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阿里云大数据利器之-使用sql实现流计算做实时展现业务（ flume故障转移版 ）
作者: 上单
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实时业务处理的需求越来越多，也有各种处理方案，比如storm，spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。
MaxCompute多团队协同数据开发项目管理最佳实践
作者: meetyou_九戒
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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
大数据分析平台产品对比之MaxCompute（原ODPS）篇
作者: 隐林
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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。
瑞小博的大数据平台技术选型及架构实践
作者: 云上孤影客
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公司创立之初，基于成本、效率等考量，我们选择了阿里云，至今已3个年头。这3年多里，我们使用了覆盖 弹性计算、网络、存储、数据库、大数据、安全、应用服务等多项领域的多款阿里云产品。
阿里云大数据实验室：MaxCompute使用体验
作者: 金融豆豆
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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。
MaxCompute数仓维护心得-五叶草
作者: 金融豆豆
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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。
阿里大航杯AI电力大赛比赛分享及数加平台，机器学习pai使用经验
作者: 南山老君
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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
MaxCompute平台非标准日期和气象数据处理方法--以电力AI赛为例
作者: jlbookworm
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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。
初创企业的选择——MaxCompute
作者: 妹陀
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自建大数据计算平台对于一个初创团队无论实在时间，人手，技术上无疑是难以实现的，而团队应该专注于业务逻辑的开发。上云成了创业团队踏入大数据大门的唯一选择。
使用 Instance Tunnel 获取 Maxcompute Instance 的执行结果
作者: 贞宏
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本篇将介绍如何使用 Instance Tunnel 来获取 Maxcompute Instance 执行结果。
MaxCompute实践
作者: zflinux21
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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。
PyODPS开发中的最佳实践
作者: 继盛
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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。
