AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析，提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
方案介绍AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版，在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、分库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。解决问题：...
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解决方案
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。
兼容 MySQL 协议，兼容多种 BI 报表工具，与 DLF、Flink VVP、MaxCompute 等阿里云产品深度集成，与 OSS 集成构建存算分离架构.兼容开源生态.针对企业的 GMV 分析、订单分析、物流运单、推荐系统、用户洞察等业务场景中的离线或者实时分析过程中，传统解决方案依靠不同的 OLAP 引擎来满足不同场景的需求，烟囱式搭建各自...
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云产品
云数据库 SelectDB 版
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
SelectDB 版实例2创建数据库并读写数据技术解决方案实时报表分析即席多维分析日志检索分析湖仓一体分析实时报表分析传统解决方案面临的挑战包括：数据从产生到可见的延时高（小时级），查询响应速度慢并发低（仅支持数十并发），同时易发生数据丢失或重复，服务可用性差等问题。使用 SelectDB 处理在线高并发报表查询，可以...
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云产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
支持数百上千维度任意组合查询，支持数十个表数千行SQL复杂关联查询.支持复杂SQL.支持数据实时增删改、具备在线分析和ETL计算一体化，实现大数据与数据库的融合。通过资源组隔离让在离线计算任务不相互影响，保证业务稳定运行.在离线一体化.采用计算和存储分离架构，支持分时弹性，实现按小时设置计算资源弹性扩容，解决...
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云产品
云原生数据湖分析DLA
阿里云云原生数据湖分析是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持对象存储(OSS)、RDS(MySQL等)、NoSQL(MongoDB等)数据源的消息实时归档建仓，提供Presto和Spark引擎，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求。内置大量优化+弹性，比开源自建集群最高降低50%+的成本，最快可1分钟级拉起300个计算节点，快速满足业务资源要求。
进行数据ETL，入湖建仓.Serverless Presto 提供内置cache，分时弹性、分区投影，帮助用户快速搭建BI报表.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.云原生数据湖分析架构.采用云原生架构，大幅降低运维工作量.该场景需要对多种类型的数据源进行联合查询和实时分析，传统方案过程繁琐费时。云原生数据湖提供提供多种...
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实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
中国信通院权威认证 中国唯一进入 Forrester 象限的实时流计算产品 金融实时数仓方案入围工信部信创典型目录.钱大妈风控业务架构，主要由事件接入，风险应对，风险感知，风险回溯四个部分构成，阿里云实时计算Flink版产品在线ETL加工实时用户画像标签和销售事实指标，为钱大妈实时规则引擎的事件接入提供了重要的数据源支持...
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云原生数据库PolarDB MySQL版
PolarDB MySQL版是自研的云原生关系型数据库，100%兼容MySQL。多主多写、多活容灾、HTAP、交易和分析性能最高分别是开源数据库的6倍和400倍，TCO低于自建数据库50%。
通过PolarDB多主集群、HTAP和透明冷热数据分层的方案，升级了SaaS数据库架构，解决了易仓跨境SaaS遇到的单实例海量表维护困难，租户资源调配和利用低效，数据量大存储成本高，数据库实例多数据集成成本高，店铺和商品多维统计分析性能差等一系列数据库痛点。不仅大幅提升数据库资源调配效率和利用率，而且实现了持续降本...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
而整个 ETL过程，是实时数 仓架构设计上非常重要的一环，该环节要做到延时小，成本低，可扩展性好，业务 指标计算准确。在系统选型上，推荐使用实时计算 Flink对数据进行处理，因为 Flink具有强大的 数据处理能力，低延时，高吞吐，能够保证业务产出。文档版本：20220223（发布日期）5 基于 Flink的资讯场景实时数仓 实时...
金融专属大数据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
Hologres：MaxCompute 交互式分析（Hologres）是为大数据设计的实时交互式 分析产品，它与MaxCompute无缝打通，支持数据实时写入，支持PB级数据进 行高并发、低延时的分析处理，兼容PostgreSQL协议，可以使用您最熟悉的BI 工具对海量数据进行自助的多维分析透视和业务探索，同时也支持超高QPS点查 能 力，满 足 数 仓 分 析...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
云数据库产品总览（瑶池）
阿里云提供完善的数据库解决方案，多款数据库产品，满足99%的业务场景，荣获Gartner、信通院等国内外多项认证。轻松满足高可靠、高可用性、高性能等数据库需求；运维工作量大幅减少，让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利！
通过PolarDB多主集群、HTAP和透明冷热数据分层的方案，升级了SaaS数据库架构，解决了易仓跨境SaaS遇到的单实例海量表维护困难，租户资源调配和利用低效，数据量大存储成本高，数据库实例多数据集成成本高，店铺和商品多维统计分析性能差等一系列数据库痛点。不仅大幅提升数据库资源调配效率和利用率，而且实现了持续降本...
