互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线<em>大数据</em>分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示,如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示,效果震撼,触控大屏支持用户自助查询数据,极大地增强数据的可读性。
步骤2 在菜单栏单击新建>官方解决方案中心,搜索关键字:互联网电商行业离线数据大 数据分析,获取到官方模板。互联网电商行业离线大数据分析 搭建电商网站Demo 步骤3 选择目标模板库,单击基于方案新建。步骤4 右上角单击保存,输入应用名称(如:离线大数据分析-060),最后单击确认。说明:此模板会按照基础资源环境规划...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性<em>大数据</em>采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中,对数据进行处理、分析,形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营,产互行业中的数字营销,物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点,给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中,有三个关键的环节,数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
文档编号 219 文档版本 V1.0 版本日期 2021-08-06 文档状态 外部发布 制作人 游士 审阅人 衾影 游圣 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2021-07-12 敬海 缘 衾影 游圣 创建 V1.1 2021-08-06 游士 更新细节 文档版本:20210806(发布日期)I Function Compute构建高弹性大数据采集系统 产品介绍 产品介绍 ...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成,并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
名词解释 MaxCompute:MaxCompute(原 ODPS)是一项大数据计算服务,它能提供快速、完全托管的 PB级数据仓库解决方案,使您可以经济并高效的分析处理海量数据。更多信息,请参见:https://www.aliyun.com/product/odps 数据传输服务 DTS:数据传输服务(Data Transmission Service)DTS支持关系型 数据库、NoSQL、大数据(OLAP...
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基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的<em>大数据</em>一站式开发及<em>数据</em>治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发,包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS,使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理,数据地图查看数据信息和血缘关系,数据质量监控异常和报警。 适用场景  日志采集、处理及分析  日志使用Flink实时写入HDFS  日志数据实时ETL  日志HIVE分析  基于dataworks一站式开发  数据治理 方案优势  大数据一站式开发,完善的数据治理能力。  性能优越:高吞吐,高扩展性。  安全稳定:Exactly-Once,故障自动恢复,资源隔离。  简单易用:SQL语言,在线开发,全面支持UDX。  功能强大:支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ,以及各种流式及静态数据源关联查询。
自定义 HDFS Sink.47 文档版本:20201020 IV 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 本实践基于 Dataworks做大数据一站式开发,包含数据实时采集到 kafka通过实时 数据进行 ETL写入 HDFS,使用 Hive进行数据分析。通过 Dataworks进行数据 治理,数据地图查看数据信息和血缘关系...
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云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓,作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎,MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,使您经济高效的分析处理海量数据,进行敏捷的业务洞察。
湖仓一体解决方案.5分钟的快速大数据分析方案.海量日志分析解决方案.查看更多>.各行业客户案例与最佳实践>.精选客户案例.分布式计算框架MaxFrame发布,高效、一站式完成Data+AI开发.MaxCompute发布按量付费闲时版,计算成本至高节省66.66%.MaxCompute 物化视图智能推荐发布,CU力节省14%.MaxCompute 跨地域灾备邀测发布,...
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利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
MaxCompute为您提供完善的数据导入方案 以及多种经典的分布式计算模型,您可以不必关心分布式计算和维护细节,便可轻松 完成大数据分析。目前,MaxCompute服务已覆盖全球16个国家和地区,客户遍及金融、互联网、生 物医疗、能源、交通、传媒等行业,为全球用户提供海量数据存储和计算服务。MaxCompute的多个客户案例荣获...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据</em>分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象,Hive元数据存储在DLF,外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通,实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo,演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
} }],"Version":"1"}互联网电商行业离线大数据分析 6.附录B-T表示table_properties,用于配置默认的Table的FileFormat/RowFormat,为map 数据类型,包含如下配置项(可以在odpscmd中执行helpexternalproject查看帮助信 息):1.storage_handler用于指定存储时storedby所使用的handler,如 org.apache.hadoop.hive.hbase....
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大数据近实时数据投递MaxCompute
<em>大数据</em>近实时<em>数据</em>投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓,打通云下数据上云链路,解决数据复杂类型支持和动态分区问题,满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下,现有业务系统零改造,打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程,数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎,实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
MaxCompute支持 SQL、MapReduce、UDF(Java/Python)、Graph、基于 DAG的处理、交互式、内存计算、机器学习等 类型及 MPI迭代类算法。大幅简化了企业大数据平台的应用架构,具有强数据安 全、低成本、免运维、极致弹性扩展等特点。MaxCompute已与数据集成、DataWorks、QuickBI、机器学习 PAI、ADB、推荐引擎、移动数据...
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大数据workshop
<em>大数据</em>workshop
大数据workshop
系统架构设计 下图为所设计的系统架构设计,主要包括数据源(两类业务数据:用户行为日志和 业务后台数据库)、日志采集、日志传输、实时计算数据存储和同步、数据展现 这几模块共同构成实时大数据数据仓库。注:对于 DIM(维度层)的维度数据可以主要使用 MySQL、HBase、Hologres三种 存储引擎。对于维表数据比较少的...
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金融专属大数据workshop
金融专属<em>大数据</em>workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库,掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建,用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
对结果进行可视化展示 例如用户通过手机APP购买基金,金融公司可以通过后台的大数据分析平台达到如下的 大屏分析效果:文档版本:20210803(发布日期)4阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 文档版本:20210803(发布日期)5阿里云最佳实践大数据WorkShop 最佳实践方案设计 2.2.2.项目架构 2.2.2.1.阿里云技术...
