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。
通过简单几步配置即可将RDS、PolarDB 或者日志服务中某个日志中的数据快速同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版集群中.将RDS和PolarDB的多个数据库实例一键配置DTS同步链路.数据库数据接入.配置SLS数据同步链路,将日志数据快速接入.日志数据接入.PolarDB MySQL数据免费接入、多表增量更新物化视图、UDF、Multi-...
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云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版
阿里云MPP架构的云原生数据仓库,可提供PB级海量数据在线/离线分析服务,是面向各行各业的有竞争力的数仓方案,真正做到“人人可用的数据分析服务”。
用户现有的OLTP数据库实例,包括 RDS MySQL,PostgreSQL,或传统数据库实例 Oracle,SQL Server等,数据可以通过 数据传输服务 DTS,数据集成服务 Dataworks 等实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版,构筑可线性扩展的在线企业数据仓库服务。同时可以结合 Dataworks 的 ETL 调度功能,基于 AnalyticDB for ...
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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<em>数据仓库</em>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...
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
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。
MySQL、SQL Server->SQL Server、PostgreSQL->PostgreSQL、MongoDB->MongoDB、Redis->Redis、Oracle->Oracle等多种数据源到RDS的上云迁移。查看迁移支持的数据库类型>异构数据源间数据迁移 支持Oracle->MySQL、MySQL->DRDS、MySQL->OceanBase、DB2->MySQL等异构数据源间的数据迁移。热迁移 支持数据的结构迁移、全量迁移、...
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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。
实时数据仓库、实时搜索、数据汇总.RPO:0-亚秒级.RDS MySQL版.蔡伟杰,靖鑫,也树.支持多种数据库的零停机上云迁移.DTS基于数据库日志监听解析的技术实现非侵入式的增量数据实时采集。可将MySQL,PostgreSQL、Oracle、DB2及SQLServer等数据库的增量日志实时采集,实现多种数据库的零停机上云迁移.支持数据异地灾备、双活数据...
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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。
随着金融行业发展,传统的离线数仓已经越来越难以满足业务的实时诉求,通过DataWorks构建实时数据仓库,推动行业大数据业务化运营转型.实时客户分析及精准推荐.实时营销活动分析及监控.构建客群标签画像,直观描述群体特征.减少重复营销成本,提高ROI.实时计算Flink版.数据总线DataHub.为了快速数智化转型,拥抱新零售,新...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据</em>分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问 ,无需对数据分析应用做...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
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.针对不规范设计表,如没有 create_time/update_time的历史遗留表,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
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
Presto,支持 SQL 并提供了一个标准数据库的语法特性,但其不是一个通常意义上的 关系数据库,而是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式 SQL引擎,为交互式查询 而设计,比较适合的应用场景有 ETL、Ad-Hoc查询、海量结构化数据与半结构化数据 分析以及海量多维数据聚合与报表。在如下的两个测试场景下,ClickHouse明显比 ...
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
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
兼容 Greenplum开源 仓库,MPP全并行架构,广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态,新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上,分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索,是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:Elasticsearch,机器学习PAI-EAS,机器学习平台,云速搭
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
MySQL架构是单线程处理SQL,遇到大并发复杂查询时,需要排队长时间等待,容易形成慢查询,影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
而使用数据仓库或者大数据手段处理此类,虽然单个复杂查询效率会比 OLTP数据库高很多,但大并发请求对数类产品是非常不友好的,CPU等资源极易 被抢占一空。PolarDB MySQL 8.0采用开启并发度的方式,改变单线程处理 SQL的架构,充分利 用多核 CPU多线程优势,利用多线程并行处理复杂查询,有效解决大并发复杂查询的 问题,...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,云数据库PolarDB,云速搭CADT
游戏业务分区合服
游戏业务分区合服
概述 为了提高游戏玩家的体验,并提高留存率,增强付费率.除了游戏本身的内容趣味性外, 改善用户访问加速体验,并对游戏数据分区合服是很常见的业务运营场景. 本方案适用于: 1游戏业务运营,对多个分区数据库进行合并,增加付费用户积极性的需求. 2游戏业务加速,中心化部署的网络加速需求. 方案优势 1便捷数据迁移. 2内网安全传输 3加速远端用户访问质量体验 4快速应对上层业务运营的技术实现操作. 产品列表 网络产品:VPCSLBNAT网关CEN共享带宽包EIP全球加速GA 计算产品:ECS 数据库产品:RDSDTS 存储产品:OSS 云解析
DTS 提供了数据迁移、实时数据 Data 订阅及数据实时同步等多种数据传输能力,可实现 DTS Transmission 不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元 Service 化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分 流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景,助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。阿里云关系型数据库...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,数据传输,NAT网关,云企业网
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
提供 用户在云上使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、即时查询、机 器 学 习 等 场 景 下 的 大 解 决 方 案。详 情 请 查 看 www.aliyun.com/product/emapreduce Kerberos:Kerberos是一种网络身份验证协议,它旨在通过使用密钥加密为客户 端/服务器应用程序提供强身份验证。它提供了网络上的身份...
