基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
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。
步骤2使用数据湖构建之前，还需要在对应地域开通OSS服务和启用数据湖构建服务访问 部数据源的权限，未开通按照提示开通即可。说明：1.阿里云数据湖构建采用OSS作为统一数据湖位置，所以需要开通OSS服务。2.用户从数据源抽取数据到注册的数据湖位置，数据湖构建支持多种形式的数据源，目前RDSMySQL已对外开放。本例中EMR将...
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户简单快速地构 建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控 制，并无缝对接多种计算引擎，打破数据孤岛，洞察业务价值。（https://www.aliyun.com/product/bigdata/dlf）云速搭 CADT：是一款为上云应用提供...
实时数仓Hologres
Hologres（原交互式分析）是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与自助分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
支持数据湖场景，支持JSON等半结构化数据，OSS、DLF简易入仓.诺亚面向高净值客户提供复杂资产配置服务，高端金融服务的业务属性天然带有“行少列多”的数据特点，需求极为复杂，是数据服务的深水区，如果不是抱着用数据改变行业的决心和过硬的技术，是很难服务好金融行业客户的。Hologres的小伙伴不仅亲自来诺亚为我们提供...
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云产品
E-MapReduce Serverless Spark 版
E-MapReduce Serverless Spark 是阿里云 E-MapReduce 基于 Spark 提供的一款全托管、一站式的数据计算平台。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务，显著简化了大数据计算的工作流程，使用户能更专注于数据分析和价值提炼。
与阿里云 OSS-HDFS/OSS，数据湖构建 DLF，以及 DataWorks 无缝对接，为客户提供最大程度的便利.开放架构与生态集成.得益于其开放的产品架构，EMR Serverless Spark 使得在数据湖中对结构化和非结构化数据进行分析与处理变得简单高效。此外，其还内置了任务调度系统，允许用户轻松构建和管理数据 ETL 任务，实现数据管道的...
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E-MapReduce Serverless StarRocks 版
E-MapReduce Serverless StarRocks版简称EMR StarRocks，是阿里云提供的全托管服务，内核100%兼容StarRocks，性能比传统OLAP引擎提升3-10倍，助力企业高效构建湖仓分析、高并发查询及实时分析等大数据应用。
数据湖构建 DLF.湖仓分析场景.随着互联网以及很多行业线上业务的快速发展，数据时效性在企业运营中的重要性日益凸现。针对企业的实时分析场景，EMR Serverless StarRocks 在实时摄入、实时数据建模、实时数据分析等方面效果显著，结合 Flink、Kafka 等，为企业打造实时分析链路，助力企业业务实时化.直接订阅 Kafka 的数据...
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DataWorks
大数据开发治理平台 DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎，为客户提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台。每天阿里巴巴集团内部有数万名数据/算法工程师正在使用DataWorks，承担集团99%数据业务构建。
DataWorks on EMR全链路数据湖治理解决方案提供了基于EMR数据湖的一站式湖开发、运维、治理平台，帮助用户快速基于阿里云数据湖构建自己的数据中台.满分通过中国信通院云原生数据湖评测.DAMA（国际数据管理协会）是非营利性、专注数据管理和数字化的全球性专业组织，协会自 1980年成立以来，逐渐成为业界的标杆和权威。目前...
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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
执行 SQL任务.21 4.DataWorks执行.23 文档版本：20220402 IV MaxCompute湖仓一体方案 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 MaxCompute提供湖仓一体方案，该方案可以打破数据湖与数据仓库割裂的体系，并 将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，助力构建 数据湖和数据仓库相融合的数据管理平台。...
E-MapReduce
阿里云E-MapReduce(简称EMR)是阿里云云原生数据湖的核心计算引擎，全面支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink等大数据组件，为客户提供企业级开源大数据平台服务。通过有效弹性伸缩和数据分层存储机制，相较于传统HDFS固定集群方式，可节省50%以上的费用，同时支持创建抢占式实例，相比按量付费的购买方式，可节省50%~80%的费用。
数据湖构建 DLF.推荐搭配使用.云原生数据湖.降低成本，解决资源闲置，适用多种数据分析场景.采集用户行为数据，通过EMR构建机器学习和算法平台，通过Hive/Spark构建机器学习的特征库、模型库和算法库，通过EMR Data Science集群TensorFlow/Pytorch实现模型训练，通过PAI EAS实现将模型在线推理服务.经过业内经大规模生产...
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数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一，面向不同业务场景，阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力，满足企业客户全方位的数据处理需求，实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化，用以满足行业快速发展的需求和趋势，利用数据重塑其业务。
数据湖构建 Data Lake Formation.数据可视化 DataV.数据可视化分析平台 Quick BI.数据总线 DataHub.数据集成 Data Integration.大数据专家服务.数据资源平台.智能数据建设与治理 Dataphin.Databricks 数据洞察.网络安全升级支持IPV6.天弘基金成立于2004年11月8日，是经中国证监会批准设立的全国性公募基金管理公司之一，...
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云数据库 Cassandra 版
Cassandra是连续9年DB-Engines排名第一的宽表数据库，支持类SQL语法CQL，开发体验类似MySQL，可扩展PB级存储。推出企业版Lindorm for Cassandra云原生多模数据库，采用存储计算分离架构，支持海量数据的低成本存储和按需付费，具备更高性价比和更为丰富的企业级功能。
综合治理，支持丰富的自研、开源引擎.Dataworks构建数据湖统一开发平台.云数据库Cassandra版支持节点升配及降配：从容应对可预知的业务潮汐。集群可小可大：单节点起配，起配门槛低。可扩展至数百节点，支持PB级存储及千万OPS读写能力.单节点起配，无额外master节点费用；支持单次扩多个节点。无中心架构，QPS随添加节点...
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大数据系统基准性能测试最佳实践
本方案适用于在阿里云上进行大数据基准性能测试的场景，包括 Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试。本文采用CADT工具结合阿里云的E-MapReduce服务快速构建测试集群，并提供了Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试的测试脚本，便于迅速开展测试。
✓ 集成了数据湖构建（Data Lake Formation），实现数据湖场景下多引擎的统一元数据管理。基准性能测试介绍 本示例提供两个测试脚本：Teragen&Terasort测试 文档版本：20210301 2 大数据系统基准性能测试最佳实践 最佳实践概述 ✓ Teragen程序会根据需要生成一些随机的数据，然后利用 Terasort将这些数据进行 sort排 序。是...
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 应用和数据分散在多云或混合云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，数据无法进行统一的 聚合、分析处理和导出等，本方案给出了在多 云/混合云场景下，构建通过标准的Kafka协议 和托管服务，SLS可以连接Kafka数据入湖导 入，然后进行统一的海量数据的集中存储、智 能转储、...
企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例，介绍如何部署一个简单的云灾备环境，以满足常见的数据保护需求。
查看详情云原生企业级数据湖基于对象存储 OSS 构建的数据湖，可对接多种数据输入方式，存储任何规模的结构化、半结构化、非结构化数据，打破数据湖孤岛。无缝对接多种数据分析产品，对存储在对象存储 OSS 中的数据直接进行大数据分析，洞察业务价值。同时，数据湖提供多种存储类型的冷热分层转换能力，通过数据全生命周期...
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