Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
多信息,请参见:https://help.aliyun.com/product/90275.html RDS: 阿里云关系型数据库 RDS(Relational Database Service)是一种稳定可 靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。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...
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,日志服务(SLS),函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
自建Hadoop迁移MaxCompute
自建Hadoop迁移MaxCompute
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群,为了降低企业大数据计算平台的成本,提高 大数据应用开发效率,更有效保障数据安全,把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute,Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC,ECS。
解决的问题 客户基于ECS、IDC自建或友商自建了大数据集群,自建Hadoop集群搬迁到 MaxCompute 为了降低企业大数据计算平台的成本,提高大数 自建Hbase集群搬迁到云 Hbase 应用开发效率,有效保障数据安全,把大数据 自建 Kafka 或服务器数据实时同步到 集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 MaxCompute 迁移到...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,云数据库 HBase 版,数据总线,云速搭
大数据workshop
大数据workshop
大数据workshop
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 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 适合 OLAP数据分析,数据表的行存模式适合高 QPS点查询场景)。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本:20210628(发布日期)42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
来自: 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
互联网、电商Elasticsearch搜索
互联网、电商Elasticsearch搜索
场景描述 每一个生活在互联网中的用户,每天都在经 历各种各样的“搜索”,查找电商网站商品、 信用卡账单、查电子发票、查附近的餐厅酒 店、查偶像、查交通等等。相对于传统的关 系型数据库,Elasticsearch只需要几毫秒的 时间,即可查询PB级数据并从中找到匹配 信息。利用Elasticsearch高可用性和易用 性,能够快速处理网站、APP丢给它的文本、 数字、日期、IP以及地理数据。 解决问题 1.电商网站商品、订单、物流等搜索 2.保险行业保单查询 3.互联网教育行业课程搜索 4.O2O行业地理位置搜索等 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL版 Dataworks Elasticsearch 数据传输服务DTS
关系型数据库 RDS:Relational Database Service,简称 RDS,是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。RDS基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性 能存储,支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS和 MariaDB引擎,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。多信息,...
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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 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...
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零售商超基于Serverless服务化改造
<em>新</em>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 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 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...
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金融专属大数据workshop
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 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 适合OLAP数据分析,数据表的行存模式适合高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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游戏数据运营融合分析
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
本最佳实践基于分析型数据库 AnalyticDB、数据湖分析 Data Lake Analytics、日志服务 SLS、对象存储 OSS、关系型数据库服务 RDS、数据传输服务 DTS、数据分析与展现 Quick BI等产品组合,构建一代游戏数据(热、温、冷三层)运营融合分析一体化解决方案。应用范围 游戏行业有结构化和非结构化数据融合分析需求的客户。...
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自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后,涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本),涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce,VPC,ECS,OSS,VPN网关。
步骤2 部署完成后,重启 Hive MetaStore和 HiveServer2 步骤3 由于在创建 EMR集群时我们指定了 RDS for MySQL实例的数据库作为 Hive的元 据库,但是此时元数据库还未创建,因此在 EMR控制台可以看到 Hive MetaStore服 务异常停止。文档版本:20210721 25 自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 创建 EMR集群 通过查看 ...
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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
详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5- admin/domain_realm.html [capaths]为了执行直接(非分层)跨领域身份验证,需要一个数据库来构造领域 之间的 身份 验 证路径,本节用于定 义该 据库。详见:https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5-admin/capaths.html 文档版本...
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基于MaxCompute的大数据BI分析
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
文档版本:20211213 1 基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时数据分析的核心能力为切入点,将客户的业务 、日志数据引导至阿里云的日志服务和分析性数据库。融合阿里云的日志服务 SLS 的生态,增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
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MaxCompute湖仓一体方案
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
Apache Hive:Apache Hive是基于 Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化 的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL查询功能,可以将 SQL 转换为 MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类 SQL 快速实现简单的 MapReduce统计,不必开发专门的 MapReduce应用,十分适 合数据仓库的统计分析。...
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利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
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, 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...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
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 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...
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基于SLS实现统一告警最佳实践
基于SLS实现统一告警最佳实践
告警对于企业的开发运维,安全运维,业务运维有着至关重要的作用。然而很多企业在告警运维方面存在着重复建设、监控质量差、告警风暴、触达不人性化、无法闭环等问题。 针对企业在告警管理方面存在的痛点问题,SLS告警提供了一站式云上告警管理方案,具有弹性易用、稳定可靠、功能持续升级、成本更低、噪音更少等优势。企业可以将现有的监控方案系统无缝接入到SLS告警平台,实现在SLS上一站式管理告警。
步骤1 输入查询分析语句:status>=500|SELECT count(1)as err_cnt 文档版本:20211021 33 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警 步骤2 单击右上角的另存为告警>新版告警。步骤3 填写告警名称和动态告警严重度的配置。步骤4 修改标注描述。文档版本:20211021 34 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警 步骤5...
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函数计算实现弹性音视频处理系统
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
自定义工作流:FnF实现高度自定义的工作流,实现并行转码,打水印,元信息插 入数据库等复杂组合操作,并能实现工作流的安全升级更新。降低成本:视频转码是 CPU密集型,基于 Function Compute 计算资源利用率高,可以大大降低转码成本。提升效率:降低学习和上手成本,大大缩短项目周期,加快开发部署。文档版本:20201228...
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自建数据库迁移到云数据库
本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS,解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构,支持跨可用区容灾,给业务带来数据安全、可用性、性能和成本方面收益。方案提供了快速体验教程,模拟了数据库迁移所需的工作,帮助您快速上手。
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方案导读背景RDS 解决的问题如何迁移到 RDS迁移前后对比优惠购买自建数据库迁移到云数据库本方案介绍如何将网站的自建数据库迁移至云数据库 RDS,解决您随着业务增长可能会面临的数据库运维难题。数据库采用高可用架构,支持跨可用区容灾,...
来自: 解决方案
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
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。
创建一个新库以及集合(如果不填 写集合,新库默认会有一个名为 test 的集合),用于测试。25 文档版本:20240304 基于函数计算 FC 实现阿里云 Kafka 消息内容控制 MongoDB DML 操作 场景验证 这里数据库名 kafkaToMongoDB 查询 中的数据 2.4.MongoDB 步骤1 双击新建的,可以看到默认的 test 集合,通过 db.test.find()....
来自: 最佳实践 | 相关产品:函数计算,消息队列 Kafka 版,云数据库 MongoDB版
数据库 RDS MySQL 版
阿里云云数据库RDS MySQL是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线MySQL数据库服务, 提供了高可用、高可靠、高安全、易运维等一站式的数据库解决方案,帮助您免除MySQL运维的烦恼。
如果您希望插入或者更新数据,可以考虑使用 INSERT INTO.ON DUPLICATE KEY UPDATE 语句,这将在出现主键冲突时更新数据而不是插入数据,以确保主键保持唯一性。阿里云 RDS MySQL 提示没有 DATEADD 这个函数,请问有什么相关函数可以用?谢谢。阿里云 RDS for MySQL 兼容MySQL 5.5、MySQL 5.6、MySQL 5.7、MySQL 8.0版本,...
来自: 云产品
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。
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数据库 SelectDB 版产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规常见问题社区云数据库 SelectDB 版基于 Apache Doris 的云原生实时数据仓库,致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。...
来自: 云产品
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