阿里云EMR Serverless Spark Notebook集成DuckDB，支持免密访问OSS/OSS-HDFS并高效操作多种数据格式。
阿里云EMR Serverless Spark Notebook集成了DuckDB，并增强了其与云上数据源的集成能力。用户除了可以免密访问OSS/OSS-HDFS并高效操作多种格式的数据文件外，还可以直接通过SQL查询DLF（数据湖构建）中定义的元数据表，实现对数据湖的一站式、轻量化探索与分析。
Serverless Spark 提供多种内置函数，包括兼容开源函数和特有函数，用于高效处理数据，如 PARQUET_SCHEMA、PARQUET_METADATA、URL_DECODE 等，支持复杂数据操作与解析。
Serverless Spark 内置了多种函数，能够满足大部分数据处理需求。本文将为您介绍 Serverless Spark 内置提供的函数及其使用说明。
2025年9月17日发布的EMR Serverless Spark版本新增密文管理、Python运行环境配置、Kyuubi Gateway多实例支持及引擎性能优化等功能，提升安全性和任务效率。
本文为您介绍2025年09月17日发布的EMR Serverless Spark的功能变更。
密文管理通过加密存储和动态引用敏感信息，提升云环境中数据安全与维护效率。
在数据开发与任务执行过程中，明文存储AccessKey或密码等信息容易引发安全风险。通过密文管理功能，您可以将敏感信息进行加密存储，并在数据开发及会话配置中进行动态引用，从而避免代码泄露风险，提升敏感信息的维护效率。
大数据≠大样本：基于Spark的特征降维实战（提升10倍训练效率）
1 核心问题：为什么大数据不等于大样本？ （1）维度灾难的本质与数学证明当特征维度(p)增长时，样本空间体积呈指数级膨胀。在d维空间中，超立方体的体积是$V = r^d$，其中r是边长。即使样本量(n)达到百万级，在高维空间中仍可能面临样本密度不足问题。数据稀疏性可通过公式量化...
ClickHouse与大数据生态集成：Spark & Flink 实战
在当今这个数据爆炸的时代，能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统，ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而，为了充分利用ClickHouse的优势，将其与现有的大数据处理框架（如Apache Spark和Apache Flink）进行集成...
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
AnalyticDB与大数据生态集成：Spark & Flink
在大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB（ADB）是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务，支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力，将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发，分享如何...
利用.NET进行大数据处理：Apache Spark与.NET for Apache Spark
随着信息时代的到来，大数据已经成为企业决策、科学研究和技术创新的重要驱动力。Apache Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎，广泛应用于各种大数据场景。然而，对于.NET开发者来说，如何在Spark生态系统中发挥自己的专长，将.NET的优势与Spark的能力结合起来，是一个值得探讨的话题。本文将介绍.N...
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