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...
实时数据清洗和分析 接入多种异构数据，实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。收益 实时ETL 接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与转换，产出...
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...
DataV大屏支持可视化动态展示销售数据，触控大屏支持您自助查询数据，极大地提高数据的可读性。应用场景 电商网站数据看板。全国、全球业务的态势分析。互联网、金融行业的风险数据监控。方案介绍 实现互联网、电商行业离线大数据分析的...
数据分析业务 云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。实现对大数据的分布式分析处理，适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步，简化数据操作...
EMR on ECS是指在ECS上运行EMR，它将EMR的大数据处理能力与ECS的弹性灵活优势相结合，使得您能够更加便捷地配置和管理EMR集群，同时支持多种开源和自研大数据组件，适用于复杂的大数据处理和分析场景。产品架构 EMR主要由四部分组成，分别...
安全性 OceanBase 数据库在调研了大量企业对于数据库软件的安全需求，并参考了各种安全标准之后，实现了企业需要的绝大部分安全功能，支持完备的权限与角色体系，支持 SSL、数据透明加密、审计、Label Security、IP 白名单等功能，并通过了...
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...
应用场景 Lakehouse场景 Lakehouse结合了数据仓库与数据湖的优点，提供了一套能够处理多样化数据类型并保持高性能分析能力的架构。企业可以利用Lakehouse处理大量历史数据、实时数据及多种类型的数据。此外，处理后的数据可以作为共享资源...
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，...
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题，历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字化转型。本文介绍易撰如何通过 PolarDB-X 应对业务挑战。所属行业...
打造离线实时一体化数据中台，构建统一、完整的大数据应用链路，服务内部几大核心业务。全链路数据治理提高数据可用性，让数据在中台进行自由流动，保证数据准确、准时、一致，成本削减1亿元。提高业务迭代效率，数据更新频率由1天变成10...
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...
技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代，主要代表为Oracle，SQL Server，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库，而以MySQL，PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九十年代得到了发展。近些年来，随着业务数据量的...
生产处理智能化 企业视之为有价值的数据，不再仅仅限于结构化数据，大量半结构化数据（如日志）、非结构化数据（音视频）等等比例在持续增加。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测到2025年非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%...
背景信息 云数据库 OceanBase 对接了多个阿里云常用云产品，您可以通过这些产品进行数据可视化、数据分析、数据同步等操作。常见云产品如下：大数据开发治理平台 DataWorks 实时计算 Flink 版 数据库管理 DMS DataV 数据可视化 Quick BI ...
5分钟快速了解 背景信息 面对各行各业对大数据的应用，数据集成会有很多的诉求，包括能够简单高效地配置大量数据表的同步任务、能够集成多种异构数据源、能够实现对数据源的数据进行轻度预处理、能够实现数据同步任务的调优（例如容错、...
本案例以简单的网站用户画像分析为例，带您熟悉DataWorks的主要功能和常见任务，主要包含同步数据、加工数据、管理数据以及消费数据操作。案例目标 案例 预期 通过本案例的实操，您将能够在DataWorks中独立完成数据同步、数据开发和任务运...
购买 数据安全中心DSC（Data Security Center）实例后，在使用 DSC 检测大数据产品（包括TableStore、MaxCompute、AnalyticDB-MYSQL、AnalyticDB-PG）中存在的敏感数据或审计数据库等功能前，您需要先开启对应功能。前提条件 已开通数据...
MaxCompute 数据分析 Github实时数据同步与分析 本教程基于GitHub Archive公开数据集，通过DataWorks将GitHub中的项目、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析，同时使用DataV内置模板，快速搭建实时可视化数据大屏，从...
数据架构层 采用 ODS-DWD-DWS-ADS 四层分层架构：ODS：原始数据 DWD：清洗标准化数据 DWS：公共主题汇总 ADS：业务应用数据 优势：复用性强、口径统一、便于治理与扩展。数据服务层 基于 ADS 层输出统一的数据服务与应用，包括：商家增长...
MaxCompute 数据分析 Github实时数据同步与分析 本教程基于GitHub Archive公开数据集，通过DataWorks将GitHub中的项目、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析，同时使用DataV内置模板，快速搭建实时可视化数据大屏，从...