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基于MaxCompute的大数据BI分析
基于MaxCompute的<em>大数据</em>BI分析
场景描述 本文以电商行业为例,将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后,同步到ADB进行实时 分析,之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
文档版本:20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点,将客户的业务 、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态,增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
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阿里云最佳实践离线大数据workshop
阿里云最佳实践离线<em>大数据</em>workshop
本最佳实践,首先搭建一个简化的电商 demo 系统,然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统,学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建,学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有 效 降 低 企 业 成 本,并 保 障 安 全。详 见:https://help.aliyun.com/product/27797.html  Dataworks:DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本:20210802(发布...
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MaxCompute湖仓一体方案
MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案,将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通,通过存储共享,元数据镜像等方式,解 决传统模式下的存储冗余,计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性,解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性:现有业务无需改造。 2.性能优化:MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀,可提高SQL 运行性能,降低计算成本。 3.灵活管理:元数据实时同步,无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性:利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute(原ODPS) 云企业网CEN
提供用户在云上 使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机器学习等 场 景 下 的 解 决 方 案。更 多 信 息,请 参 见:https://www.aliyun.com/product/emapreduce 文档版本:20220402 III MaxCompute湖仓一体方案 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 产品介绍.III 目录.IV 最佳实践...
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自建Hadoop迁移MaxCompute
自建Hadoop迁移MaxCompute
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群,为了降低企业大数据计算平台的成本,提高 大数据应用开发效率,更有效保障数据安全,把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute,Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC,ECS。
自建 Hadoop迁移 MaxCompute 场景描述 解决的问题 客户基于ECS、IDC自建或友商自建了大数据集群,自建Hadoop集群搬迁到 MaxCompute 为了降低企业大数据计算平台的成本,提高大数 自建Hbase集群搬迁到云 Hbase 应用开发效率,更有效保障数据安全,把大数据 自建 Kafka 或服务器数据实时同步到 集群的数据、作业、调度任务...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,云数据库 HBase 版,数据总线,云速搭
人工智能平台 PAI
阿里云人工智能平台 PAI 涵盖交互式建模、可视化建模、分布式训练到模型在线部署全流程;快速搭建人工智能推荐系统;深度学习模型训练速度提升数十倍;减少50%GPU成本
通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段,提高AI训练和推理的速度、易用性和稳定性,极提升AI计算的效率.AI加速服务.进一步了解AI加速服务.PAI前瞻技术分享|.AI架构师成长计划之大咖对话|.更多视频内容>>.全新视频教程.176页智能推荐端到端解决方案.全新视频教程.176页智能推荐端到端...
来自: 云产品
容器服务 Kubernetes 版 ACK
阿里云容器服务Kubernetes版ACK(容器服务Kubernetes版,简称ACK)支持企业级K8s容器化应用的全生命周期管理,提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,助力企业高效运行云端K8s容器化应用。
在公共云,专有云,混合云,以及边缘场景下,均可实现统一运维 CPU、GPU、NPU 等异构力,高效调度 AI 和大数据作业,加速数据访问和计算,管理 AI 任务生命周期,全栈优化 AI 工程效率。查看详情面向混合云、多集群、容灾等场景推出的企业级云原生平台,支持连接并管理任何地域、基础设施上的 Kubernetes 集群,并进行...
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云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL,基于云原生架构,软硬协同优化,提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展,支撑各领域场景化业务,如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
数据传输服务 DTS 支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源,集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体,能够解决公共云、混合云场景下,远距离、秒级异步数据传输难题.数据传输服务 DTS.DBS 是低成本、企业级的云原生备份平台。它可以为多种环境的数据库提供强有力的保护,包括本地数据中心、其他云厂商、公共云及混合...
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云数据库RDS SQL Server版
阿里云SQL Server数据库已含微软License,支持复杂的SQL查询,性能优秀,对基于Windows平台.NET架构的应用程序具有完美的支持,广泛应用于新零售、医疗、房地产等行业。
针对电商秒杀场景进行专项优化,解决热点数据的高并发更新性能瓶颈,经阿里巴巴双十一内部规模使用数据统计,相比本地数据库实现100倍性能提升。通过高安全模式,内置SQL注入检测模块,实时拦截风险SQL,保护数据安全.热点数据的高并发更新性能优化.提供IP白名单,防SQL注入,SSL加密传输,TDE数据加密等功能.主备架构,...
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基于函数计算FC实现语言模型部署
基于函数<em>计算</em>FC实现<em>大</em>语言模型部署
在现代AI应用中, Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而,这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑,而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境,包括冷启动、弹性伸缩等,确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
基于函数计算 FC实现语言模型部署最佳实践 业务架构 方式一:魔搭 SwingDeploy模型到 FC 方式二:FC3.0应用模板部署 场景描述 在现代 AI应用中,Qwen/chatglm2-6b等社区模型因其强大的功能而受到关注。然而,这些模型对计算 资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算 FC的无服务器计算模式为这类模型...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算
基于函数计算FC镜像部署Stable Diffusion模型
基于函数<em>计算</em>FC镜像部署Stable Diffusion<em>大</em>模型
在现代AI应用中, Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而,这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑,而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境,包括冷启动、弹性伸缩等,确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
函数 FC能够自动处理函数的执行环境,包括冷启动、弹性伸缩等,确保模型能够在 规模的请求下稳定运行。方案优势 简化模型部署流程 全链路自适应弹性,无需为流量峰谷做频繁的手工处理 内置CICD平台能力,灰度,回滚,监控开箱即用 按量付费模式,没有资源闲置费用 产品介绍 函数计算 FC(Function Compute):函数...
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算
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