背景: 用Druid做Oracle的连接池感觉还不错,近日新项目要用Hive,故而也想使用Duid来做Hive的连接池.试了试果真可以,也没报错.但是,过了一段时间,同样的代码却出问题了.离奇的是我同事,却没有任何问题,依旧可以使用. PS:最新版本已发布1.0.26,该问题直接下载新版本即可.但是,出现新的问题,maven引入包时,jconsole-1.8.jar.tools-1.8.0.jar缺失. <dependency> <groupId>com.alibaba</g

 UDF全称User Defined Function,即用户自己定义函数.ODPS提供了非常多内建函数来满足用户的计算需求,同一时候用户还能够通过创建自己定义函数来满足 不同的计算需求. UDF种类: UDF 分类 描写叙述 User Defined Scalar Function.通常也称之为UDF 用户自己定义标量值函数(User Defined Scalar Function)通常也称之为UDF.其输入与输出是一对一的关系,即读入一行数据,写出一条输出值. UDTF(User Def

一.概述 DataWorks数据工场,是MaxComputer的可视化开发平台,一站式开发.管理界面 1.功能概述 1.强大调度:支持分钟到月的调度 2.多种任务:支持ODPS.SHELL等多种任务 3.可视化开发:B/S架构的可视化开发界面,简单易上手 2.基本概念 1.任务 0个或多个表作为输入,1个或多个表作为输出.主要分为节点任务.工作流任务.内部节点 2.实例 某个任务某个时刻的运行快照 3.提交 提交的任务会到调度系统(不提交的不能加入调度系统) 4.资源和函数 俗称的JAR.UDF

自定义函数(UDF) UDF全称User Defined Function,即用户自定义函数.ODPS提供了很多内建函数来满足用户的计算需求,同时用户还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求.UDF在使用上与普通的 SQL内建函数 类似. 在ODPS中,用户可以扩展的UDF有三种,分别是: UDF 分类 |  描述 User Defined Scalar Function 通常也称之为UDF 自定义函数,准确的说是用户自定义标量函数 (User Defined Scalar Function

快速开始 基本概念 ''' 在使用 DataFrame 时,需要了解三个对象上的操作:Collection(DataFrame) ,Sequence,Scalar Collection(DataFrame)表示表结构(或者二维结构) Sequence表示列(一维结构) Scalar表示标量 要注意的是,这些对象仅在使用 Pandas 数据创建后会包含实际数据 而在 ODPS 表上创建的对象中并不包含实际的数据, 而仅仅包含对这些数据的操作,实质的存储和计算会在 ODPS 中进行. ''' # 创

from odps import ODPS o = ODPS(access_id="LTASVb3aOF3ghjek", secret_access_key="FeUozVDFSvtEgcpzPUZHIT9vyWyX7W", project="satori", endpoint="http://service.odps.aliyun.com/api") ''' pyodps支持odps sql的查询,并可以读取执行的结果. e

由于需要测试阿里云Datahub功能,因此测了一下Datahub的一些功能 DATAHUB: 简介: 阿里云的流式数据(streaming)处理平台 对流式数据的发布(publish)订阅(subscribe)和分发功能   主要功能: 采集实时数据,如移动设备,传感器,网站服务等 使用脚本或流计算引擎来处理写入datahub的数据 最后生成实时图表/报警信息等   术语: project:项目,包含多个topic topic:可以表示一种类型的流,订阅和发布单位 shard:topic的并发通

ODPS Tunnel是ODPS的数据通道,用户能够通过Tunnel向ODPS中上传或者下载数据.眼下Tunnel仅支持表(不包含视图View)数据的上传下载. 主要接口 描写叙述 TableTunnel 訪问ODPS Tunnel服务的入口类.用户能够通过公网或者阿里云内网环境对ODPS 及其Tunnel进行訪问. 当用户在阿里云内网环境中.使用Tunnel内网连接下载数据时.ODPS不会将该操作产生的流量计入计费. 此外内网地址仅对杭州域的云产品有效. TableTunnel.UploadS

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展

ODPS 功能之概述篇 原文  http://blog.aliyun.com/2962 主题 SQL 概述 ODPS是阿里云基于自有的云计算技术研发一套开放数据处理服务(Open Data Processing Service,简称 ODPS),具有TB/PB级数据计算能力,主要用于大数据仓库.挖掘.分析以及数据分享等场景. 今天阿里内部包括阿里贷款.数据魔方.DMP(阿里妈妈广告联盟).余额宝等多款产品的数据分析都在使用ODPS. ODPS 整体架构如下图, 主要分为三层: 接入层:以REST

