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阿里云大数据AI技术

云栖实录｜人工智能+大数据平台加速企业模型后训练本文根据 2025云栖大会演讲整理而成，演讲信息如下：演讲人：魏博文（阿里云智能集团计算平台事业部解决方案负责人）

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数据分析：Python懂车帝汽车数据分析可视化系统爬虫（Django+Vue+销量分析源码+文档）✅博主介绍：✌全网粉丝10W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

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Hudi系列:表类型（Table & Query Types）•Hudi架构▪1.1 时间轴(TimeLine)概念▪1.2 Hudi的时间线由组成▪1.3 时间线上的Instant action操作类型

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Hudi系列:Hudi核心概念之时间轴(TimeLine)•Hudi架构◦一. 时间轴(TimeLine)▪1.1 时间轴(TimeLine)概念▪1.2 Hudi的时间线由组成

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从效能革命到体验重构，易路 AI Agent 破局 HR 三重困境一、2025 工作趋势指数：重构中的未来工作图景（一）组织效能革命：从流程自动化到智能决策2025年工作趋势指数显示，83% 的前沿企业已突破传统人力资源管理的流程化瓶颈，转向 “数据驱动 + 智能决策” 的新范式。调研中，72% 的中大型企业反馈，传统 HR SaaS 仅能解决 30% 的事务性效率问题，而组织架构柔性化、人才需求动态化带来的决策难题，成为制约效能提升的核心卡点。

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Snowflake Cortex AI：面向生成式 AI 应用的解决方案——机器学习函数概览在深入探讨 Cortex 的生成式 AI（Generative AI）能力之前，先了解其原生机器学习（ML）函数是有价值的，这将为理解平台的高级分析能力打下坚实基础。Snowflake 将人工智能（AI）与机器学习（ML）能力原生引入 Data Cloud，使企业能够将预测性分析无缝集成到业务流程中。借助内置 ML 函数，用户无需深厚的数据科学背景，便可完成分类（classification）、预测（forecasting）、异常检测（anomaly detection）与自动洞察（automated

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Hudi系列:Hudi核心概念之索引(Indexs)•Hudi架构▪1.1 时间轴(TimeLine)概念▪1.2 Hudi的时间线由组成▪1.3 时间线上的Instant action操作类型

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Elasticsearch使用Mysql用来存储数据（可靠性最高的主数据源），用Es来做全文检索和特殊查询，用redis来做缓存。数据同步方案常见的2种： 1.同步双写最简单，在将数据写到mysql时，同时将数据写到ES或者redis。缺点： 1、硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码； 2、业务强耦合； 3、存在双写失败丢数据风险； 4、性能较差：本来mysql的性能不是很高，再加一个ES，系统的性能必然会下降。异步双写（MQ方式）针对多数据源写入的场景，可以借助MQ实现异步的多源写入。通过

Elasticsearch 备份：snapshot 镜像使用篇上一篇文章中，我们简要的列举了 Elasticsearch 备份主要的几个方案，比对了一下各个方案的实现原理、优缺点和适用的场景。现在我们来看看 ES 自带的镜像备份方案。

从零开始学Flink：流批一体的执行模式在大数据处理领域，批处理和流处理曾经被视为两种截然不同的范式。然而，随着Apache Flink的出现，这种界限正在逐渐模糊。Flink的一个核心特性是其批流一体的架构设计，允许用户使用统一的API和执行引擎处理有界数据（批处理）和无界数据（流处理）。本文将深入探讨Flink的执行模式（Execution Mode），特别是在Flink 1.20.1版本中对批处理和流处理模式的支持和优化。

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Snowflake Cortex AI：面向生成式 AI 应用的解决方案——理解 Snowflake Cortex人工智能（AI）与机器学习（ML）的迅猛发展为企业利用数据驱动洞察创造了新机遇。但把 AI 融入既有企业工作流常常面临重大挑战：基础设施复杂度高、数据安全顾虑多、且需要大量专业人才。Snowflake Cortex AI 通过将 AI/ML 能力直接嵌入 Snowflake Data Cloud，为企业提供一条无缝且高效的 AI 采用路径，从而正面应对这些挑战。

