TairTS是基于Redis Module开发的时序数据结构，提供低时延、高并发的内存读写访问，及快速地过滤、聚合查询功能，集存储与计算为一体，在简化了处理时序数据流程的同时，大幅度提高了性能。TairTS简介 相比 RedisTimeSeries，TairTS提供了...
配置如下：C Producer配置 ARM（树莓派）缓存：10 MB 聚合时间：3秒（聚合时间、聚合数据包大小、聚合日志数任一满足即打包发送）聚合数据包大小：1 MB 聚合日志数：1000 发送线程：1 自定义tag：5 X86 缓存：10MB 聚合时间：3秒（聚合时间...
ETL离线数据处理 面对复杂SQL优化和海量数据大规模聚合分析等挑战，云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 具有如下技术优势：支持标准SQL、OLAP窗口函数和存储过程。ORCA分布式SQL优化器，复杂查询免调优。MPP多节点全并行计算，PB级数据...
本文为您介绍DataFrame支持的聚合操作，以及如何实现分组聚合和编写自定义聚合。DataFrame提供对列进行HyperLogLog计数的接口。from odps.df import DataFrame iris=DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))常用聚合操作如下：使用 describe...
功能介绍 直接在 select 语句中使用UDTF会存在限制，为解决此问题，您可以通过MaxCompute的Lateral View与UDTF结合使用，将一行数据拆成多行数据，并对拆分后的数据进行聚合。当您定义的UDTF不输出任何一行时，对应的输入行在Lateral View...
功能介绍 直接在 select 语句中使用UDTF会存在限制，为解决此问题，您可以通过MaxCompute的Lateral View与UDTF结合使用，将一行数据拆成多行数据，并对拆分后的数据进行聚合。当Lateral View命令格式中含有 outer 关键字（即 lateral view ...
和Join Skew一样，这是Hash算法本身固有的局限性，输入数据存在某些特定的数据分布时，可能造成倾斜，进而导致各个哈希桶之间数据量差异较大。因为Hash Clustering之后，并发处理单位往往是一个桶，如果哈希桶数据量不一致，往往容易造成...
步骤一：创建数据源并配置网络连通性 使用数据服务创建API前，您需将数据库或数据仓库添加为DataWorks的数据源，并保障数据服务资源组与您的目标数据源网络连通，以便调用API时DataWorks可成功访问数据源。进入管理中心。在左侧导航栏单击 ...
multiblock_read_size 读取数据时 IO 聚合大小。sys_bkgd_io_high_percentage 系统后台 IO 最高可以占用 IO 的百分比。fuse_row_cache_priority 融合行缓存在缓存系统中的优先级。force_refresh_location_cache_interval 刷新位置缓存的...
Flume高效写入OSS Flume高效写入OSS 2021-06-01 Flume是一个分布式、可靠、高可用的系统，支持从不同数据源高效地收集、聚合、迁移大量日志数据，聚合到中心化的数据存储服务，被广泛用于日志收集场景中。由于OSS本身不支持Flush功能，而...
大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户构建和持续优化的大...
大数据专家服务 大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
c0|_c1|_c2|+-+-+-+|6|3|2|+-+-+-+-示例二，使用多个聚合函数过滤并聚合数据。select count_if(x 2),sum(x)filter(where y 1),sum(x)filter(where y 2)from values(null,1),(1,2),(2,3),(3,null)as t(x,y);返回结果如下。c0|_c1|_c2|+-+-+-...
在低并发场景下，开启并行查询，对大数据量单表聚合查询，能够减少约50%的查询时间。功能说明 如果您的实例Segment节点是4核及以上规格，单表查询将自动开启并行查询，提升多核并发能力、降低查询时间。系统会通过当前并发数、Segment配置...
实时数据通道 1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统 通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值。...
同时，云数据库 Tair（兼容 Redis）还基于三大数据支柱进行信息聚合，提供数据分析能力，下表为 云数据库 Tair（兼容 Redis）与 Redis 的可观测性能力对比。为便于浏览和内容表达，表格约定使用下述注释：✔️表示支持。❌表示不支持。➖...
DataWorks为您提供智能建模、数据清洗、周期调度运维、数据治理等一站式大数据开发管理能力，本文以一个零售电商行业的数仓搭建实验为例，为您介绍DataWorks在数仓搭建过程中的技术选型、技术流程以及流程实现，帮助您深入了解阿里云...
DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。从2009年起，DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，支撑数据中台建设，同时与...
关键性里程碑 2009年9月，ODPS（即现在的MaxCompute）大数据平台飞天项目正式启动。2010年10月，阿里巴巴集团自主研发的第一代云计算平台稳定运行。2013年8月，平台的单集群规模已达到5000台。2014年7月，平台开始对外提供服务，完全替换...
cmn:CreateAggregateData 创建聚合数据 AggregateData cmn:ListAggregateData 列出聚合数据 AggregateData cmn:GetAggregateData 获取聚合数据 AggregateData cmn:UpdateAggregateData 更新聚合数据 AggregateData cmn:DeleteAggregateData...
本文为您介绍数据聚合组件。功能说明 数据聚合组件可以根据指定的索引，将相同索引的数据进行聚合处理。聚合的方法包括：均值、最大值、最小值、中位数、标准差、方差、求和。计算逻辑原理 均值：取分组聚合中的均值。最大值：取分组聚合中...
