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阿里云大数据数仓构建性能优化

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简介：
本课程深入探讨在阿里云平台上进行大数据仓库构建与性能优化的技术细节，涵盖数据存储、查询加速及资源管理策略。 阿里云大数据数仓建设性能优化：如何在构建大数据仓库的过程中提升其性能是许多企业在使用阿里云服务时关注的重点问题。这包括了数据存储、查询效率以及资源管理等多个方面的考虑，通过合理的架构设计和技术选型来实现整体性能的最优化。

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  • 阿里云大数据数仓构建性能优化
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    本课程深入探讨在阿里云平台上进行大数据仓库构建与性能优化的技术细节，涵盖数据存储、查询加速及资源管理策略。 阿里云大数据数仓建设性能优化：如何在构建大数据仓库的过程中提升其性能是许多企业在使用阿里云服务时关注的重点问题。这包括了数据存储、查询效率以及资源管理等多个方面的考虑，通过合理的架构设计和技术选型来实现整体性能的最优化。
     
  • 利用阿里云构建离线数据仓库.pdf
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    本PDF文档深入讲解了如何使用阿里云服务高效搭建离线数据仓库，涵盖技术选型、架构设计及实践案例分析。 1. 学习搭建数据仓库的过程，并理解数据在数仓架构中的整个业务流程：从采集、存储、计算到输出和展示。 2. 整个数仓体系建立于阿里云架构之上，掌握并运用各个服务组件，了解这些组件之间的配合与联动方式。 3. 前置知识要求： - 熟练掌握SQL语法 - 熟悉Linux命令 - 对Hadoop大数据体系有一定理解
     
  • 阿里云大数据ACA学习记录.docx
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    这份文档《阿里云大数据ACA学习记录》详细记载了个人在追求阿里云大数据分析师（ACA）认证过程中所学的知识和技能，包括数据处理、分析工具使用及项目实战经验等内容。 本段落档是阿里云大数据ACA认证的学习笔记，主要包括理论知识部分，掌握这些内容可以顺利通过考试。此外还有一些实践操作的内容供读者根据自身需求选择学习以争取高分。
     
  • 基于阿里云的大规模数据处理与实时数据仓库实战教程
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    本教程深入讲解如何利用阿里云服务进行大规模数据处理及构建实时数据仓库，适合对大数据技术感兴趣的开发者和架构师学习。 本套课程由阿里云大学联合打造，依托国内电商巨头的实际业务应用场景，并以阿里云的技术框架为支持。紧跟大数据主流场景，对接企业实际需求，详细讲解了如何搭建电商实时数仓。结合多家企业的项目经验，从版本框架的选择、系统架构设计到业务流程的设计，手把手带你从零开始完成基于阿里云的实时数仓项目（包括RDS、DataHub、DTS、实时计算、DataWorks和DataV等）。
     
  • 阿里云大数据ACP认证学习笔记
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    本笔记涵盖了阿里云大数据ACP认证的核心知识点与实践案例分析，旨在帮助技术爱好者和从业人员系统掌握大数据处理的关键技能。 阿里云大数据专业认证（ACP）学习笔记涵盖了官网的考试大纲及样题，希望能对准备参加该认证的人有所帮助。
     
  • 阿里云大数据ACP认证学习笔记
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    《阿里云大数据ACP认证学习笔记》是一份系统梳理和总结阿里云大数据ACP考试内容的学习资料，旨在帮助考生高效备考并通过认证。 阿里云大数据专业认证（ACP）学习笔记涵盖了官网的考试大纲及样题。
     
