Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，无需对数据分析应用做...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
u 分区数：默认 12 个分区，通常建议分区数是 12 的倍数，减少数据倾斜风险。u 存储引擎：阿里云 Kafka 架构，有云存储和 Local 存储。（详细对比参见文档：https://help.aliyun.com/zh/apsaramq-for-kafka/cloud-message-queue-for- kafka/product-overview/comparison-between-storage-engines ）u 消息类型：普通消息。...
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。
数据湖分析采用Serverless形态，无基础设施和管理成本，互联网直接访问，开箱即用，按需付费，不需要长期持有分析成本，升级期间对业务影响小，产品迭代敏捷快速.Presto引擎.Presto引擎是数据湖分析基于Presto打造的交互式分析引擎，接入MySQL协议，可使用任何兼容MySQL协议的工具来进行数据分析，适合Adhoc查询、BI分析、...
来自：
云产品
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
文档版本：20201224 60 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 实时流处理 文档版本：20201224 61 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 数据导入 7.数据导入 上一章节，我们演示了，如何配置 Flink流处理，将 kafka里面的消息作为源，然后通 过 Flink进行 ETL处理后，输出到两个终端，一、标准输出 二、...
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。
基于统一的元数据管 理能力，在完全兼容HDFS文件系统接口的同时，提供充分的POSIX能力支持，能更 好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 1.4.检查EMR集群 本示例使用CADT架构模式创建了EMR集群，配置Hive元数据存储到数据湖构建。步骤1 快速登录到EMR控制台：点击...
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据，本方案可以快速构建测试的客户端（kafka官方的压测客户端）和不同的Kafka服务端（ SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例），方便客户进行POC完成性能验证。
值 topic test_kafka_perf1 test_kafka_perf1 test_kafka_perf1 group perf-consumer perf-consumer perf-consumer 分区数 24 24 24 产品介绍 专有网络VPC（VirtualPrivateCloud）：是用户基于阿里云创建的自定义私有网 络,不同的专有网络之间二层逻辑隔离，用户可以在自己创建的专有网络内创建和 管理云产品实例，比如...
数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
借助EMR 可以简单快速的构建一个基于 Hadoop，Spark，Hive等大数据产品的计算集群，而且可以按需使用，其所有 Job完 文档版本：20200331 5数据湖-在线学习场景数据分析 数据湖 成之后，销毁集群，因为所有的数据都保存在OSS。此外，对于Hadoop集群上的任务，不同类型的任务对于机器配置的要求不同，比如 推荐和算法业务可能...
基于MSE和SAE的微服务部署与压测
通过云原生微服务引擎MSE、SAE、PTS、ARMS产品，为spring cloud微服务应用提供部署和测试能力，提供一个经典微服务应用上云的典型架构，实现微服务应用的快速落地。
阿里云原生产品完全兼容SpringCloud框架的主流版本，监控能力通过探针方式采集 运行时数据，对业务代码无侵入。应用场景 借助云原生产品MSE、SAE、ARMS、PTS，提供一个经典微服务场景上云的步骤，体现云原生相关产品在微服务应用上云过程中，解决无服务化部署、微服务注册、微 服务监控、微服务测试的能力。本实践中使用的...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前，必须开启分析功能才能进行数据分析（未 开启分析之前的数据无法进行分析）。鼠标移至查询分析，点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段（即日志采集上来的字段），设置类型（bhv_value 需要累计，故设置为 doblue），设置别名（即 SQL查询时...
基于MSE云原生网关同城多活
借助云原生微服务MSE网关，MSE配置注册中心的同城容灾多活微服务应用。构建一个经典的微服务场景，实现同城容灾的步骤，体现云原生相关产品在用户上云，高可用同城容灾多活场景下的能力。
文档版本：20240423 40 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 步骤4 等待压测任务生成 步骤5 查看压测数据 步骤6 通过在 ack-main中删除资源方式模拟机房故障，有损秒级切换，查看 PTS压测曲线 文档版本：20240423 41 基于MSE云原生网关同城多活最佳实践 场景验证 服务删除时，压测曲线会出现毛刺，请记录删除操作...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
基于SpringCloud应用玩转MSE实践 业务架构 场景描述 随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数 个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。微服 务的好处在于快速迭代，迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具，常常需要投入较大的运 维人力和成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建 spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用 spot实例 交付，最高可省 90%成本。2.稳定可靠：跨可用域、跨实例...
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
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...
企业级云灾备与数据管理
云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力，全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境，帮助用户减少因自然灾害、系统故障、运维事故、勒索病毒等造成的数据丢失而带来的业务影响。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。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场...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管理优化存储成本。查看详情技术解决方案咨询我们将根据您提交的需求，安排技术解决方案专家为您服务！立即咨询
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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。
兼容 Greenplum开源数 据仓库，MPP全并行架构，广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态，新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上，分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索，是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎，...
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