遇到一个项目需求是统计128张分库分表的数据表记录的最大id,通过单表查询计算非常费时,也无法应对分表数更多的情况,因此考虑到通过odps进行任务发布和运算 在云端 http://d2.alibaba-inc.com/是云梯的第二版,叫在云端,提供了开发工作台,工作流,权限管理,project管理和运维工具.能够从获得数据.开发数据.运维管理.出售加工好的数据,是数据处理操作的平台.而数据来源和数据计算都由ODPS系统提供 ODPS 开放数据处理服务(Open Data Processing S

问题 尝试写一个UDF,参数支持输入x,y与一个Polygon,返回结果是(x,y)是否在输入的Geometry之内? 环境 eclipse odps 插件 jts包:jts-1.8.jar 解法 import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import com.aliyun.odps.udf.UDF; import com.vividsolutions.jts.geom.*; import com.vividsolution

场景描述        有这样一种场景,用户在自建服务器上存有一定数量级的CSV格式业务数据,某一天用户了解到阿里云的OSS服务存储性价比高(嘿嘿,颜值高),于是想将CSV数据迁移到云上OSS中,并且未来还想对这些数据做一些离线分析,挖掘其中存在价值,因此需要将OSS中文件再通过一种方式同步到ODPS数加平台上,面对这样需求,小编我经过参考文档,实践,调试并修复Bug,实现出以下一种解决方案. 实现目标     通过OSS的Java SDK以及批量数据通道tunnel SDK实现以下两个功能:

大数据竞赛的第二阶段须要通过远程桌面的方式连接阿里提供的虚拟机, 全部操作都是在远程主机上进行. 在搞清楚文件回传方式之前真是各种麻烦(写博客都没有办法贴代码). 用了两个上午初步上手, 希望接下来进展顺利, 不要第一个月就慘遭淘汰. 首先在cmd 通过mstsc 链接远程桌面,  远程桌面上仅仅有一个我的电脑图标. C盘文件夹下的TOOLS文件夹中有eclipse ,python,xlab 和odpsclient等工具. 这一阶段是把结果保存为odps中的一个指定名称的表, 所以直接在ODPS

1.创建分区表: 分区表有自己的分区列,而分区表则没有. public static void createTableWithPartition(Odps odps, String createTableName) throws Exception { Tables tables = odps.tables();// /获取表示ODPS全部Table的集合对象 boolean a = tables.exists(createTableName);// 推断指定表test_table_jyl是否存

MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务. MaxCompute除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力. MaxCompute基于ODPS2.0新一代的SQL引擎,显著提升了SQL语言编译过程的易用性与语言的表达能力.我们在此推出MaxCompute(ODPS2.0)重装上阵系列文章 第一弹 - 善用MaxCompute编译器的错误和警

业务数据存储是业务系统最基本的构成,构建数据中台,就是要将这些数据集中起来放到一个有更强算力的地方集中处理,所以对于数据集成的能力是构建数据中台最基本要求: 从存储的发展历程来看,由于不同的业务场景需求,带来了数据存储的不同发展路径,在企业发展中随着业务规模的变化,也会选择不同的存储来支撑,所以每个企业一定会存在异构存储,如何将多源异构存储中的数据集成起来是企业做数据中台需要面临的一个巨大问题: 当然,目前行业内有很多人采用一些开源技术组件来实现,比如GitHub上的DataX.HData等,但

一.摘要 随着互联网的高速发展,数据量爆发式增长的同时,数据的存储形式也开始呈现出多样性,有结构化存储,如 Mysql, Oracle, SQLServer 等,半结构化甚至非结构化存储,如HBase,OSS 等.那么从事数据分析的人员就面临着从多种多样的数据存储形式中提取数据而后进行多维分析,这将是一件非常具有挑战的事情.而Quick BI 作为新一代智能BI服务平台,恰好解决了这一难题,不仅支持多种结构化数据源的多维分析,也支持本地文件上传后的查询分析,同时还支持部分非结构化数据源的OLAP

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1. 介绍 EnyimMemcachedCore 是一个支持 .NET Core 的 Memcached 客户端,是从 EnyimMemcached 迁移至 .NET Core的,源代码托管在 GitHub 上:https://github.com/cnblogs/EnyimMemcachedCore ,NuGet 包地址:https://www.nuget.org/packages/EnyimMemcachedCore . 2. 使用说明 2.1 安装 NuGet 包 Install-Pack

背景: 1:.NET Core 已经没System.Web,也木有了HttpRuntime.Cache,因此,该空间下Cache也木有了. 2:.NET Core 有新的Memory Cache提供,不过该内存类我看了一下,并没有支持文件的缓存依赖. 因此,在此前提下,预计.NET Core明年出来2.0版本时,可能也没支持文件的缓存依赖,因此,有必要提前准备实现. 在写此文前,我扫了一下园子里关于自定义缓存类的相关文章. 发现很多自定义的缓存类文章都简单停留在对字典的增删改查. 因此,决定补充