收录了 阿里大数据技术架构 频道下的 50 篇内容
阿里历经十年时间,打造了一个什么样的大数据平台?
本文着眼于顶级云服务商云服务商的云数据库方案背后的架构,以及笔者最近观察到的一些对于云数据库有意义的工业界的相关技术的进展,希望读者能有所收获。
近几年,随着数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后,将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。
本次分享介绍OLAP查询如何帮助数据银行运营。
本文介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。
大数据架构的发展可用三个时代九种架构来做总结,其中前四代是传统数据仓库时代的架构,后面五代是大数据架构模式。
本次分享介绍阿里巴巴新一代交互式分析引擎 Hologres。
数字经济,已经成为当今经济发展中非常重要的一部分。 与农业经济、工业经济如出一辙,数字经济活动需要土地、劳动力、资本、技术以及相应配套基础设施。
这将是阿里AI布局和技术能力的一次全面解读。
本次分享介绍腾讯大数据技术的新发展和架构实践。
阿里云希望用这些创新技术服务更多的企业。
DT时代,大数据成为人们谈论的焦点,2019年更被誉为数据中台元年。人人都在谈数据中台,却不是所有人都清楚,从历史逻辑来看,中台或者数据中台从何而来?
未来服务线下企业的数据中台一定是「AI驱动的数据中台」,这个中台的能力要包括「计算平台+算法模型+智能硬件」
在过去这十数年里,开源大数据领域飞速发展,我们见证了多元化技术的兴起和变迁。
本次分享围绕 GDB 在阿里巴巴集团内部的初始设计,上云架构,应用场景和未来发展等展开讨论。
这一趋势已经引起了越来越多企业的开发者的注意。
本文简述大数据分析的技术挑战,数据架构模式,实现更优的通用大数据架构模式,及可以涵盖的典型数据处理场景。
随着开源的价值受到认可和推崇,越来越多的企业走上了“开源之路”。其中,阿里巴巴在十几年开源的沉淀中,从开源软件的使用者、贡献者,成长为开源软件的开拓者,已经成为国内开源走在前面的厂商之一。
为什么我们需要流批一体?为什么基于 Flink 的流批一体更有技术优势?
今年的双11,基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角。