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PyODPS支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作,它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。
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本文主要介绍厦门美柚科技有限公司在基于MaxCompute多团队协同数据开发项目管理,权限管理,以及数据,资源共享的最佳实践
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之前尝试使用过一些国内外的云产品,特别是大数据分析型产品,例如:亚马逊的EMR、Redshift,Google的Bigquery以及阿里云的ODPS,现在更名为MaxCompute。相信大多数人对亚马逊的EMR、Redshift,Google的Bigquery都比较了解。
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我们通过将纽约的士的时空数据转换成为图的方法,使用odps自带的graph分析工具来进行拼车分析。
阿里云大数据实验室时阿里云开发的一站式大数据教学实践和科研创新平台,提供创业创新大赛平台,为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境,让数据价值触手可及。在阿里云大数据实验室中集成了MaxCompute。
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在维护客户基于MaxCompute搭建的数据仓库时,我们遇到过一些问题,踩过一些坑,同时积累了一些经验,也初步形成了一套操作流程规范,在这里与大家以Tip的形式与大家分享一下。 Tip1.避免同步视图 同步的源数据要避免使用视图,在客户的生产环境上曾经出现过这样的情况:由于生成视图的存储过程优化不好,同步视图在同步任务发起请求后很久没有生成出来,导致同步任务及后续的ETL挂起达数小时之久,所以后续和数据提供方接洽,将数据源从视图换为表,保证在同步之前同步表里的内容已经更新。
本文主要以阿里云大航杯“智造扬中”电力AI大赛 数据为背景,讲述博主自己的比赛经历以及数加平台和机器学习pai的使用经验
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MaxCompute平台支持的日期格式通常是对齐的日期格式诸如20170725或2017/07/25这种,而本次电力AI赛提供的日期格式却是未对齐的非标准的日期格式2016/1/1这种,使得无法直接使用ODPS SQL中的日期函数来进行处理。
本篇将介绍如何使用 Instance Tunnel 来获取 Maxcompute Instance 执行结果。
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一、写在前面 本人之前一直从事程序开发的(PHP、JAVA、Python)工作,在之前的工作经历中有过一段时间配合Hadoop工程师的事务,但接触的并不深,只能说略知点皮毛,有点管中窥豹的感觉。 今年进了新公司,因为公司正在组建新的数据部门,非常有幸本人得以调入该部门,恰逢MaxCompute横空出世,刚好因为我那时工作比较空闲,得以安排调研它的功能及测试是否符合我们的要求。
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基于阿里云MaxCompute和其他云服务自建网络舆情监控平台的一些分享