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...
Flink+Hologres搭建实时数仓
Flink+Hologres搭建实时数仓解决方案将Hologres与Flink深度集成，提供一体化的实时数仓联合解决方案，实现了数仓分层之间实时数据的高效流动，解决实时数仓分层问题。
相关产品实时计算 Flink 版实时数仓 Hologres云数据库 RDS MySQL 版专有网络 VPC在线咨询方案优势高性能Hologres与Flink原生深度集成，通过内置连接器，支持源表、结果表、维度表多种场景，支持宽表Merge、局部更新等操作，支持海量数据高性能的实时写入与更新，数据写入即可查询。高可用Hologres提供了主从多实例部署方式...
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解决方案
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。
《实时数仓Hologres技术实战2.0》.Hologres技术原理全揭秘.37手游基于Flink+Hologres上云实践.Flink+Hologres实时数仓在Lazada的建设及应用.淘菜菜：基于Flink和Hologres的实时数仓架构升级之路.替换Kudu，好未来基于Hologres降本增效.阿里妈妈Dolphin智能计算引擎基于Flink+Hologres实践.诺亚财富：替换Impala，金融数字化...
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云产品
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
大数据workshop
大数据workshop
作业 1.Hologres与 MaxCompute的底层存储相同，Hologres除了结合 Flink实现下 一代实时数仓，也可以实现离线实时一体分析，请结合本实践的内容设计并实 现离线实时一体分析。2.Hologres 与 MaxCompute 的底层存储相同，因此 Hologres 也可以结合 MaxCompute实现联邦计算，请结合本实践的内容设计并实现联邦计算。文档版本：...
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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
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
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
通过Hologres实时查询并输出数据至第三方分析工具，实时分析 数据。典型应用场景如下：数据部门搭建实时数据仓库、展示实时大屏和分析实时Reporting报表。运维和数据应用部门执行实时监控、实时异常检测预警与实时调试。业务部门进行实时风控、实时推荐、实时效果分析和实时训练。6 文档版本：20240425利用交互式分析...
云上成本优化workshop
某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。
抢占式实例的市场价格会随供需变化而浮动，您需要在创建抢占式实例时指定出价模 式，当指定实例规格的实时市场价格低于出价且库存充足时，就能成功创建抢占式实 例。抢占式实例有两种出价模式：用户指定能接受的最高价，和系统自动出价（最高 为按量付费价格）。抢占式实例的适用场景 抢占式实例适用于无状态的应用场景，...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务（SLS）,NAT网关,函数计算,E-MapReduce,云数据库PolarDB,弹性容器实例 ECI,存储容量单位包,预留实例券,Hologres
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、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、毫秒级异步数据传输难题，支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
助力快速搭建实时数仓.电商行业涉及下单系统、卖家库存、物流发货等多个业务逻辑。如果将这些逻辑全部在下单流程中，需要全部变更完成后，才能返回下单结果。这种业务逻辑会导致下单流程和耗费的时间较长，用户体验差；系统稳定性差，任何一个下游发生故障，将直接影响整个业务系统的可用性.通过数据订阅功能实时获取订单...
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云产品
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
43525005207入群 检索分析服务 Elasticsearch版 实时数仓 Hologres 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 大模型 RAG对话系统部署 最佳实践 文档版本：20240204（发布日期）大模型RAG对话系统部署最佳实践 文档版本信息 文档版本信息 文档信息 属性 内容 文档名称 大模型 RAG对话系统部署最佳实践 文档编号 355 文档版本...
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。
查看详情Flink+Hologres搭建实时数仓Flink+Hologres搭建实时数仓解决方案将Hologres与Flink深度集成，提供一体化的实时数仓联合解决方案，实现了数仓分层之间实时数据的高效流动，解决实时数仓分层问题。本方案支撑各个业务方的报表查询（交易大屏、行为数据分析、用户画像标签）以及个性化推荐等多个业务场景，具有中间层...
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解决方案
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。
实时数仓 Hologres.推荐搭配使用.移动互联网的发展使得获取资讯服务的门槛和成本在逐步降低，也使得用户的资讯消费行为更频繁和多元化。移动网络新闻行业市场整体增速较快，发展潜能巨大，伴随着移动流量大幅度的增长，移动新闻资讯用户增多，差异化显著，精细化运营将会是未来的主旋律.运用强大的数据处理能力应对日益增长...
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云产品
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
MaxCompute湖仓一体方案 最佳实践 业务架构 场景描述 数据湖 EMR与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与 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。湖仓一体 兼具数据湖的灵活性与...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
方案架构 方案优势 通过云数据库 ClickHouse替换原有 Presto数仓，对比开源 Presto性能提升 20 文档版本：20201224 1 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践概述 倍。利用云数据库 ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从 10分钟缩短到 30 秒。云数据库 ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时 230...
大数据近实时数据投递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
上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复 使用 UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分 杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求 区。的最佳实践。使用 DataWorks配置周期调度业务流程，数据自 产品列表 动入仓。借助 MaxCompute优化计算引擎，实现降本增 云服务器 ECS 效。云消息队列 Kafka 最佳实践频道 ...
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。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
实时同步RDS与Redis构建缓存一致性
通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志数据变更，并将其写入Redis以实现缓存数据的更新，可以实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性。
查看详情RDS+ClickHouse构建一站式HTAP通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。这样一来，...
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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。
分钟级别的监控报表，针对 StarRocks 核心数十项 metrics 无间断采集，提供准确的实时监控告警。对集群概览、计算、存储及查询、导入等提供诊断分析报告，以优化集群到更加的健康状态.全托管分析平台.可视化的 StarRocks 实例管理控制台，使得实例的整体运维和管理更方便.易用的数据查询分析.支持可视化 SQL Editor 编辑器...
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