为了助力 LakeHouse 架构在企业中的实践与落地，阿里云 EMR 技术团队联合 Apache Paimon 社区，联合举办“ Apache Spark & Paimon, 助力 LakeHouse 架构生产落地”线下 meetup，邀请阿里云、VIVO、美团等众多业内大咖分享 LakeHouse 架构的核心技术和最佳实践经验，为大数据从业者提供一个开放的分享与交流平台。

在大数据领域，MapReduce 是一种分布式并行编程框架，具有横向扩展的数据处理能力。受到 MapReduce 所体现的“分而治之”思想的启发，研究人员设计了一种面向大模型的采用分治策略的长文本处理框架，称为 LLMxMapReduce。

他们要熟练掌握各种数据处理框架（如 MapReduce、Spark）和数据分析方法（如统计分析、机器学习算法）。他们将清洗后的 “食材”（数据）进行精心的 “烹饪”（处理和分析），挖掘出数据中的有价值信息，如发现数据中的关联规则、进行数据分类和聚类等 ...

这篇文章，作者用一个餐馆里做菜的比喻，给我们详细解释了大数据的整个处理过程。这种通俗易懂的方式，希望能帮到大家。大数据是一个相对抽象和复杂的概念，我希望用一种通俗易懂的方式介绍一下大数据。大数据的整个处理过程其实和在一家餐馆里做菜是一样的道理，同样需 ...

随着AI技术的不断发展，应用场景愈加广泛。LLMxMapReduce的成功不仅提升了语言模型的性能，还为AI写作、AI绘画等应用提供了更高效的支持。这使得用户能够在创作过程中更好地利用长文本，提高创作效率，推动了文本生成领域的进一步发展。

在近年来，随着大模型的飞速发展，长文本处理已成为人工智能领域的一大挑战。如今，清华大学和厦门大学的研究团队联合推出的LLMxMapReduce技术，似乎为这一难题提供了令人振奋的解决方案。想象一下，未来的AI模型不再有记忆的桎梏，能够在处理无穷长的文本时，从此不再「掉分」！

从搭建Hadoop的学习环境开始, 依次对Hadoop的三大功能模块进行重点讲解, 并且结合大量案例, 细致地讲解HDFS、MapReduce、YARN的内核原理和调优方法, 还会扩展讲解Hadoop的高可用实现、在生产环境中的调优方法及源码解读。

在杭州语忆科技有限公司CTO魏志成看来，消费者与商家客服的沟通内容，其实是品牌商的一项重要数据资产，“一个愿意跟你沟通的消费者，一定是带着某种强烈需求来的，充分洞察这项需求并完成大项归类，可以反哺包括生产、营销，以及售前、售后服务等多个商品链路环节。

学习 MIT-6.824 过程中进行的总结成果 通过 schedule 可以获得包括课件，实验，源码，Q&A 等一系列资源，这里不进行列举。

阿里妹导读这篇文章主要探讨了如何在阿里云MaxCompute（原ODPS）平台上对SQL任务进行优化，特别是针对大数据处理和分析场景下的性能优化。一、前言：SQL从提交到运行SQL代码提交到ODPS上后，会经过一段时间的运行，得到最终的运行结果。SQ ...