变量管理
使用变量可以有效降低重复编写相同值的工作量，从而提升配置管理的效率。通过变量的复用，可以在SQL开发、批任务开发及工作流等场景中简化代码的维护和调整，进而提高开发效率。本文将为您详细介绍如何创建变量及其在不同场景下的具体使用方法。
读写HBase
基于HBase官方提供的Spark Connector，EMR Serverless Spark可以在开发时添加对应的配置来连接HBase。本文为您介绍在EMR Serverless Spark环境中实现HBase的数据读取和写入操作。
Spark Conf自定义参数列表
Serverless Spark支持多个内置特有参数，您可以查阅这些参数的名称、描述及其使用场景，以便灵活配置任务运行环境并优化任务执行。
通过DataWorks连接StarRocks实例
DataWorks的StarRocks数据源为您提供读取和写入StarRocks的双向通道，支持通过StarRocks节点进行任务开发和周期性调度，以及与其他作业的集成操作。本文为您介绍如何通过DataWorks连接StarRocks实例。
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
背 景 随着互联网服务的广泛普及与技术应用的深入发展，日志数据作为记录系统活动、用户行为和业务操作的宝贵资源，其价值愈发凸显。然而，当前海量日志数据的产生速度已经远远超出了传统数据分析工具的处理能力，这不仅要求我们具备高效的数据收集和存储机制，更呼唤着强大、灵活且易用的数据分析平台的诞生。在此背景下，Apache Spark，这一专为...
EMR Serverless StarRocks 全面升级：重新定义实时湖仓分析
一、EMR Serverless StarRocks发展路径 首先回顾Serverless Spark在EMR的发展路径。右边图是典型的大数据的架构图,存储层一般用HDFS或者是SI协议的OSS，处理层一般分为批处理和流处理。批处理一般实时标准是spark，流处理实时标准一般是Flink。分析层处于一种百家争鸣的状态。 在StarRocks出事之前，常见的几款的Olap...
EMR Serverless Spark：一站式全托管湖仓分析利器
数据平台技术演变 追溯数据处理软件及平台的演进历程，每一次大的架构升级与变迁都是由全球范围的新兴应用出现和落地触发的。具体来说，20世纪60-70年代数据库技术出现，数据库技术的普及和落地与个人计算机（PC）兴起的浪潮息息相关。直至21世纪初互联网应用爆发前，单机数据库技术在数据处理领域一直占据着统治地位。 进入21世纪，国外以Google的搜索引擎、Facebook的...
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
背景 随着互联网服务的广泛普及与技术应用的深入发展，日志数据作为记录系统活动、用户行为和业务操作的宝贵资源，其价值愈发凸显。然而，当前海量日志数据的产生速度已经远远超出了传统数据分析工具的处理能力，这不仅要求我们具备高效的数据收集和存储机制，更呼唤着强大、灵活且易用的数据分析平台的诞生。在此背景下，Apache Spark，这一专为大规模数据处理而设计的计算引擎，成为了构建高性能日志分...
EMR Serverless StarRocks + DataWorks 开启极速分析新体验
StarRocks 作为新一代全场景MPP（Massively Parallel Processing）数据仓库，凭借其极速的查询性能，多表 Join 的查询能力，MySql 协议的兼容性等特点，获得了广泛的客户关注，并应用在商业分析、广告转化、业务监控、用户触达等场景。越来越多的客户使用 StarRocks 来统一其 OLAP 引擎，降低运维成本。EMR Serverless StarRock....
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