大数据分析是大数据完成数据价值化的重要手段之一，而进行大数据分析的第一步是让数据成功上云。解决方案 IoT数据自动化同步至云端解决方案主要包括存储原始数据和同步数据至分析系统两部分。IoT设备大量的数据通常以半结构化的形式存储。...
为满足用户基于MaxCompute进行大规模数据处理、分析、挖掘及模型训练的需求，MaxCompute提供了一套Python开发生态，让用户通过统一的Python编程接口一站式、高效地完成数据处理、加工及挖掘工作。发展路径 MaxCompute提供的Python开发生态...
开发：实时报表、日志分析、离线宽表、T+1数据快照、数据聚合、数据清洗、数据脱敏等。数据开发 数据库开发：跨库开发、定时任务、数据归档、数据迁移、报表开发等。数仓开发：数据入仓、数据清洗、数据加工、数据分层、报表开发、宽表开发...
DLF与多个阿里云大数据计算引擎无缝对接，打破数据孤岛，帮助用户迅速实现云原生数据湖及OpenLake解决方案的构建与管理。该平台能够实现元数据的统一、湖表格式的统一以及数据存储的统一，显著简化客户在数据湖构建和管理过程中的运维工作...
在大数据领域，阿里云为企业用户提供了一整套数据安全方案，包含用户认证、数据权限、大数据作业管理体系等。本文以联合使用DataWorks与EMR为例，为您介绍DataWorks on EMR场景下的数据安全方案。背景信息 DataWorks on EMR目前支持LDAP...
对接多种阿里云大数据计算和搜索引擎、AI引擎，打破数据孤岛，帮助用户快速完成云原生数据湖及OpenLake解决方案的构建与管理，并能做到元数据统一、湖表格式统一、数据存储统一，简化客户在数据湖构建和管理上的运维工作，助力企业专注于...
存储 众所周知，大数据系统以数据类型多（结构化、非结构化、半结构化）、数据量大（动辄PB级别）著称，某些巨头组织一天就能新增数十万甚至数百万张表，如此体量给数据分级分类带来了极大挑战，通过人工进行数据分级分类显然是不现实的，...
DataWorks具有通过可视化方式实现数据开发、治理全流程相关的核心能力，本文将为您介绍DataWorks在构建云上大数据仓库和构建智能实时数据仓库两个典型应用场景下的应用示例。构建云上大数据仓库 本场景推荐的架构如下。适用行业：全行业...
所属行业：自媒体 网站地址：易撰 客户介绍 长沙营智信息技术有限公司是专业的新媒体大数据服务商，其旗下知名品牌易撰，基于新媒体大数据挖掘技术及NLP算法分析，为各内容创客、广告主提供全面、科学、精准的大数据分析服务以及大数据架构...
价值体现 从大数据平台上云整体“降本增效”的方案快速切入，迁移到大数据MaxCompute、实时计算、DataWorks后，部分任务有10倍以上的性能提升，存储从自建Hadoop 3PB降到900T，利用Flink实时数据处理能力，将宝宝树现有的场景实时化（...
通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。说明 上图中，虚线框内的开发流程均可基于阿里云大数据平台完成。数据开发的流程如下所示：数据产生：业务系统每天会产生大量结构化的...
本文介绍崩溃分析在指定应用下，可查看 崩溃、卡顿、异常 类型的明细数据，及查看所选类型下的聚合数据。名词解释 聚合数据为按照1分钟、5分钟、1小时、1天的维度展示某一时间段内数据。如聚合时间为1天，以1天为维度，展示最近7天的数据。...
大数据与数据库一体化：早期大数据技术以牺牲一定程度一致性为基础提供分布式能力，解决了传统单机数据库的扩展性不足问题，在MapReduce基础上提供了标准SQL接口，架构上也逐步采用了部分MPP数据库技术；另一方面，分布式数据库也快速发展...
DataWorks及MaxCompute：DataWorks基于MaxCompute等大数据引擎，支持您在线进行SQL分析、业务洞察、编辑和分享数据，以及将查询结果保存为可视化图表卡片，快速搭建可视化数据报告。订阅账单数据后，费用与成本会将相关账单数据同步至指定...
DataWorks作为阿里云一站式大数据开发与治理平台，通常会与计算引擎产品联合使用，此外使用DataWorks进行数据集成时通常联合进行数据传输的数据源产品一起使用。本文为您介绍典型场景下，使用DataWorks时通常会使用到的其他云产品。计算...
您不能将聚合数据和非聚合数据混合在一起。所有聚合函数都需要一个 GROUP BY time()子句，用于定义数据点分组和聚合的时间区间。SELECT(sum(field_key1)/sum(field_key2))*100 AS"calculated_percentage"FROM"measurement_name"WHERE time ...
DataWorks（数据工场，原大数据开发套件）是阿里云重要的PaaS（Platform-as-a-Service）平台产品，为您提供 数据集成、数据开发、数据地图、数据质量 和 数据服务 等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘...
名词解释 聚合数据为按照1分钟、5分钟、1小时、1天的维度展示某一时间段内数据。如聚合时间为1天，以1天为维度，展示最近7天的数据。说明 默认1分钟、5分钟，展示最近15分钟内的数据。默认1小时，展示最近1天内的数据。默认1天，展示最近7...
规模爆炸性增长 随着8K、5G、IoT、大数据、AI等系列技术的发展，数据量迎来了爆发式增长。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测，从2018年到2025年，全球数据将从33ZB急速增长到175ZB，比2016年产生的数据量增加了十倍。这表明注重数据价值...