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阿里巴巴数据中心的资源管理与调度数据集 - 数据集

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简介：
该数据集涵盖了阿里巴巴数据中心在资源管理与调度方面的海量真实数据，为研究计算资源优化配置提供了宝贵的实验素材。 随着数据中心规模的不断扩大，集群资源管理问题变得越来越关键。作为资源管理的重要组成部分，设计合理的调度机制可以显著提升数据中心的整体效率。

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  • 阿里巴巴数据中心的资源管理与调度数据集 - 数据集
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    该数据集涵盖了阿里巴巴数据中心在资源管理与调度方面的海量真实数据，为研究计算资源优化配置提供了宝贵的实验素材。 随着数据中心规模的不断扩大，集群资源管理问题变得越来越关键。作为资源管理的重要组成部分，设计合理的调度机制可以显著提升数据中心的整体效率。
     
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    本资源为阿里巴巴数据中台相关资料合集，包括架构设计、实施案例和技术文档等内容，适用于大数据管理和分析的学习与研究。 数据中台是企业级的数据治理与应用能力复用平台。它如同一个“数据加工厂”，将原始的、未集成且各自独立的数据资源（原材料）加工成预处理过的、集成化（打通）、标准化及标签化的数据资产（半成品）。结合具体应用场景需求，采用适宜的数据模型和算法，快速生成数据服务（成品），以支持并推动业务发展。
     
  • 阿里巴巴数据采集工具 阿里巴巴国际站版本 v1.0
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    阿里巴巴数据采集工具 阿里巴巴国际站版本 v1.0 是专为阿里巴巴国际站用户设计的数据收集软件，帮助用户高效便捷地获取市场信息与行业动态。 阿里巴巴国际版采集器是一款专门用于从阿里巴巴（国际版）网站获取信息数据的软件。该产品利用多线程技术实现高效的数据抓取，并能将抓取的信息输出为指定格式，以满足用户需求。
     
  • 阿里巴巴的UI设计元素数据集
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    阿里巴巴的UI设计元素数据集是一套包含丰富界面组件和设计资源的数据集合，专为设计师提供高效便捷的设计解决方案。 UI Elements Dataset由阿里巴巴淘系技术部F(x) Team提供。
     
  • 阿里巴巴的大数据之旅
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    《阿里巴巴的大数据之旅》带领读者深入了解中国电商巨头阿里巴巴如何利用大数据技术实现业务增长和创新，展现其在数据分析领域的前沿实践与探索。 阿里巴巴是与大数据紧密相关的公司之一。然而，在过去几年里，该公司很少公开谈论这一领域的话题。事实上，阿里巴巴自成立以来就一直置身于数据的海洋之中，并且随着越来越多和越来越密集的数据流不断涌现而成长。 从需求到设计、再到迭代升级并最终形成理论体系，在无数次的进化过程中，阿里巴巴对于大数据的理解逐渐成形，并开始掌握利用这些海量信息的能力。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》一书汇集了该公司数据技术及产品部门积累下来的经验和知识，对所有与这一领域相关的人来说都是一份宝贵的资源。
     
  • 阿里巴巴的行业分类数据
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    阿里巴巴的行业分类数据提供了全面且详细的行业划分信息，帮助企业精准定位市场和客户群体。 通过在线收集的阿里巴巴行业数据，确保真实准确并提供相关信息。
     
  • 阿巴洛内数据集（Abalone-Dataset）
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    阿巴洛内数据集是一组用于预测海洋腹足纲生物——鲍鱼年龄的数据集合，通过测量物理特征来训练机器学习模型。 鲍鱼数据集（abalone-dataset）包含了用于预测鲍鱼年龄的特征数据。这些特征包括性别、长度、直径、高度以及肉质重量等方面的测量值。通过分析这个数据集，研究人员可以更好地理解影响鲍鱼生长的因素，并开发出更准确的模型来估计其实际年龄。 需要注意的是，在处理这类生物统计学的数据时，确保数据的质量和准确性是非常重要的。此外，考虑到可持续发展的需求，在进行此类研究的同时也要注意保护海洋资源的重要性。
     
