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。
兼容开源Presto、Spark的语法和多个版本，快速上手.兼容Presto、Spark.Serverless形态，无需购买任何资源，互联网直接访问，降低运维成本，免去大数据库系统构建烦扰.OSS数据直接分析，构建大规模分析数据集，延迟大约为10分钟.多源数据实时入湖.集群按需快速扩展，1分钟最快弹...应用访问全站加速，行为日志分析能力轻松拥有.
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云产品
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
场景描述 应用系统的日志数据一般包括Web日志和App日志，通过日志分析可以获取网站每 类页面或App内容的PV（PageView，页面访问量）值，UV（UserView，用户访问 量）、独立IP数，用户检索的关键词排行、用户访问最多的页面基础信息，甚至还可 以构建广告推荐模型、用户行为特征分析等来帮助运营决策。本场景以在线教育中一...
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
实时分析架构图 加速查询MaxCompute离线数据 写入业务数据至离线数据仓库MaxCompute，通过Hologres直接加速查询或导入数 据至Hologres查询，并对接BI分析工具，实现实时分析离线数据。典型应用场景如 下：实时查询MaxCompute离线数据。分析MaxCompute离线数据报表。输出MaxCompute离线数据的在线应用，例如RESTfulAPI...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
ￚ 通过历史实例查看异常原因 文档版本：20211222 49 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 附录 ￚ 通过 metric 系统查看系统指标 ￚ taskmanager timeout exception ￚ 可以查看 taskmanager 的 gc 日志确定一下是否是因为 gc 导致 taskmanager 超时 ￚ 出现脏数据，导致系统异常，可以通过查看异常信息 ￚ 作业 failover...
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
文档版本：20220127 I 电商网站数据埋点及分析 前言 前言 概述 本文以电商网站为例，使用日志服务采集日志，RDS作为后端数据存储服务并使用日 志服务对数据进行分析。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...
游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
文档版本：20210224 27 游戏数据运营融合分析 创建基础资源 文档版本：20210224 28 游戏数据运营融合分析 创建基础资源 步骤4 创建临时目录，上传 git下载的 genlogs.py文件，设置公网访问，便于生成模拟日 志使用。文档版本：20210224 29 游戏数据运营融合分析 创建基础资源 步骤5 单击文件名称，复制文件 URL备用（后续...
基于MaxCompute的大数据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
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI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...
函数计算实现弹性音视频处理系统
场景描述 本示例通过函数计算部署一个高弹性高可用的 音视频处理系统。尤其适合视频网站使用，每天 有大量的上传视频，需要及时转码处理以适配各 种终端及网络条件，要求短时间内准备大量的计 算资源进行大规模并行转码处理，同时希望基于 FFmpeg自建的转码服务能简单迁移。 解决问题 1.如何使用函数计算部署音视频处理系统。 2.如何进行系统的压测。 产品列表 函数计算服务 文件存储NAS 对象存储OSS 函数工作流FnF 日志服务SLS
这使您的函数可以像访问本地文件系 统一样编写访问存储在其中一个 NAS 文件系统上的文件。详见 https://cn.aliyun.com/product/nas 对象存储 OSS：海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供 99.9999999999%的数据可靠性。使用 RESTful API 可以在互联网任何位置存储和访问，容量和处 理能力弹性扩展，多种存储类型供...
互联网电商行业离线大数据分析
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。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
性能压测.51 文档版本：20210806（发布日期）1 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 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，...
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...
光伏逆变器出海和运维提效
阿里云物联网平台的光伏智能运维算法，通过采集光伏逆变器的数据，识别光伏阵列中的故障、发现可能的发电低效站点并及时预警，提醒电站运维人员及时排查解决问题，降低运维成本。提供全球运营商的物联网卡流量资源，全球8大服务地域的物联网平台，实现光伏逆变器出海和运维提效。
方案介绍光伏逆变器出海和运维提效根据出海的地区选择适配的物联网卡，光伏逆变器集成Link SDK，通过物联网卡实现上网，在物联网平台进行海量设备的日常运维和管理控制，同时使用物联网平台提供的光伏智能运维算法，实时分析光伏发电的状态和功率，及时发现潜在问题。解决问题：全球业务合规问题凸显近年来，全球各主要国家...
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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。
一套系统解决多维分析、万级高并发查询、实时查询分析等场景，根据业务实时性要求统一管理数据仓库和数据湖，并提供多种数据模型.OLAP 统一分析.全托管免运维，极大降低运维成本及使用的复杂度，开箱即用，提供弹性伸缩、可视化监控运维、SQL Editor 及慢 SQL 分析等能力.企业级运维及易用性.兼容 MySQL 协议，兼容多种 BI ...
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