阿里Blink
当前话题为您枚举了最新的阿里Blink。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
仿效阿里Blink,运用SQL开发Flink的实时程序
在阿里工作时,使用Blink进行流数据处理和计算,通过编写SQL实现计算任务,开发简单高效,用户友好。目前正在探索将Flink产品化,与Blink类似,采用SQL作为统一的开发规范。SQL语言具有声明性强、易理解、稳定可靠、自动优化等优点。相比使用API开发,SQL可以自动进行调优,避免了依赖程序员经验的问题,同时减少了对数据安全和集群安全的侵入。实现思路为用户输入SQL(DDL、查询、DML),DDL对应于Flink的源和接收器(sink),查询和DML通过insert into进行数据处理和计算,最终封装成对应的Flink Job:env.sqlQuery/env.sqlUpdate。
MySQL
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2024-10-20
阿里数据宝典
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!
Hadoop
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2024-04-29
阿里妈妈平台接口指南
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。
算法与数据结构
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2024-05-12
阿里巴巴大数据漫谈
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。
数据挖掘
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2024-04-30
Ubuntu系统阿里源替换脚本
为Ubuntu系统17.04和16.04提供脚本,一键将官方源切换为阿里源,以提升网络速度。
算法与数据结构
2
2024-05-27
阿里云Hadoop集群操作指南
随着数据处理需求的增长,阿里云的Hadoop集群操作成为必要技能。介绍了如何有效管理和优化阿里云上的Hadoop集群,以应对大规模数据处理挑战。读者将了解到最佳实践和关键操作步骤,帮助他们在实际应用中取得成功。
Hadoop
2
2024-07-23
阿里云上MySQL安装指南
在阿里云上部署MySQL数据库是常见操作,特别适用于基于CentOS 7的Linux系统。详细介绍了MySQL在Linux环境下的安装过程,包括前期准备、端口配置、编译安装以及设置与优化。准备阶段需要使用Xshell进行远程连接和Xftp传输文件,同时关闭防火墙以避免MySQL服务受阻。安装前需确保安装Vim编辑器和unzip工具,并开放3306端口以便远程访问。在编译安装MySQL之前,需检查系统中是否已安装MySQL或MariaDB,如有需要先卸载。安装完成后,配置MySQL的环境变量,并设置root用户密码。最后,通过测试登录验证MySQL数据库的安装和配置。
MySQL
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2024-08-29
阿里云医院预约服务系统
阿里云医院预约服务系统是一款基于阿里云服务器的在线医疗服务软件,提供实时的预约服务和高效管理医疗资源。系统采用JSP技术作为前端开发语言,配合MySQL数据库进行数据存储与管理,构建了一个稳定、高效的医疗信息化解决方案。JSP(JavaServer Pages)是Java平台上的动态网页技术,允许开发者在HTML或XML页面中嵌入Java代码,实现动态内容的生成。在该系统中,JSP主要负责用户界面的展示和业务逻辑的处理,通过请求响应模型与服务器交互,接收用户的预约信息并返回相应的结果。MySQL作为流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于web应用中,以其高性能、高可靠性和易用性著称。系统中,MySQL用于存储病患信息、医生信息、科室信息以及预约记录等数据,并通过SQL语句实现对数据的增删查改操作,确保医疗服务的正常运行。系统设计包括用户模块、预约模块、医生管理模块、科室管理模块、数据统计模块和安全模块,采用MVC架构模式分离业务逻辑、数据处理和用户界面。阿里云的弹性计算服务(ECS)、负载均衡和数据库服务有效优化系统性能,提升用户体验。
MySQL
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2024-08-24
阿里巴巴海量数据技术架构
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。
Hadoop
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2024-04-30
阿里巴巴大数据智能ppt
2017年云栖大会上,阿里巴巴王赛发表《阿里巴巴大数据智能技术》主题演讲,深度分析了大数据领域的挑战、技术变革、Dataphin产品以及阿里数据中台在社会普惠中的应用。
Hadoop
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2024-05-01