SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS<em>数据</em>入湖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。
SLS 数据入湖 Kafka 最佳实践 业务架构 场景描述 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、...
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
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。
工作原理 Kibana:用于查询、分析和可视化展示数据 Elasticsearch:用于存储Kibana的Meta数据,主要为配置信息,由于Kibana的Meta 信息经常需要更新,而SLS不支持更新操作,因此需要部署一个Elasticsearch专门 用于存储kibana的Meta数据 Proxy:用于区分Kibana对Meta数据和日志服务Elasticsearch兼容接口的API请求,需要...
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)
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
云原生企业级数据
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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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...
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互联网电商行业离线大数据分析
互联网电商行业离线大<em>数据</em>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。
类别 配置项 说明 基本属性 中文名 销售数据统计 结构设计 添加字段 total_quantity,DOUBLE total_sales,DOUBLE 步骤5 添加完两个字段后,单击保存按钮,并单击上方的提交到生产环境。步骤6 在提交生产确认页面,点击确认提交。互联网电商行业离线大数据分析 步骤7 切换到业务流程,将ODPSSQL点击拖入。步骤8 在新建...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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
ClickHouse提 供了大约28种表引擎,各有各的用途,比如有 Lo系列用来做小表数据分析,MergeTree 系列用来做大数据量分析,而 Integration系列则多用于外表数据集成。MergeTree系 列是官方主推的存储引擎,支持几乎所有 ClickHouse核心功能。本实践以 MergeTree 系列为例进行介绍,关于如何选择 ClickHouse 表引擎,详情请...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>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
文档版本:20210224 92 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 步骤3 可以看到数据表信息已获取,继续增加数据源。文档版本:20210224 93 游戏数据运营融合分析 数据分析及展示 6.3.核心运营数据实时分析:客户来源渠道实时分析 登录 adb高性能库,创建视图 channel_detail,统计最近 12小时用户来源渠道信 息,并进行查询...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,云原生数据仓库AnalyticDB My,数据湖分析,Quick BI
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。
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企业级云灾备与数据管理方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益企业级云灾备与数据管理云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力,全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境,帮助用户减少因...
来自: 解决方案
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
Function Compute构建高弹性大<em>数据</em>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
性能压测.51 文档版本:20210806(发布日期)1 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 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 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,...
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
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(简称AnalyticDB)是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务,可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
同时支持实时的统计数据,监测不同渠道用户的增长、活跃、留存状况,让企业快速分析出投资回报率,便于改进产品体验和优化营销方案,提高整体收益.支持数据在和分区级别分为热数据和冷数据,热数据存储在高性能介质,加快查询计算速度;冷数据存储在便宜的HDD介质上,节约存储成本.冷热数据分层.查询速度快,支持对海量...
来自: 云产品
云Clickhouse冷热数据分层存储
云Clickhouse冷热<em>数据</em>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。
2.通过写入和查询 4.4亿左右、425GB的大宽表数据,展现了云 ClickHouse在宽表 查询领域的性能和冷热分层存储数据和平滑查询冷热分层存储的能力,在热存的 情况下可以秒级查询出亿级数据不同场景的 SQL,在冷热混合存储场景下可以秒 级到分钟级查询出各种业务 SQL的结果。3.通过配置 DTS同步链路和 SLS日志投递,可以快速将...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,数据传输,日志服务(SLS),云数据库 ClickHouse
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。
提供数据的资产化管理能力,提供资产可视化查看管理、数据标准定义、数据质量监控、资产分类分级、查询脱敏配置、资源统计分析、元数据查询等功能.数据资产管理.支持多种数据源及API创建方式,支持调用统计及运维监控,提供稳定、可靠的API服务.Dataphin数据源.支持将Dataphin的逻辑和物理配置为可直接调用的Dataphin...
来自: 云产品
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。
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...
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
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>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
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据,冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中,热 存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据,对接BI分析 工具,快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算,使用...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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 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
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。
自动探查上传数据,无需专业技术背景即可快速了解数据内容、统计分布.自动探查,洞悉业务数据特征.数据可视化卡片智能一键生成,从数据到可视一步完成.数据卡片,构建可视知识库.可视化地理分析工具,通过GANOS时空数据引擎实现海量时空数据实时分析.分析地图,洞察空间数据趋势.在线可视分析工具,一键分享可视化分析结果...
来自: 云产品
大数据近实时数据投递MaxCompute
大数据近实时<em>数据</em>投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓,打通云下数据上云链路,解决数据复杂类型支持和动态分区问题,满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下,现有业务系统零改造,打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程,数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎,实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
配置周期调度业务流程将临时表数据处理后写入最终表 本节介绍将完成 UDTF处理临时表数据的方式配置 MaxCompute周期调度,以最终 实现投递至 Kafka的数据信息近实时自动入仓。在工作空间的数据开发界面,选择数据开发,新建业务流程。文档版本:20240419 44 大数据近实时数据投递 MaxCompute 新建业务流程对话框中,命名业务...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,专有网络 VPC,云服务器ECS,访问控制,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,数据总线,云速搭CADT
电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求 (例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结 果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本:20220127 XVI 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 步骤3 找到 customer_entity这张表(即用户),执行 SQL操作,发现当前仅一条示例数据(如果有数据可以先删除,再执行数据生成)。文档版本:20220127 XVII 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 步骤4 执行数据生成,构建假数据。文档版本:...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),DataWorks,云速搭CADT
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
DTS<em>数据</em>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
数据抽取不幂等或容错率低,如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后,再次抽取无法获取 0:00时的 状态。2.针对不规范设计,如没有 create_time/update_time的历史遗留,传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差,抽取数据+重试任务往往需要 1-3小时。另外数据库的数据...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
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