云原生多模数据库Lindorm
云原生多模数据库Lindorm提供各规模、多模型的云原生数据库服务。可兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口。支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，是互联网、IoT、车联网、广告、社交等场景首选数据库，也是为阿里核心业务提供支撑的数据库之一。
海量数采测点数据高通量、高并发、低延迟写入，库内高效数据统计、计算、处理等分析任务执行.工业数据云IT&OT融合存储分析.使用Lindorm存储广告营销中的画像特征、用户事件、点击流、广告物料等重要数据，提供高并发、低延迟、灵活可靠的能力，帮助您构建高效的实时竞价、广告定位投放等系统服务.千万并发下，仍可保持单个...
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湖仓一体架构EMR元数据迁移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 ...
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
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。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...
弹性裸金属自建ORACLE数据库单机版
场景描述 1.客户业务系统选型ORACLE数据库且不愿 做业务改造：由于历史原因，客户业务系统 只支持ORACLE数据库。适配开源数据库 业务改造量大，客户没有技术/时间去做改 造。 2.高性能：客户希望拥有比虚拟机更高的性能 和稳定性，以保障数据库高性能，支撑高并 发的业务系统； 3.高可用：在单机条件下，极端情况下数据库 发生宕机时，客户希望能快速拉起数据库服 务，减少停机时间； 4.数据安全性：极端情况下能找回数据。数据 备份和恢复更方便。
2.如何利用云上资源和产品优势兼顾单机数 据库的可用性；3.如何快速备份和恢复数据库数据，保证云上 数据的安全性。产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 专有网络 VPC 弹性公网 IP 弹性裸金属服务器 块存储 云速搭 CADT 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 弹性裸金属（神龙）自建 ...
云数据库RDS MySQL版备份恢复
场景描述 用户数据库数据， 部分需要快速、 小颗粒度恢复、 部分需要异地备份、部分需求长期归档。 当前自建 MySQL 上建立完善的备份/恢复系统无法完美满足用户需求， 且建设/维护成本很高。 RDS 的完善的备份/恢复方案可以有效帮助到用户。 方案优势 1. 可以方便实现本地备份及库表级别快速恢复， 快速应对误操作误删除等逻辑错误， 降低业务损失。 2. 可以方便实现异地备份， 实现数据级容灾， 满足合规要求。 3. 可以方便将数据进行归档， 实现长期数据的高性价比保存方案。 4. 有效提升用户数据备份效率， 降低维护工作量。 解决问题 1. 自建数据库发生误操作时恢复复杂 2. 部分数据发生错误进行恢复时可能影响其他数据访问 3. 异地备份操作复杂 4. 长期数据保存成本较高 5. 备份恢复系统维护所需人力成本较高
云数据库 RDS MySQL版备份恢复 最佳实践 业务架构 场景描述 用户数据库数据，部分需要快速、小颗粒 度恢复、部分需要异地备份、部分需求长 期归档。当前自建 MySQL上建立完善的 备份/恢复系统无法完美满足用户需求，且建设/维护成本很高。RDS的完善的备 份/恢复方案可以有效帮助到用户。方案优势 1.可以方便实现本地备份及...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据，我们如何进行数据库的选项，这里对比了开源的两种常见分析性数 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式，其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征，并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化，使得 写性能达到最优（可达到 200MB/S...
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...
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
多种用户角色共享数据，交互式协同合作.交互式协同工作.可以协同工作的工作空间，交互式的作业执行方式，支持Spark、PySpark、Spark R和Spark SQL类型的作业，分析结果可视化展示.集群之间共享数据库、表的元信息，无需重复创建.100%兼容开源Spark，迁移成本低，性能表现优异.完全兼容Spark生态.在Apache Spark基础上做了...
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企业上云数据安全
场景描述 企业是否选择上公共云，或者哪些系统或数据上 公共云，对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴，即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类，然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
pip install PyMySQL 若安装的 PyMySQL 版本号>1.0，修 改 数 据 库 连 接 语 句 为：db=pymysql.connect(host=dbhost,user=dbuser,password=dbpass,database=dbname)步骤4 通过运行脚本 python insert_demodata_into_TDE_finance_table.py(使用前先替换文 件里 rds的域名，用户名以及密码)，往 finance表中插入一条数据，...
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。
伴随着用户业务的快速增长，数据的操作更加频繁，数据库数据量越来越大。对实例备份成本控制，实例恢复RTO有着更高的需求。所以RDS MySQL在全量备份的基础上，引入了增量备份，推出高频物理备份功能.RDS MySQL高频物理备份，干货十足，看这篇内容就够了！EasyNLP是阿⾥云机器学习PAI 团队基于 PyTorch 开发的易⽤且丰富的中...
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数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值.对外，大数据系统与业务系统解耦，对内，大数据系统各组件之间解耦.通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期.实时计算Flink.实时数据...
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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。
跨链数据连接服务 ODATS(Open Data Access Trusted Service)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.跨链数据连接服务 ...
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DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
传统 ETL工具提供每日增量、每日全量的上传方式，但由于数据库数据的增量上传是 通过数据库提供数据变更的日期字段来实现，要求您的数据库有数据变更的日期字段。数据传输服务 DTS数据同步功能通过 binlog实现。对无数据变更日期的表，仍然可 以通过 binlog的时间来生成创建/修改时间，兼容性更好，同时使用 DTS提高了数据 ...
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。
生产全流程动态模拟.DataV在数据智能分析领域，通过AI智能分析与数据可视化的结合，为高频数据处理场景提供了一套简单易用的可视化分析工具，通过具象、生动、有趣的方式快速理解数据，让更多用户能便捷高效地利用数据可视化技术获得信息表达的优势和乐趣、获得全新数据互动体验；自动化数据洞察能力，利用智能AI推荐，帮助...
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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。
可以将源端数据库数据实时同步到数据仓库，构建实时分析数仓，也可以根据调度策略的配置，定期地将源库中的结构和存量数据迁移至目标库中，构建更加灵活的数据仓库（例如构建T+1的周期性数仓）.实时同步功能支持将并发粒度缩小到事务级别，能够并发同步同张表的更新数据，提升同步性能；支持多并发压缩传输，降低传输链路对...
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