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阿里云 MaxCompute 2020-12 月刊

2020年12月 MaxCompute 在查询加速、流式数据写入、消费限制、实时作业监控、元数据服务方面有最新发布,欢迎通过本月刊了解12月最新发布详情。

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阿里云 MaxCompute 2020-11 月刊

2020年11月MaxCompute发布支持以RAM角色身份访问使用服务以及支持消息队列Kafka版通过Connector持续导入数据新功能,详情请查看本月刊内容。

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阿里云 MaxCompute 2020-10 月刊

MaxCompute10月新发布功能在sql的产品能力、易用性、性能以及存储优化方面持续增强,欢迎阅读本刊了解最新feature及用法。

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浅谈MaxCompute资源规划管理及评估

###一、MaxCompute资源规划背景介绍 MaxCompute资源主要有两类:存储资源、计算资源(包含cpu和内存)。存储资源用于存储MaxCompute的库表数据,计算资源用于运行sql、mr等任务。

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数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体

随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体,并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。

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阿里云 MaxCompute 2020-9 月刊

MaxCompute改版控制台,优化全托管云数据仓库服务的管理和使用体验;同时作业监控诊断工具Logview功能升级发布,扩展了作业的监控指标,提供作业回放功能以及新增Fuxi Sensor支持查看作业内存及CPU使用。

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【数据湖开发治理篇】——数据湖开发治理平台DataWorks

数据湖的定义: wikipedia中对于数据湖的定义是:“A data lake is a system or repository of data stored in its natural/raw format, usually object blobs or files.

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【转载】MaxCompute full outer join改写left anti join实践

ods层数据同步时经常会遇到增全量合并的模型,即T-1天增量表 + T-2全量表 = T-1全量表。可以通过full outer join脚本来完成合并,但是数据量很大时非常消耗资源。本文将为您介绍在做增量数据的增加、更新时如何通过full outer join改写left anti join来实现的最佳实践。

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多引擎集成挖掘湖上数据价值

数据湖已经逐步走到了精细化的管理,这意味着原始的计算引擎直接读写存储的方式应当逐步演变为使用标准方式读写数据湖存储。然而“标准方式”实际上并无业界标准,与具体的计算引擎深度绑定,因此,支持计算引擎的丰富程度也就成了衡量数据湖的一个准则。

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