自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
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。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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...
机场视频监控
场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线上传到阿里云OSS上。 也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。 解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里云OSS跨区域复制功能实现异 地文件备份 3.通过OSS的自动生命周期管理功能实现 文件生命周期管理 产品列表 OSS对象存储 混合云阵列 高速通道（专线）
机场视频监控最佳实践 部署架构图 场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将 线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线 上传到阿里云OSS上。也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文 件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里...
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。
提供数据迁移、数据同步、数据订阅链路的数十个实时性能指标和监控视图，直观监控各条链路的健康状况，辅助用户进行故障诊断.查看同步链路状态和性能>.闭环的报警监控管理.可灵活配置任务延迟、任务状态等监控指标，对链路实时监控报警，并在故障消除后通知用户，实现监控、报警的闭环管理.大幅度降低运维成本.丰富的性能...
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云产品
基于ALB的统一流量调度和监控
企业在走向容器化过渡阶段，内部同时存在ECS应用和容器应用的情况，在多域名业务场景下，为了对应用的入方向流量进行统一的调度和监控，可通过ALB快速完成内部应用统一流量的管控。 典型场景 多域名转发到混合应用类型场景。 方案优势 1、 高弹性，高并发 2、 减少SLB+EIP数量 3、 一键WAF透明接入 4、 配置简单易上手 5、 统一流量运营分析
文档版本：20210915 49 PTS压测 基于 ALB统一流量调度和监控 5.PTS压测 本章节主要通过 PTS对 orders.api 和 users.api 应用进行流量推送，为后续 SLS监 控提供分析数据。步骤1 登录 PTS控制台（https://pts.console.aliyun.com/），若提示开通服务，单击确认。步骤2 重新进入 PTS控制台，若是新用户，系统提示如下优惠，请...
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系（OneModel、OneID、OneService），集产品、技术、方法论于一体，一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系，驱动创新。
基于Dataphin的数据管理能力，数据量庞大的地产企业做了数据治理的工作，进行数据采集，构建数据模型，进行多维数据分析，比如描述性分析、预测性分析、诊断性分析，而它们之间是一步一步进阶的。数据中台大幅度降低了数据运营成本与决策时间成本，提高了速度和准确性.集成超过50个数据源涉及的数据，地产、物业、营销、...
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云产品
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。
广泛应用于流量分析、广告营销 分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷 BI、数据集市、网络监控、分布 式 服 务 和 链 路 监 控 等 业 务 场 景。更 多 信 息，请 参 见 www.aliyun.com/product/clickhouse 数据传输服务 DTS：数据传输服务(Data Transmission Service)DTS支持关系 型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据...
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
数据传输服务(Data Transmission Service)DTS支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题.数据传输解决方案.DTS基于数据库日志监听解析的技术实现非侵入式的...
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解决方案
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集，提供一套抽象化的数据抽取插件（称之为 Reader）、数据写入插件（称之为 Writer），并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的.抽取、转换、导入.数据集成支持在数据抽取过程中进行简单的ETL数据转换操作（如日期...
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云产品
跨链数据可信连接服务
跨链数据连接服务 ODATS 是利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议，保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性，打破区块链数据孤岛，实现同构及异构链之间的可信互通，助力企业之间可信协作，促进产业生态可信融合。
远程与其他同构/异构区块链进行双向消息通讯，通过叠加业务中间层协议，完成链与链之间的复杂互操作，完成业务复杂规则.支持TEE、零知识证明等可验证隐私计算，完成对区块链数据的存在性认证，生成认证证明，保障链上数据隐私，降低跨链认证的复杂度，提高通讯效率.高安全、高性能.可视化控制台快速注册区块链，便捷的授权...
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云产品
跨链数据连接服务解决方案
利用蚂蚁区块链领先技术实现的跨链数据连接服务 Open Data Access Trusted Service(ODATS)。通过制定标准化的区块链UDAG全栈跨链协议，保证跨链交易的安全性、可扩展性及可靠性，打破区块链数据孤岛，实现同构及异构链之间的可信互通，助力企业之间可信协作，促进产业生态可信融合。
远程与其他同构/异构区块链进行双向消息通讯，通过叠加业务中间层协议，完成链与链之间的复杂互操作，完成业务复杂规则.支持TEE、零知识证明等可验证隐私计算，完成对区块链数据的存在性认证，生成认证证明，保障链上数据隐私，降低跨链认证的复杂度，提高通讯效率.高安全、高性能.\\u00A0生产监控.可视化控制台快速注册...
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解决方案
数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，旨让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
面向大众用户的数据可视分析产品模块，针对日常表单数据分析和时空大数据分析场景分别推出Card和Atlas两款产品，帮助您快速进行不同分析场景下的可视分析任务，探索数据价值、表达数据观点.DataV可视分析.图片56*56(不可与icon共存）.图片logo.icon名称(不可与图片logo共存）.icon名称.不填写不展示.DataV-数据看板.产品...
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云产品
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
结果汇聚查询 在Hologres中创建外表用于将MaxCompute的log_push数据聚合在Hologres中。步骤1 创建外表。在HoloWeb页面顶部菜单栏，单击连接管理>外部表。步骤2 在新建外部表页面，配置表的数据源参数(push_history)，并单击提交表。注意：外部服务的表，需要手动输入dataworks的项目名称，下拉框才有选项。步骤3 接下来我们...
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。
适用场景 电商网站数据看板 全国/全球业务态势分析 联网金融风险数据监控 方案架构 本实践方案架构如下图所示： 用户订单等数据同步到MaxCompute 通过Dataworks对原始数据进行处理并形成开放API 需要展示的结果数据以API的形式通过DataV在大屏上展示互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践概述 方案优势 ...
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
数据融合分析：文档版本：20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ￚ DLA融合分析（冷数据，全周期，低频查询、大范围跨度查询、关联 ADB 维度数据分析）+ADB存储密集型分析（温数据，1-3个月批量数据分析）+ADB计算密集型（热数据，实时分析）。ￚ 真正实现云原生数据处理、分析链路闭环，极大提高客户收益。方案...
数据安全中心
敏感数据保护（Sensitive Data Discovery and Protection），在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上，为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力，形成一体化的数据安全解决方案。
数据安全中心提供数据发现、数据分类分级、数据脱敏、数据审计及数据风险治理5大核心能力，助力企业更好的符合《数据安全法》、《个人信息保护法》各项要求.《数据安全法》、《个人信息保护法》施行.《数据出境安全评估办法》于2022年5月19日，国家互联网信息办公室2022年第10次室务会议审议通过，自2022年9月1日起施行。本...
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云产品
EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
Master节点 通常可以生成 1TB的数据进行基准性能测试，首先进入 hive-testbench目录下执行如 下脚本并加载测试数据 参数说明：数据集规模参数单位为 GB,1000表示生成的数据量为 1TB/tpcdata/tpcds 为表数据生成的目录，目录不存在就自动生成，如果不指定目录,数 据目录就默认生成到/tmp/tpcds目录下 cd hive-testbench#如果...
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