容器跨可用区高可用
场景描述 本实践适合使用容器服务ACK结合阿里云上的 其他产品构建跨可用区高可用应用的场景。在一 开始创建容器服务ACK的时候就把容器集群建 成多个可用区的架构，某可用区挂掉后，不影响 应用和集群的高可用。容器服务ACK通常配合 高可用SLB，RDS，Redis等产品，实现跨可用 区高可用。 解决问题 1.利用容器服务ACK搭建跨可用区高可用 的应用 2.容器服务ACK结合SLB，RDS，REDIS构 建高可用应用 产品列表 容器服务ACK RDSforMysql版 云数据库Redis版 文件存储NAS
3.define('WP_REDIS_DATABASE','1');4.define('WP_REDIS_PASSWORD','${your_password}');5.define('FS_METHOD',"direct");文档版本：20220622 40 容器跨可用区高可用最佳实践 部署 wordpress应用 步骤21 启动 object cache 步骤22 启动成功，点击 Flush cache，然后登录 redis数据库查看。文档版本：20220622 41 容器跨可用...
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。
更多信息，请参见 www.aliyun.com/product/dts 云数据库 RDS MySQL 版：云数据库 RDS MySQL 版是全球最受欢迎的开源数 据库之一，作为开源软件组合 LAMP（Linux+Apache+MySQL+Perl/PHP/Python）中的重要一环，广泛应用于各类应用场景。更多信息，请参见 www.aliyun.com/product/rds/mysql 文档版本：20210416 IV 云 ...
中小企业自建Hadoop集群上云解决方案
中小企业自建 Hadoop 集群上云解决方案，助力自建 Hadoop 用户快速构建云上半托管开源大数据平台，在保持原组件使用习惯延续的同时，充分利用云上服务特点，更加便捷地迭代企业大数据平台架构，聚焦业务价值开发。
本方案构建了安全的数据传输网络，基于 Apache Flink 官方产品Ververica，提供可选的实时计算平台半托管服务，在兼容开源 Flink 的基础上提供商业增值能力，可广泛用于实时 ETL、数据库 CDC、实时风控、实时入仓（湖）、实时机器学习等流式数据处理场景.流式数据处理.流式数据处理.OLAP 查询面向各类业务角色，同时依赖各种...
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解决方案
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
在HoloWeb控制台，选择SQL编辑器，然后点击新增SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高QPS点查询场景）。1.首先创建ads_province_info表。文档版本：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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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
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分钟最快弹出300个节点，灵活应对业务变化.海量算力即时...
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云产品
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有 效 降 低 企 业 成 本，并 保 障 数 据 安 全。详 见：https://help.aliyun.com/product/27797.html Dataworks：DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本：20210802（发布...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
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
2.数据采集：日志和数据库数据需要通过数据通道（如消息队列 Kafka）使整条数据 链路‘流动’起来。比如日志中的数据，可通过日志采集等工具被实时上报到消息队 列 Kafka中；数据库中的数据，可通过数据传输服务 DTS被实时数据同步到消息 队列 Kafka中。3.数据加工：消息队列收到的原始数据，往往存在格式不齐或内容不全，...
AHAS多活容灾MSHA
多活容灾MSHA是在阿里电商业务环境演进出来的多活容灾商业化产品，是应用高可用服务AHAS的核心模块，为客户提供容灾架构建设能力。横向支持容灾架构的上线、运维、演练、切流，升级到下线。纵向支持业务流量的全链路管理，从流量接入到服务化调用再到异步化消息，最终完成数据落库。
纵向支持业务流量的全链路管理，从流量接入到服务化调用再到异步化消息，最终完成数据落库.查看产品文档.多活容灾 MSHA.更多产品与服务.应用高可用服务专注于提高应用及业务的高可用能力，主要提供应用架构探测感知，故障注入式高可用能力评测和流控降级高可用防护三大核心能力，通过各工具模块可以快速低成本的在营销活动...
