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云上一指禅:大数据产品DataWorks最佳实践

每天,阿里巴巴集团数万名数据/算法开发工程师正在使用DataWorks,承载阿里巴巴集团99%数据业务构建。

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读透《阿里巴巴数据中台实践》,其到底有什么高明之处?

最近阿里巴巴分享了《阿里巴巴数据中台实践》这个PPT(自行搜索原始文章),对于数据中台的始作俑者,还是要怀着巨大的敬意去学习的,因此仔细的研读了,希望能发现一些不一样的东西。 读这些专业的PPT,实际是非常耗时的,你需要把这些PPT外表的光鲜扒光,死抠上面的每一个字去理解底下隐藏的含义,然后跟你的已有知识体系去对比,看看是否有助于完善自己的认知,对于自己不理解的,还需要经常去检索相关的文档。

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Nacos的环境搭建

Nacos是阿里开源的一款服务治理方案的中间件,提供了服务发现和服务健康监测、动态配置服务、动态 DNS 服务、服务及其元数据管理等特性功能。 Nacos最新版本地址 https://github.com/alibaba/nacos/releases 下载后解压的目录如下 单机部署模式 1.

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ASP.NET Core on K8S深入学习(8)数据管理

本文探索了K8S的数据管理方案Volume,其中普通类型的Volume如emptyDir和hostPath虽然使用方便,但是可持久性不强,而外部云存储Volume Provider则提供了更好的持久化存储。

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「数据治理那点事」系列之二:手握数据「户口本」,数据治理肯定稳!

这篇文章主要从数据治理的基础和核心之一:元数据入手,从以下几个角度展开具体讲解: 元数据概念 元数据的分布和采集 元数据的一些实际应用场景 一、元数据到底是个啥? 如果我说:元数据(Meta Data),就是描述数据的数据。

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阿里云提供全托管 ZooKeeper

自 2010 年左右第一次引入以来,Apache ZooKeeper 目前在阿里巴巴集团内部已经有了将近 10 年的发展,使用的场景非常广泛,基于 ZooKeeper 强一致性的特点,被用在了分布式锁、分布式队列、Leader 选举、服务注册发现和配置管理等多个大数据和微服务场景下,包括配置中心,注册中心,分布式框架下,分布式调度框架,分布式消息中间件,分布式数据中间件等。

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好程序员大数据学习路线分享Hadoop阶段的高可用配置

  好程序员大数据学习路线分享Hadoop阶段的高可用配置,什么是Hadoop的HA机制  Ha机制即Hadoop的高可用(7*24小时不中断服务)  正式引入HA机制是从hadoop2.0开始,之前的版本中没有HA机制  hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、Y...

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解密“CDO-首席数据官”的价值、挑战及发展

“CDO-首席数据官”的价值、挑战以及发展。

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表格存储Tablestore权威指南(持续更新)

表格存储本着提升用户体验的思路,打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分,目前提供五类场景:元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网;每个类型下都会提供多种经典场景。

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Docker入门-数据挂载

Docker数据管理 在容器中管理数据主要有两种方式: 数据卷(Volumes) 挂载主机目录(Bind mounts) 数据卷 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 注意: 数据卷的使用,类似于Linux下对目录或文件进行mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉,能显示看的是挂载的数据卷。

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数据治理——企业数字化转型的基石

在数据资产价值被高度认可和开发利用的今天,数据治理不仅仅需要作为一项管理职能在企业内贯彻执行,也应该成为一种企业文化。

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RPA机器人+AI,打破企业IT资产管理盲区

IT资产管理是业务管理的重要组成部分,却往往容易被忽略,成了不少企业的管理盲区。据Gartner研究显示,目前全球只有不到25%的公司具有适当的IT资产管理规划。大多数公司(尤其是大型国企、传统企业)仍使用复杂的人工跟踪监测方式。

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选型宝访谈:移动+社交时代,如何治理“大数据洪水”?

写在前面 不管你是否愿意,随着移动互联网和社交工具的普及,一个充满了机遇和挑战的大数据时代悄然来临了。就在大家纷纷谈论数据驱动创新、数据创造价值的时候,仍有许多企业的CIO/CDO在这个新时代面前感到茫然和困惑: 我的企业的数据在哪里?它有什么价值? 数据治理,应该建立怎样的完整框架? 在完整的框架下,应该用怎样的工具武装自己 ? 移动+社交时代,海量非结构化、半机构化数据涌来,如何应对? 智能数据湖是怎么回事儿?它和数据仓库是什么关系? …… 为了找到这些问题的答案,我们特意采访了全球领先的数据管理专家Informatica的中国北方区总经理李晨先生。

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选型宝分享Informatica中国数据管理5大经典案例

写在前面 5月18日,选型直播曾做过一期题为“移动+社交时代,如何治理大数据洪水?”的节目,在那期节目中,Informatica北方区总经理李晨先生系统地介绍了Informatica公司的背景、大数据治理的完整框架,以及最新的“智能数据湖”解决方案。

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