阿里技术

阿里巴巴将海量数据技术架构划分为五层：数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。其中，数据源包含用户、商品、交易等数据库以及行为日志。计算层对数据进行处理和分析，存储层负责数据存储，查询层提供数据查询功能，产品层基于数据开发产品。

阿里技术参考图册（算法篇）汇集了阿里巴巴集团多部门技术专家、研究员与资深算法专家多年经验积累，以简洁易懂的图册形式呈现。 这份珍贵的技术结晶将引领你深入了解阿里巴巴的算法世界。

阿里巴巴数据仓库技术，内部分享PPT，介绍整体架构及数据流转流程。

这本参考手册将全面展示阿里技术的广阔视野，每本约300页，大小约为30M。

《揭秘阿里MySql数据库关键技术》一书详尽介绍了阿里集团在MySQL数据库领域的核心技术和实践。内容包括系统软硬件选择、分布式数据库访问层设计、自动扩容工具、淘宝MySql高可用性解决方案、阿里MySql工具集和应用系统优化等关键知识点。通过这本书，读者可以深入了解阿里如何应对大数据量和高并发场景，构建高效稳定的数据库系统。

深入探索阿里数据奥秘 这份资料将带领您进入阿里大数据的核心，揭示其如何驱动业务增长和创新。 您将了解到： 阿里如何构建和管理海量数据 数据在阿里生态系统中的应用 大数据分析技术与实践案例 阿里云数据产品的应用场景 通过学习这份资料，您将能够： 掌握大数据处理的核心技术 了解阿里数据中台的架构和运作 应用大数据分析解决实际业务问题 探索数据驱动业务增长的无限可能 立即获取资料，开启您的数据之旅！

Apache Flink在创立时支持多种计算形态，包括流计算、批处理和机器学习等。阿里巴巴选择Flink作为新一代大数据引擎，并在内部版本Blink中采用SQL作为流批一体化的统一入口，针对流计算和批处理进行了优化。这种流批一体化架构在阿里的搜索离线数据处理和机器学习平台上表现出色。演讲将分享Blink在流批一体化场景中的优化及面临的挑战与解决方案。

这份指南详细阐述了阿里妈妈平台接口的规范和使用方法，涵盖了接口的功能、参数说明、调用方式以及返回结果解析等方面。

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所谓大数据，是指无法用常规软件工具进行处理的大量且复杂的数据集合。自上世纪90年代以来，大数据被认为可以通过数据挖掘发现潜在问题和预测未来趋势，以指导商业决策。例如，保险行业利用大数据统计和计算来确定基于人均寿命的保费和收益率。这些早期尝试揭示了在特定背景和时间点利用数据进行商业化分析的潜力。