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Snowflake Cortex AI：面向生成式 AI 应用的解决方案——Snowflake 生态中的 AI/ML 入门本章将介绍 Snowflake 生态中的人工智能（AI）与机器学习（ML）。内容涵盖核心 AI 概念、AI 与生成式 AI（Generative AI）的影响与工作原理；同时说明 Snowflake 作为云数据平台的角色，以及在数据科学与机器学习中的优势。读完本章，你将理解 AI、ML 与生成式 AI 的基本原理及其对各行业的变革；也会了解 Snowflake 的架构及其在数据科学与机器学习工作流中的优势。此外，你将认识 Snowpark ML——一款用于在 Snowflake Data Cloud 内

dinky提交flink任务报 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memoryorg.apache.hadoop.ipc.Client(1093): Unexpected error reading responses on connection Thread[IPC Client (815834176) connection to prod52.bigdata/xx.xx.x.xx:8020 from appuser,5,main] java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory

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理财经理的职业进阶：核心技能与成长路径解析在财富管理行业，理财经理的成长路径从来不是简单的资历积累，而是专业能力的系统性升级。从初级顾问到团队主管，再到财富总监，每个阶段都需要匹配相应的能力结构。要实现职业突破，既要夯实客户服务基础，更要提升价值创造能力。本文将从核心技能方向、证书选择与分阶段路径三个维度，为理财经理提供清晰的成长规划。

【大数据开发实践】Kafka REST Proxy~无缝集成 Kafka大数据处理与实时流计算领域，数据的高效传输、实时处理已成为企业数字化转型的核心需求。Apache Kafka 凭借其高吞吐量、低延迟、高可靠性的特性，成为分布式消息队列与流处理平台的首选方案，广泛应用于日志收集、数据同步、实时分析等场景。

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操作Hadoop时，慎用sudo当使用 sudo 执行命令时，会切换到超级用户（root）环境，而 root 用户的环境变量与普通用户的环境变量默认是相互隔离的，这就会导致 Hadoop 相关的关键环境变量（如 HADOOP_HOME、HADOOP_CONF_DIR 等）在 root 环境中 “丢失” 或 “错误”，最终让 hdfs 命令无法找到 NameNode。

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居设备联动与场景自动化中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！当你下班回家时，是否曾期待‘门锁打开的瞬间，灯光自动亮起、空调调到 26℃、热水器提前备好热水’？如今智能家居虽已走进千万家，但‘设备各自为战（灯光按了开关，窗帘却要手动调）’‘场景自动化不智能（明明没人却自动启动扫地机器人）’的问题仍普遍存在 —— 而 Java 大数据技术，正是破解这些‘伪智能’痛点、实现设备联动与场景精准自动化的核心钥匙。

大数据-123 - Flink 并行度设置优先级讲解原理、配置与最佳实践从Kafka到HDFS的案例分析AI炼丹日志-31- 千呼万唤始出来 GPT-5 发布！“快的模型 + 深度思考模型 + 实时路由”，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

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Apache Drill：一款开源的分布式SQL查询引擎Apache Drill 是一款开源分布式 SQL 查询和分析引擎，专为半结构化的大数据和云存储进行了优化，能够提供低延迟的交互式数据分析。

Node.js/Python 实战：编写一个淘宝商品数据采集器在电商数据分析、市场调研等场景中，淘宝商品数据采集是一项常见需求。本文将分别使用 Node.js 和 Python 两种主流编程语言，从零构建一个简易的淘宝商品数据采集器，帮助大家理解网络请求、数据解析等核心技术环节。采集器将实现关键词搜索商品、提取商品核心信息（名称、价格、销量、店铺名等）以及数据存储功能，同时会强调合规采集的注意事项。