阿里实践

本指南分享阿里云上 Elasticsearch 运维实践经验，涵盖以下方面： 基本原理概述: 简要介绍 Elasticsearch 的核心概念、架构和工作原理，为后续运维操作奠定基础。 运维监控: 探讨阿里云环境下 Elasticsearch 集群的监控指标、工具和最佳实践，保障集群稳定运行。 数据安全: 分析 Elasticsearch 数据安全风险，并提供相应的防护策略和措施，确保数据安全可靠。 数据质量: 介绍 Elasticsearch 数据质量保障机制，包括数据校验、清洗和治理等，提升数据质量。 常见问题与案例: 总结阿里云 Elasticsearch 运维过程中遇到的常

阿里云ML与Spark MLlib的最佳实践，展示了如何在现实应用中有效利用这些技术。

深入探讨阿里巴巴旗下淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业等业务领域的大数据实战案例。涵盖 MaxCompute、Hadoop 等技术，助力企业在 2020 年掌握大数据实践真谛。

实时流计算平台Blink，是阿里集团在大数据领域的重要实践之一。它的设计目标是高效实时流数据，支撑大规模数据应用的需求。Blink的优势在于灵活、高效，支持批流一体化计算，能够在数据流入的同时进行实时和计算。适用于金融、电商、物流等需要高并发、高吞吐量的场景。如果你想做流应用，Blink是一个不错的选择，阿里在这个领域的经验也值得借鉴。 说到流计算，大部分人会想起Flink，这也是目前火的一个平台，阿里其实在其基础上做了多优化和实践。Blink的实现其实就建立在Flink之上，但它的定制化程度比较高，更加符合阿里自己的业务需求。你也可以参考阿里的一些实际场景去理解Blink的优势。 如果你有过

阿里云分布式数据库服务实践——2014年中华架构师大会上，阿里沈询的分享PPT。

阿里巴巴大数据实践概览####一、阿里巴巴大数据背景与发展历程- 起始阶段：2004年，随着淘宝网的创立和发展，数据处理需求逐渐增加。最初采用Oracle数据库，通过手动编写SQL进行数据处理。 - ETL工程师诞生：随着业务扩展，数据处理变得更加复杂，首位ETL工程师出现，负责建立数据仓库系统，解决数据整合难题。 - 数据仓库系统建设：初始系统涵盖十多个源库、几十张源表、数百条SQL和中间表等，形成复杂的数据处理流程。然而，由于数据迅速增长，Oracle数据库已不再适用。 ####二、技术挑战与解决方案- 技术挑战： -数据激增使得原有Oracle数据库难以应对。 -业务系统压力加大，可能导

Apache Flink在创立时支持多种计算形态，包括流计算、批处理和机器学习等。阿里巴巴选择Flink作为新一代大数据引擎，并在内部版本Blink中采用SQL作为流批一体化的统一入口，针对流计算和批处理进行了优化。这种流批一体化架构在阿里的搜索离线数据处理和机器学习平台上表现出色。演讲将分享Blink在流批一体化场景中的优化及面临的挑战与解决方案。

阿里云分布式数据库服务探讨了其独特的分库分表技术原理，展示了在云端环境中的应用实践。

在QCon 2018大会上，周涌杰（矮鱼）分享了阿里巴巴在大数据运维领域的经验和技术实践。深入探讨了构建高效稳定的大数据运维体系，应对海量数据处理挑战的策略和方法。重点涉及阿里的Hadoop生态、自动化运维、监控与报警、数据安全与治理以及弹性扩展能力。

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