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云产品
大数据系统基准性能测试最佳实践
本方案适用于在阿里云上进行大数据基准性能测试的场景，包括 Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试。本文采用CADT工具结合阿里云的E-MapReduce服务快速构建测试集群，并提供了Teragen和Terasort测试，TestDFSIO测试的测试脚本，便于迅速开展测试。
EMR还可以与阿里云其他的云数据存储系统和数据库系统（例如，阿 里云 OSS和 RDS等）进行数据传输。EMR的 SmartData组件是 EMR Jindo引 擎的主要存储部分，为 EMR各个计算引擎提供统一的存储优化、缓存优化、计算 缓存加速优化和多个存储功能扩展。详见 https://help.aliyun.com/document_detail/28068.html 云架构设计工具 ...
金融分布式架构SOFAStack
阿里云金融分布式架构SOFAStack为金融用户提供全栈式的基础架构能力，是集项目管理、微服务开发、发布部署、监控运维、容灾高可用等全栈式解决方案，助力客户应用轻松转型分布式架构，保证风险安全的同时帮助业务需求敏捷迭代，支撑金融业务创新，开发人员学习成本最多可降低92%、应用开发效率可最多提升80%、运维人力成本最多可节省90%
基于金融分布式架构 SOFAStack 和分布式数据库 OceanBase 研发的银行核心系统，让网商银行拥有处理高并发金融交易、海量大数据、弹性扩容和异地多活的能力。利用互联网和大数据的优势，给更多小微企业提供金融服务。基于 SOFAStack 金融分布式架构保证金融交易安全流畅，让用户对后台技术的复杂程度无感，且极大提高了业务...
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云产品
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
基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能 存储，RDS支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度兼容 Oracle数据库）和 MariaDB TX引擎，并且提供了 容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦 恼。更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/rds 函数...
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。
比如聚合任务按小时、天维度计算的聚合值，清洗任务加工的按天分区表等，在数据对比时就可以根据对应的时间周期来进对比，比如小时周期的任务实际已完整处理多个小时数据 后，就可以对比处理过的小时数 据，而天维度的聚合值，一般就需要等待新任务处理完完整的一天数 据后才能对比。2、数据规模 中小数据规模:建议进行全量...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
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
查看数据库表 元数据和数据库信息映射完成后，我们可以直接在 MaxCompute中查看到 hive数据 库的表信息。步骤1 进入 odpscmd，选择使用刚刚创建的数据库。键入命令 show tables;查看所有表。发现可以通过 odpscmd客户端查看到在 Hive中创建的表信息。3.4.执行 SQL任务 在 MaxCompute中，我们可以通过 Hive混合模式来运行...
事件总线 EventBridge
事件总线 EventBridge是阿里云提供的一款无服务器事件总线服务，支持阿里云服务、自定义应用、SaaS应用以标准化、中心化的方式接入，并能够以标准化的 CloudEvents 1.0 协议在这些应用之间路由事件，帮助您轻松构建松耦合、分布式的事件驱动架构。
提供云产品、SaaS 应用和用户应用的连接管理能力；联合Serverless，提供EDA事件驱动架构的最佳实践.函数计算 FC.5分钟部署一个微服务电商商城，领社区好礼！云原生重磅产品组合！5分钟部署一个微服务电商商城，领社区好礼！查看全部产品.事件总线 EventBridge 是阿里云提供的一款无服务器事件总线服务，支持阿里云服务、...
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云产品
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
企业应用（酒店PMS）混合云组网最佳实践
酒店上云是分阶段实施，线下和云上的混合云是长期 状态，需要保证线下多地域多分支、云上多地域之间 互相访问，且需要满足不同类型的企业节点的服务要 求，比如总部 IDC 要求带宽大，对安全可靠性要求 高等。
ECS、RDS规格依据线下现有配置对标，根据 PMS系统对操作系统和数据库的 类型选择，考虑数据库容灾设计，数据库选择多可用区，以某 PMS为例，ECS 操作系统为 Centos 7.6 64位中文，RDS为 MySQL 5.7 多可用区版本；基于安全考虑，PMS系统采取内网访问方式，使用私网 SLB。如果需要提供公网 访问能力，SLB选择公网实例类型，...
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...
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
测试数据查看 步骤1 按照 2.2小节的方式登录集群的 Master节点,运行 hive命令连接 hive，查询生成的数 据库。Hue(Hadoop User Experience)是一个开源的 Apache Hadoop UI 系统，最早是由 Cloudera.Desktop演化而来，由 Cloudera贡献给开源社区，它是基于 Python Web 框架 Django实现的，通过使用 Hue可以在浏览器的 Web控制...
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