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。
阿里云开源大数据团队结合在数据湖领域多年的深耕和实战经验,通过本书全方位介绍了从数据湖架构到核心技术到平台构建的内容.数据湖技术解析.近年来,基于图数据的计算(图计算)得到了学术界和工业界越来越多的关注。本专场围绕图计算系统、应用及前沿学术研究问题,首先介绍阿里巴巴开源的一站式图计算系统 GraphScope的...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据</em>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
应用范围 需要使用 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 ,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
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。
数据湖分析 支持丰富的数据湖类型,如Hive、Iceberg、Hudi等,支持湖数据的查询与回写。半结构化数据分析提供简单极速的半结构化数据分析能力,支持任意类型Variant、倒排索引等。查看更多登录 SelectDB 控制台,体验更多产品功能产品选型开发测试线上生产查看云数据库 SelectDB 版全部规格,选择适合您的实例和计费方式...
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EMR集群安全认证和授权管理 
EMR集群安全认证和授权管理 
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证,通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例,演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库,并 介绍在整个数据流程中,如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表:E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
随着 Apache YARN的出现,Hadoop平台现在可以支持 真正的数据湖架构。企业可以在多租户环境中运行多个工作负载。Hadoop内的 数据安全性需要发展以支持多种用例进行数据访问,同时还需要提供一个框架来 对安全策略进行集中管理并监视用户访问。详情请查看 ranger.apache.org 文档版本:20200330 V EMR集群安全认证和授权管理...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,E-MapReduce
云基础产品与基础设施
云基础产品与基础设施作为阿里云产品六大版块之一,主要包含弹性计算、存储、网络、安全、云原生应用平台以及无影和基础设施类产品,向客户提供高度自动化的标准化产品对网络功能、计算机(虚拟或专用硬件)和数据存储空间进行访问,同时支持灵活扩展,可以直接使用自助服务界面。
通过阿里云文件存储CPFS和对象存储OSS数据湖存储及数据自由流动解决方案,满足从海量数据采集到清洗、标注、训练到归档的数据自动化,提供了自动驾驶研发云的统一数据平台,极大提升了研发效率.文件存储 CPFS.对象存储 OSS.网络安全升级支持IPV6.杭州悦科技有限公司与阿里云计算巢达成合作,NebulaGraph 作为首款图数据库...
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SLS数据Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>入<em>湖</em>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。
ECS-Kafka-SLS的数据 步骤1通过CADT画布登录SLS(北京region)控制台,或者通过日志控制台Link访问(https://sls.console.aliyun.com/)步骤2查看在 ecs-app中投递到 kafka的数据(每次 10000条),已经通过 kafka-sls 的通道,在sls已经可以查询到:文档版本:20240428 34SLS数据Kafka最佳实践 场景验证 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),Serverless 应用引擎,消息队列 Kafka 版
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。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台云原生企业级数据湖方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益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...
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通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS<em>数据</em>
自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服务SLS后,对SLS查询分析语法不太熟悉的客户,可以继续沿用原有的查询分析习惯,在不改变使用方式习惯的情况下,通过Elasticsearch兼容接口的方式使用Kibana访问SLS。
通过ES兼容接口方式使用Kibana访问SLS数据最佳实践 业务架构 场景描述 日志服务SLS提供Elasticsearch兼容接口,支 持客户将日志采集到日志服务后,仍可以继续沿 用Elasticsearch的查询方案,即通过使用 Kibana访问日志服务的Elasticsearch兼容接 口,实现查询SLS数据。应用场景 自建ELK日志系统的客户迁移到阿里云日志服 务...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,容器服务 ACK,日志服务(SLS)
数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
数据湖构建支持自动采集发现多引擎元数据,可做到统一管理,避免数据孤岛.阿里云大数据团队提供专家级服务支持.开源生态构建数据湖.开源生态构建数据湖.数据仓库和数据湖,是大数据架构的两种设计取向。数据湖优先的设计,通过开放底层文件存储,给数据入湖带来了最大的灵活性。而数据仓库优先的设计,更加关注的是数据使用...
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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、...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据湖</em>-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
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 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。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,访问控制,E-MapReduce
云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
数据湖可无缝对接多种计算分析平台,直接进行数据处理与分析,打破孤岛,洞察业务价值。同时,数据湖提供冷热分层转换能力,覆盖数据全生命周期.云原生企业级数据湖解决方案.客户需求 课件素材、应用日志、学习采样等数据能够集中存储 能够对不同类型数据提供课件播放、离线分析、机器学习,实现在线教育不同场景的需求 ...
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基于仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于<em>湖</em>仓一体架构使用MaxCompute对OSS<em>湖数据</em>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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
仓一体架构EMR元数据迁移DLF
<em>湖</em>仓一体架构EMR元<em>数据</em>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。
湖仓一体架构 EMR元数据迁移 DLF最佳实践 业务架构 场景描述 解决的问题 通过 EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据 EMR元数据迁移至 DLF 湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多 元数据迁移验证 源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支 数据一致性校验 持已有 EMR集群元数据库使用 RDS或内置 MySQL ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:E-MapReduce,数据湖构建
ECS 数据备份与保护
随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台ECS 数据备份与保护方案介绍方案优势应用场景方案部署ECS 数据备份与保护随着企业核心业务规模不断扩大,需要根据业务需求对生产环境中的关键数据进行定期备份,在发生误操作、病毒感染、或攻击等情况时,能够快速从已有的快照恢复到某个...
来自: 解决方案
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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无代理ECS数据备份与高效环境搭建
本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案。可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试环境。使用基于快照的备份不仅简单有效,在数据备份以及恢复中也能保证稳定可靠,同时基于快照的环境搭建,不仅可以免于从0到1搭建环境,还可以将环境、数据等全部打包克隆到新机器上。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云备案控制台无代理ECS备份与高效环境搭建方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益无代理ECS备份与高效环境搭建本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案,可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试...
来自: 解决方案
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力,轻松处理包含十亿文件的PB级表的元数据信息,实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求,提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离,减少数据冗余,实现多引擎间的数据共享...
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数据管理DMS
数据管理DMS是基于阿里巴巴集团十余年的数据库服务平台的云版本,提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端;可以为企业用户快速复制搭建与阿里集团同等安全、高效、规范的数据库DevOps研发流程解决方案。
支持27种数据源,包括OLTP/OLAP/NoSQL/对象存储/数据湖;支持跨IDC、跨云厂商的数据源;提供免费、稳定、高效的数据库网关打通网络接入.快速查找数据.支持物理元数据及业务术语;基于图谱能力,可快速搜索、发现可用数据.数据质量治理.覆盖数据生产、集成、加工到消费的端到端血缘能力;支持定义数据质量规则,进行数据质量...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统,购买阿里云Databricks数据洞察集群之后,涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维,节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品(OSS、RDS、MaxCompute、EMR)进行深度整合,支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
使用 oss对象存储方案,计算存储分离节省客户存储成本,并为以后数据湖和多 计算框架做铺垫。推荐客户将数据格式存储为 Parquet,性能会有非常大优化。Databricks 数据洞察与阿里云其它产品(Kafka、Redis、MongoDB、Elasticseach、RDS和 MaxCompute等)进行了深度整合,支持以这些产品作为 Spark计算引擎的输入源或者输出...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储HDFS,spark
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