  • 阿里巴巴的大数据实践之旅.pdf
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    本书深入浅出地介绍了阿里巴巴集团在大数据领域的实践经验与技术创新，涵盖数据采集、存储、计算及应用等多个方面。适合对大数据技术感兴趣的读者阅读参考。 阿里巴巴大数据实践之路.pdf介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和发展历程，涵盖了数据技术、平台建设和应用案例等多个方面，为读者提供了深入了解阿里巴巴如何利用大数据推动业务发展的视角。
     
  • 阿里巴巴的数据建模实践经验
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    本书基于阿里巴巴集团在数据建模领域的丰富经验编写，汇集了众多实践案例和解决方案，旨在帮助读者理解和应用高效的数据模型设计。 随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的快速发展，数据呈现爆发式增长的趋势。如何有效地组织和存储这些海量数据成为我们面临的一项重要挑战。 如果将数据比作图书馆中的书籍，我们需要按照分类将其有序地放置在书架上；若把数据看作城市的建筑群，则希望城市规划布局合理；而当数据视同电脑文件时，理想的状况是它们被妥善地归类于相应的文件夹中，而非散乱无序的桌面。因此，构建良好的数据模型至关重要。它不仅关乎如何存储和组织数据，还强调从业务需求、存取方式及使用角度出发来合理安排。 Linux创始人Torvalds曾言，“烂程序”（此处原文提到“烂程序员写出来的代码”，但根据上下文推测应为引用中的一部分，并非完整语句或直接引述）。 在大数据实践中，数据建模是不可或缺的关键环节。它关乎如何高效地组织和存储海量信息以支持低成本、高质量的数据处理与分析需求。随着互联网技术的快速发展及智能设备的大规模应用，数据量激增使得有效的数据模型设计成为解决上述挑战的核心手段。 通过良好的数据模型构建，我们能够实现快速查询、减少IO成本、避免冗余并提升用户工作效率的同时确保数据质量的一致性，从而预防统计口径不一致和计算错误等问题的发生。关系数据库理论由E.F.Codd提出，在现代企业信息系统及数据仓库建设中占据基础地位；尽管大数据环境引入了NoSQL与分布式计算技术（如Hadoop、Spark以及MaxCompute），但基于表的存储方式及其关联性描述依然广泛使用，且仍以Codd的关系理论为基础。 在构建数据仓库时，常见的两种模型方法为ER模型和维度模型。前者由Bill Inmon提出，强调从企业整体视角出发建立符合第三范式的数据库架构，并注重跨部门的数据整合工作；后者则主要关注于简化分析流程及提升性能表现，在Ralph Kimball的倡导下发展起来。 具体而言，Teradata公司提供的FS-LDM即为一种基于金融业务场景下的ER模型实例。通过预先设定好的业务主题模板，它能够帮助企业快速搭建适用性强且高效的数据仓库框架。 阿里巴巴在实践大数据过程中同样高度重视数据建模的重要性。根据不同的业务需求和处理环境选择恰当的模型方法可以显著优化系统性能、降低运营成本，并确保数据质量以最大化地释放其潜在价值。无论是ER还是维度模型的选择，都需要依据实际应用背景与目标灵活调整并定制化开发。
     
  • 2021年阿里巴巴的数据治理经验分享
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    本篇文章将分享阿里巴巴在2021年的数据治理实践经验，包括数据安全、质量管理及运营策略等方面的内容。 本段落探讨了数据治理的概念及其需求层次，并介绍了相关的理论参考以及数据管理协会的知识体系。文章还分析了企业在实施数据治理过程中常见的痛点问题及阿里巴巴在这一领域面临的挑战和成功的关键因素，同时概述了其发展与实施的不同阶段。该文由阿里巴巴高级技术专家吴永明撰写，内容基于他在DataFunSummit会议上的演讲。