数字经济蓬勃发展的今天,越来越多的用户已经从“上好云”,走到了“用好云”的这个阶段。如果说在“上好云这个阶段,大多数用户关心的是如何在成本上获得更好的回报。那么在上好云这个阶段,更多的用户开始思考,如何在云平台上支持更多、更复杂、更有价值的数据分析场景。3月 31 日,阿里云全球数据湖峰会上,阿里云从“湖管理、湖存储和湖计算“这三个方面,为观众带来了“数据湖 3.0” 的重磅升级方案。为用户呈现数

日常编写数据加工任务,主要的方法就是使用SQL。第一是因为自己对SQL掌握的比较好（十多年数据开发经验,就这几个关键字,也不敢跟别人说自己不行）,所以,MR和函数涉及不多。在接触MaxCompute这些年,写过的函数应该不超过10个,主要还是因为自己JAVA水平挫。记得早些年写过一个身份证号码校验函数,当时有个项目反馈一段SQL原来2分钟,使用我的函数就变成12分钟了。当时这个项目组还找到MaxC

本文整理自 5 月 29 日阿里云开发者大会,大数据与 AI 一体化平台分论坛,秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：1.实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统2.整体系统的架构及如何在阿里云上面实现3.关于深度学习的细节介绍。一、实时推荐系统的原理在介绍实时推荐系统的原理之前,先来看一个传统、经典的静态推荐系统。用户的行为日志会出现在消息队列里,然

前言数据中台是当下大数据领域最前沿的数据建设体系, 它并不是从零开始, 无中生有的。数据中台是传统的数据仓库的一种升级, 是数据采集、建设、管理与使用的一整套体系。Dataphin是一个构建数据中台的强大工具, 核心优势是在数据的建设与管理上引入了阿里巴巴多年来数据中台建设沉淀出的OneModel方法论(OneData体系的组成部分之一)。本篇主讲Dataphin核心功能规划的设计理念。OneMo