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阿里云Data Lake Analytics正式商业化

产品介绍: Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore等)数据源的数据适用客户: 全网发布功能: 阿里云Data Lake Analytics正式商业化,无需ETL即可开启异构数据源的联邦实时分析能力。

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mysql慢日志实践

慢日志查询的主要功能就是,记录sql语句中超过设定的时间阈值的查询语句。例如,一条查询sql语句,我们设置的阈值为1s,当这条查询语句的执行时间超过了1s,则将被写入到慢查询配置的日志中.慢查询主要是为了我们做sql语句的优化功能.

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在Data Lake Analytics中使用视图

在Data Lake Analytics中使用视图 1. 概述 在Data Lake Analytics(以下简称DLA)中使用视图(VIEW)功能,可以大大简化对于重复SQL,特别是较为复杂的SQL语句的编写和维护。

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记一次比较 Low 的 SQL 优化经历

第一次 SQL 如下 select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select k18.

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Centos-Mysql复制备份还原数据库

备份单个数据库的数据和结构(,数据库名mydb) mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 数据库名 表名 > 脚本名;导出整个数据库结构和数据 mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.

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让我们的服务安全一点

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。

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分布式系统架构设计之数据访问

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地铁译:Spark for python developers ---Spark的数据戏法

聚焦在 Twitter 上关于Apache Spark的数据, 这些是准备用于机器学习和流式处理应用的数据。 重点是如何通过分布式网络交换代码和数据,获得 串行化, 持久化 , 调度和缓存的实战经验 。

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21分钟教会你分析MaxCompute账单

阿里云大计算服务MaxCompute是一款商业化的大数据分析平台,其计算资源有预付费和后付费两种计费方式。并且产品每天按照project为维度进行计量计费(账单基本情况下会第二天6点前产出)。本文使用的为云上客户真实数据,故在下文中的截图都mask掉了。

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教程:使用Data Lake Analytics + OSS分析CSV格式的TPC-H数据集

0. Data Lake Analytics(DLA)简介 关于Data Lake的概念,更多阅读可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 以及AWS和Azure关于Data Lake的解读:https://amazonaws-china.

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Data Lake Analytics的Geospatial分析函数

0. 简介 为满足部分客户在云上做Geometry数据的分析需求,阿里云Data Lake Analytics(以下简称:DLA)支持多种格式的地理空间数据处理函数,符合Open Geospatial Consortium’s (OGC) OpenGIS规范,支持的常用数据格式包括: WKT WKB GeoJson ESRI Geometry Object Json ESRI Shape DLA采用4326坐标系标准,EPSG 4326使用经纬度坐标,属于地理坐标系。

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MyBatis源码窥探:MyBatis整体架构解析

Mybatis的使用这里就不介绍了,不知道怎么使用的朋友可以点击 http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html 这里面的教程很详细,包括xml的配置、映射、动态sql都有介绍,可以学习和使用,本系列的文章将会更深入的了解MyBatis。

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SQL 语法

SQ 语法规则 SQL语句总是以关键字开始。 SQL语句以分号结尾。 SQL不区分大小写,意味着更新与UPDATE相同 数据库表 数据库通常包含一个或多个表。每个表都用一个名称标识(例如,"Customers"或"Orders")。

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阿里JAVA手册之MySQL数据库 (建表规约、索引规约、SQL语句、ORM映射)

码出高效、码出质量。 代码的字里行间流淌的是软件生命中的血液,质量的提升是尽可能少踩坑,杜绝踩重复的坑,切实提升质量意识。另外,现代软件架构都需要协同开发完成,高效协作即降低协同成本,提升沟通效率,所谓无规矩不成方圆,无规范不能协作。

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生态篇-HBase 生态介绍

HBase 生态介绍 HBase是受Google公布的BigTable论文而产生的一种分布式、多版本、面向列的开源 KV 数据库。HBase稀疏矩阵的设计使得其特别适合存储非结构化的数据,比如用户画像、日志以及消息等数据。

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小微企业阿里云最佳实践系列(二):RDS 数据库与DMS 数据库管理(数据管理)

关联博文小微企业阿里云最佳实践系列(一):ECS 服务器与 RDS 数据库 概述 阅读对象 本博文主要写给创业团队、技术团队人数 < 5 人、没有专业运维等小微企业作为参考,需要掌握基础的服务器管理、软件开发等经验。

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阿里云上轻松实现SQL Server AlwaysOn高可用性

使用MS SQL Server的用户,如何在阿里云上实现改造,成为云上Alwayson的高可用架构呢?还有早期已经在线下实现Alwayson高可用性架构,那么在不想改造,并且云上暂时不提供alwayson高可用性架构的服务和产品的情况下,那如何平迁到云上呢? 2017年12月19日,火爆京城运维圈的 Tech Insight 的 论坛上,来自阿里云服务团队的解决方案架构师正博,为大家分享了一个最佳实践的细节。

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