功能简介 MaxCompute能够快速发现并纳管湖上存储的结构化、半结构化数据文件，帮助识别数据的文件格式、表格式并自动注册为外部表。满足使用SQL、MaxFrame快速分析湖上数据的需求，同时提供企业级访问控制、脱敏及行级权限能力保障用湖安全...
MaxCompute已被广泛应用于各大领域处理云上大数据，帮助众多企业解决了海量数据分析问题，同时降低企业运维成本，企业人员可更专注于业务开发。本文为您介绍MaxCompute的精选客户案例。MaxCompute的全量客户案例信息，请参见 行业客户案例...
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
使用场景 数据源 文档链接 从Kafka同步 Kafka 从Kafka同步数据 从Flink导入 Flink 使用JDBC Connector导入 从Flink SQL导入 从大数据导入/同步 DataWorks 使用DataWorks同步数据 MaxCompute 从MaxCompute外表导入（19.15.2.2）从MaxCompute...
本教程通过DataWorks，联合云原生大数据计算服务MaxCompute，使用大数据AI公共数据集（淘宝、飞猪、阿里音乐、Github、TPC等公共数据），指导您如何快速进行大数据分析，快速熟悉DataWorks的操作界面与最基础的数据分析能力。DataWorks的更...
DM（达梦）数据源 Milvus数据源 TiDB数据源 DRDS（PolarDB-X 1.0）数据源 MongoDB数据源 TSDB数据源 Elasticsearch数据源 MySQL数据源 Vertica数据源 FTP数据源 OpenSearch数据源 TOS数据源 GBase8a数据源 Oracle数据源 HBase数据源 Graph ...
在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会...
支持创建数据库节点数据源 数据源类型 数据源简介 MySQL MySQL是用于存储和处理数据的关系型数据库管理系统（RDBMS），是最流行的关系型数据库管理系统之一，其体积小、速度快、总体拥有成本低。更多介绍请参见 MySQL。SQL Server SQL ...
数据资源平台提供了一站式数据资产定义、生产、管理与服务平台，提供企业级数据资产构建能力和一致性使用体验，助力客户快速构建数据智能平台，实现数据资源统一管理，挖掘潜在规律，优化业务决策，让大数据真正的驱动客户业务。...
什么是AnalyticDB AnalyticDB是阿里云自研的云原生实时数据仓库，支持从OLTP数据库和日志文件中实时写入数据，并秒级完成PB级数据分析。AnalyticDB采用云原生存算分离的架构，存储按量付费，计算弹性伸缩，同时具备离线处理与在线分析资源...
从阿里云对象存储OSS导入数据至图数据库GDB实例 图数据库GDB服务端集成有数据导入模块，可以获取您提供的.csv格式的OSS数据文件，并将其解析为图中的点数据和边数据，然后将点数据和边数据导入至图数据库GDB实例。步骤 步骤说明 ① 将需要...
创建MySQL数据源 创建Oracle数据源 创建Microsoft SQL Server数据源 创建OceanBase数据源 创建IBM DB2数据源 创建MaxCompute数据源 创建FTP数据源 创建TDengine数据源 创建PostgreSQL数据源 创建达梦（DM）数据源 创建Amazon Redshift数据...
支持的源和目标数据库 数据集成支持的源数据库和目标数据库与数据迁移支持的数据库相同。数据集成的基本步骤 您可以通过以下步骤来创建和管理数据集成任务。步骤 说明 设置网络环境 在使用DTS进行数据集成之前，您必须确保DTS服务器可以...
数据湖作为一个集中化的数据存储仓库，支持的数据类型具有多样性，包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，数据来源上包含数据库数据、binglog 增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等。数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据...
通过元数据管理平台DLF管理结构化和半/非结构化数据，提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速。支持多引擎对接和平权协同计算，通过 DataWorks 统一开发，并保障大规模任务调度。多引擎访问 可直接运行MaxCompute SQL任务，也可运行 Spark...
DataWorks 是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，旨在帮助用户解决从数据接入、处理、治理到服务化的全链路数据问题。它通过一系列高度协同的功能模块，将复杂的数据工程流程化、可视化，显著降低了大数据开发的门槛。本文将为您逐一...
AnalyticDB for MySQL 是基于数据库大数据一体化的理念和趋势，在工程上深度打磨出的云原生数据仓库。技术架构 AnalyticDB for MySQL 采用云原生架构，计算存储分离、冷热数据分离，支持高吞吐实时写入和数据强一致，兼顾高并发查询和大...