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云产品
自建ElasticSearch迁移阿里云
场景描述 以ElasticSearch为例，演示搭建模拟业务系统、 VPN网关和IPSecVPN隧道，介绍如何通过快照 的方式，将ElasticSearch索引数据安全备份到 阿里云OSS存储空间，以及介绍如何将备份在 OSS的快照仓库恢复到阿里云ElasticSearch实 例，进一步达到ElasticSearch迁移上云的目的。 解决的问题 自建ElasticSearch的云上/跨云备份需求。 自建ElasticSearch迁移到阿里云 ElasticSearch服务实例。 产品列表 VPC，ECS，VPN网关，OSS，阿里云ElasticSearch，云速搭CADT
最后介绍如果将备份在 OSS的快照仓 库恢复到阿里云 ElasticSearch实例 目标客户：IDC/公有云客户对自建 ELK日志系统有云上、跨云备份、迁移到阿里云 的 ElasticSearch的客户。技术架构 本实践基于如下图所示的技术架构和主要流程。方案优势 安全性 基于 IPSec VPN/专线的方式进行数据安全传输 低成本 可以在 OSS Bucket设置...
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题，通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据，通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
Cloud Serving Benchmark(YCSB)是开源压测工具，本最佳实践将使用该工 具压测 Tair数据库。YCSB的 github地址：https://github.com/brianfrankcooper/YCSB 步骤1 下载 YCSB源码。在测试 ecs（redis-client）上安装 git。yum-y install git git clone https://github.com/brianfrankcooper/YCSB.git 可以在本最佳实践 GIT...
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。
基于行存表的主键索引和查询引擎的短路径优化，支持每秒数十万QPS高性能服务型点查，支持高吞吐更新，相比开源系统性能提升10倍以上.联邦查询，外表加速(Federation).无缝对接MaxCompute，无需数据移动，支持外表透明加速BI访问，支持冷热数据关联分析，支持百万级每秒数据高速同步，支持OSS外表读写，简化数据入湖入仓....
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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。
在一套数仓服务和用户接口下，实现湖与仓的关联分析.支持流式采集和近实时分析.支持流式数据实时写入并在数据仓库中开展分析；与云上主要流式服务深度集成，轻松接入各种来源流式数据；高性能秒级弹性并发查询，满足近实时分析场景需求.提供持续的SaaS化云上数据保护.为云上企业提供从基础设施、数据中心、网络、供电到平台...
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云产品
大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
云Clickhouse冷热数据分层存储
基于云ClickHouse可以给电商、游戏、互联网以及其他行业提供高性能、高稳定性、低维护成本、高性价比的实时数据分析、精准营销、业务运营、业务分析、业务预警、业务营销、数仓加速等场景化方案，本实践会向客户提供数据库低维护成本、数据库链路构建、冷热分层存储、快熟分析等操作实践。 解决问题 1. 维护成本低不用建设维护体系，稳定性高，数据倾斜自动均衡。 2. 完善的数据同步链路，可以平滑将业务库、大数据、日志服务的数据同步到Clickhouse，降低研发成本。 3. 平滑升级版本，业务中断小。 冷热分层后透明读取，帮客户节约整体数据存储成本。
适用场景 交互式查询报表 交互式查询报表，实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标；构建用户来源分 析系统，跟踪各渠道 PV、UV来源。海量数据实时多维查询 在数亿至数百亿记录规模大宽表，数百以上维度自由查询，响应时间通常在 100 毫秒以内。让业务人员能持续探索式查询分析，无需中断分析思路，便于深挖业务 价值，...
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
适用场景 多条件查询、多表关联等容易形成慢查询的业务场景 高并发，业务耦合性较强等无法快速拆分复杂查询业务到数仓的场景 轻度分析场景，不希望使用较重的架构搭建数仓或大数据环境 技术架构 本实践方案基于如下图所示的技术架构和主要流程编写操作步骤：文档版本：20210412 1 PolarDB如何应对大并发复杂查询 最佳实践...
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