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102万行代码,1270 个问题,Flink 新版发布了什么?

阿里妹导读: Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,可以支持流处理、批处理和机器学习等多种计算形态,也是Apache 软件基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。 2019 年 1 月,阿里巴巴实时计算团队宣布将经过双十一历练和集团内部业务打磨的 Blink 引擎进行开源并向 Apache Flink 贡献代码,此后的一年中,阿里巴巴实时计算团队与 Apache Flink 社区密切合作,持续推进 Flink 对 Blink 的整合。

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美团点评基于 Flink 的实时数仓平台实践

数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。

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如何跨项目工作空间访问MaxCompute资源和函数

在项目开发过程中,相同云账号之下所创建的不同项目工作空间的资源和函数需要实现互相访问,需要授予什么权限呢?怎么去操作才可以去访问其他工作空间所创建的资源和函数。本文主要针对如何去授权来实现该场景。

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MaxCompute - ODPS重装上阵 第六弹 - User Defined Type

MaxCompute中的UDT(User Defined Type)功能支持在SQL中直接引用第三方语言的类或者对象,获取其数据内容或者调用其方法 。

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MaxCompute中Struct复杂数据类型的UDF编写、兼容HIVE的GenericUDF编写

MaxCompute 2.0版本升级后,Java UDF支持的数据类型从原来的BIGINT、STRING、DOUBLE、BOOLEAN扩展了更多基本的数据类型,同时还扩展支持了ARRAY、MAP、STRUCT等复杂类型,以及Writable参数。

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如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF?

本篇从架构到 UDF 接口定义,再到具体的实例,向大家介绍了在 Apache Flink 1.10 发布之后,如何利用 PyFlink 进行业务开发。

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MaxCompute自定义extractor访问OSS文本文件DateTime类型数据

MaxCompute自定义extractor访问OSS文本文件,官方示例无法支持DateTime数据读入。该文档示范引入joda-time,解决自定义时间日期格式,读入外部非结构化数据。

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maxCompute(ODPS)问题排查思路

在使用maxCompute的过程中难免会遇到问题,本文意在帮助遇到问题的人快速解决问题

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如何在Hive中创建自定义函数UDF及如何直接通过Impala的同步元数据重用UDF的jar文件

如何在Hive中创建自定义函数UDF及使用 如何在Impala中使用Hive的自定义函数 UDF函数开发 使用Intellij工具开发Hive的UDF函数,进行编译;1.使用Intellij工具通过Maven创建一个Java工程,并添加pom.

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CMU 15-721 16-服务器端的逻辑执行 Server -side Logic Execution

今日议题 背景介绍 用户自定义函数的内联 背景介绍 数据库客户端API 目前我们假设所有的用户逻辑都在客户自己的应用中,然后通过客户端协议如JDBC/ODBC和数据库进行通信获取和存储数据,如下图: 嵌入式数据库逻辑 数据库允许将应用逻辑移植到数据库中减少网络通信的交互次数,这样的好处是高效和可重用。

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Flink UDF自动注册实践

1.注册UDF函数1.1 注册相关方法此处,我们使用的udf函数为标量函数,它继承的是ScalarFunction,该类在我们的使用中,发现它继承自UserDefinedFunction这个类,该处的udf函数由用户自己定义,而函数的注册此处我们自己实现; 函数注册时,使用flink的tableE.

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MaxCompute 费用暴涨之新增SQL分区裁剪失败

现象:因业务需求新增了SQL任务,这SQL扫描的表为分区表,且SQL条件里表只指定了一个分区,按指定的分区来看数据量并不大,但是SQL的费用非常高。费用比预想的结果相差几倍甚至10倍以上。 若只知道总体费用暴涨,但是没明确是什么任务暴涨,可以可以参考查看账单详情-使用记录文档,找出费用异常的记录。

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阿里云MaxCompute 2019-6月刊

6月MaxCompute新功能发布,精彩技术好文推荐,精彩活动回顾,尽在6月刊。

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使用Spark SQL进行流式机器学习计算(上)

什么是流式机器学习, 机器学习模型获取途径, 系统演示

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使用Apache Arrow助力PySpark数据处理

Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入,通过列式存储,zero copy等技术,JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。

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MaxCompute Studio提升UDF和MapReduce开发体验

MaxCompute Studio能为用户开发MaxCompute UDF和MapReduce程序提供支持,提高开发效率。

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MaxCompute studio 第一弹 - 元数据浏览

随着 MaxCompute 2.0 的发布,我们提供了MaxCompute Studio,一套基于IntelliJ IDEA的开发插件,让用户在集成开发环境(IDE)中更方便地进行SQL及用户代码开发。

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