医护人员的善良和担当,同时也

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