  • 阿里大数据竞赛
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    阿里大数据竞赛是由阿里巴巴主办的一项高水平数据科学比赛，吸引全球数据科学家解决实际业务挑战。参赛者运用先进的数据分析技术，在真实场景中提出创新解决方案。 阿里巴巴大数据竞赛提供的原始数据文件大小约为4M左右，包含了大约10万条行为记录、涉及千余名天猫用户及数千个品牌的数据。 参赛者需要预测的用户行为类型包括点击（代码为0）、购买（代码为1）、收藏（代码为2）和加入购物车（代码为3）。提交格式要求将预测结果保存在文本段落件中，每个用户的预测结果以user_id开头，并列出其对应的brand_id。例如：user_id \t brand_id , brand_id , brand_id。 比赛强调调整正负样本比例，在逻辑回归的基础上进行RawLR和MRLR（更合理的样本提取）。此外还推荐了时间因子在UserCF与ItemCF的应用，以及利用聚类后的用户或品牌数据进一步优化模型。例如，可以基于频繁项集/购买模式挖掘来改进ItemCF。 关于特征工程方面，观察到某些商品在被购买前后会出现较多的点击次数；同时发现本月有行为的商品很少会在下个月出现于用户的购买列表中。此外，根据数据分析结果可将用户浏览商品的行为分为两类：无目的浏览与有针对性地查找商品。 模型列表包括了多种逻辑回归及线性支持向量机等算法的应用情况，并提供了每种方法的精度、召回率和F1分数等指标。例如，在进行数据二次处理后，某些模型如LR(model=LinearSVC(C=10, loss=l1), alpha=0.7, degree=2) 的Precision可以达到约16%，而相应的F1 Score则约为3%。 这些分析与建模过程为参赛者提供了丰富的参考信息。
     
  • 阿里巴巴Java性能优化实战指南
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    本书深入浅出地介绍了在阿里巴巴实践中总结出来的Java应用性能优化方法与技巧，旨在帮助读者解决实际工作中的性能瓶颈问题。 本段落讲述了一位开发人员在一家大型互联网公司工作期间遇到的性能调优挑战。由于业务快速发展需要推出新产品，导致开发时间非常紧张。然而，在新系统上线后不久便遭遇了严重的系统故障，即使重启也无法解决问题。运维团队编写了一个临时性的重启脚本来缓解问题，但这只是治标不治本。 作为主要开发者，作者与公司架构师共同参与排查工作，并通过使用多种 Linux 命令监测线上环境的性能指标、提取日志文件以及审查代码等方式最终锁定了导致系统崩溃的原因。此外，文中还提及了《阿里巴巴 Java 性能调优实战手册》，该书提供了许多实用技巧和工具来帮助解决类似的技术难题。
     
  • 详解利用阿里云镜像仓库构建国外Docker镜像
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    本文详细讲解了如何使用阿里云提供的镜像仓库来高效地获取和存储原本位于国外的Docker镜像，旨在帮助国内开发者解决访问国际资源慢的问题。通过步骤演示，读者可以轻松掌握利用阿里云服务加速Docker开发流程的方法。 在使用 Docker 或 K8S 的过程中，经常会需要从国外网站下载镜像，但这些网站在国内可能无法访问。为了解决这个问题，可以利用阿里云提供的镜像仓库进行下载，并将拉取到的镜像修改标签后保存至本地。 例如，在部署 Istio 时需要用到 gcr.io/istio-testing/install-cni:1.5-dev 镜像，可以通过以下步骤在阿里云中构建和获取该镜像： 一、配置 GitHub 首先登录 GitHub 并创建一个用于构建镜像的仓库。可以将其命名为 image-build。 二、本地文件夹准备 在电脑上新建一个文件夹作为工作区，例如命名为 workdir。
     
  • 将阿里云RDS数据库恢复至本地自建数据库
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    本指南详细介绍如何将阿里云RDS数据库的数据和配置恢复到本地自行构建的数据库环境中，涵盖备份导出、数据迁移及注意事项。 本段落档是本人经过一个上午的努力总结出来的关于如何将阿里云RDS数据库恢复到本地自建数据库的步骤。网上的许多资料表示无法完成这一操作，但按照本段落档中的步骤执行的话，可以确保数据成功恢复可用。