[帮助文档] 数据查询DQL和数据操作DML的架构设计核心要点

为了方便用户操作Transactional Table 2.0,MaxCompute计算引擎对SQL全套的数据查询DQL语法和数据操作DML语法进行了支持,并且SQL引擎内核模块包括Compiler、Optimizer、Runtime等都做了专门适配开发以支持相关功能和优化。本文为您介绍数据查询DQ...

[帮助文档] MaxCompute近实时增全量一体化架构介绍

面对当前日益复杂且对数据时效性要求极高的近实时业务场景,MaxCompute基于Transaction Table2.0推出了集大规模存储、高效批量处理和近实时能力于一体的近实时增量一体化架构。本文为您介绍该架构的工作原理及其优势。

容器应用的高弹性架构

9 课时 |
31 人已学 |
免费

高可用应用架构

9 课时 |
121 人已学 |
免费

微服务架构与混沌工程介绍

1 课时 |
60 人已学 |
免费
开发者课程背景图

[帮助文档] 高并发近实时增量写入场景的架构设计的基本概念

数据流入Transactional Table 2.0主要存在近实时增量写入和批量写入两种场景,本文为您介绍高并发近实时增量写入场景的架构设计。

[帮助文档] 什么是TransactionTable2.0,有哪些基本概念

Transaction Table2.0的增量存储和处理架构的特殊设计主要集中在五个模块:数据接入、计算引擎、数据优化服务、元数据管理、数据文件组织,其他部分与MaxCompute通用的架构一致。本文为您介绍Transaction Table2.0的核心架构要点。

[帮助文档] EMRServerlessStarRocks产品架构介绍

本文为您介绍EMR Serverless StarRocks的架构。

【大数据处理框架】Spark大数据处理框架,包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈

Spark大数据处理框架是一个开源的大数据处理框架,它可提供高效的内存计算,可在弹性、分布式的集群上运行。Spark框架的优势在于它能够更加高效地利用计算资源,提高数据处理速度,因此在大数据处理领域中广受欢迎。Spark框架的底层原理Spark框架的底层原理基于RDD(Resilient Distr...

运行在Spark大数据上的应用体系架构

运行在Spark大数据上的应用体系架构

运行在Spark大数据上的应用体系架构

11月28日Spark社区直播【Tablestore结合Spark的云上流批一体大数据架构 】

11月28日Spark社区直播【Tablestore结合Spark的云上流批一体大数据架构 】

议题: Tablestore结合Spark的云上流批一体大数据架构 直播间直达(回看)链接: https://developer.aliyun.com/live/1716 简介: 传统Lambda架构组件多运维复杂,如何使用一套存储和一套计算来实现流批架构充分享受技术红利?以Delta Lake为代...

如何设计基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构?

量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据,目前...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

金融级分布式架构
金融级分布式架构
SOFAStack™(Scalable Open Financial Architecture Stack)是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
122+人已加入
加入
相关电子书
更多
PolarDB分布式版架构介绍
PolarDB开发者大会:PolarDB面向云存储的架构优化
PolarDB-X一体化HTAP架构,助力企业级查询分析加速
立即下载 立即下载 立即下载