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,E-MapReduce
金融智能数仓解决方案
金融智能数仓解决方案是阿里云自研高性能、海量可扩展数据仓库服务、兼容部分 Oracle/Teradata 语法生态,大量应用于阿里巴巴集团内部电商,物流,文娱,广告等业务部门,服务于阿里云的金融、政企、互联网等各行业用户,支持快速构建新一代云化数据仓库服务。
属金融行业混合云解决方案,阿里云自研高性能、海量可扩展数据仓库服务、兼容部分 Oracle/Teradata 语法生态,大量应用于阿里巴巴集团内部电商、物流、文娱、广告等业务部门,服务于阿里云的金融、政企、互联网等各行业用户,支持快速构建新一代云化数据仓库服务.谢赟辉,靖鑫,也树.金融智能数仓解决方案.目前传统数据仓库...
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新版产品集合页
基于丰富的产品,将计算、存储、网络、数据库、大数据、人工智能等最新产品技术与场景深度融合,为开发者打造稳定可靠的云基础设施以及云原生的开发环境。
云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版免费试用自研云原生存算分离架构,强兼容 PG/Greenplum 开源生态和 Oracle/TD 语法,可打造全场景覆盖的企业级一站式数据平台。云数据库 ClickHouse 云数据库 ClickHouse 版是一款全托管的实时数仓服务,分为提供开源ClickHouse全托管服务的社区兼容版,以及和原厂战略合作开发的云...
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云数据库产品总览(瑶池)
阿里云提供完善的数据库解决方案,多款数据库产品,满足99%的业务场景,荣获Gartner、信通院等国内外多项认证。轻松满足高可靠、高可用性、高性能等数据库需求;运维工作量大幅减少,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
阿里云拥有强大且丰富的云数据库产品家族,涵盖关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据库生态工具四大版块,可以为企业数据生产和集成、实时处理、分析与发现、开发与管理提供全链路生命周期的服务.优选数据库产品,尊享超值好价,助力开发者和企业轻松上云!优选数据库产品,尊享超值好价,助力开发者和企业轻松...
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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。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 EMR 场景描述 解决的问题 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建 Hive数据仓库的数据迁移方案 数据仓库和分析系统,购买阿里云 EMR集群之后,Hive元数据库的迁移方案 涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁移上 Hive跨版本迁移后的数据订正 云。目前主流 Hive数据仓库迁移场景...
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,VPN网关,E-MapReduce,云速搭
在线教育流量洪峰
在线教育流量洪峰
1. 通过Tair缓存的性能增强型解决高并发读的性能问题,通过持久内存型解决大并发写性能及数据可靠性问题。 2. PolarDB作为主数据库保存业务的交易数据,通过弹性能力和并发SQL解决性能瓶颈。 3. ADB+QuickBI提供的数据仓库方案通过分时弹性能力和实时业务展现能力。
TPC-H提供测试用数据模型和测试 ,MySQL提供客户端连接 PolarDB进行操作。cd/root/2.18.0_rc2/dbgen/mysql-h-u test001-p PolarDB URL在页面获取:u 步骤2 登录数据库并执行语句 use tpch;source dss.ddl 文档版本:20210120 25 在线教育流量洪峰最佳实践 主数据库大流量方案 在数据库页面可以看到表已经创建。步骤3 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云数据库 Redis 版,云数据库PolarDB,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI
云原生数据库
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库,在存储计算分离架构下,利用了软硬件结合的优势,为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100%兼容MySQL和PostgreSQL生态,支持分布式扩展,高度兼容Oracle语法。
高度兼容MySQL,打通大数据生态,通过将数据实时同步至云原生数据仓库 AnalyticDB,实现对海量数据的实时分析,助力业务智能化.云数据库RDS MySQL.数据传输DTS.云原生数据仓库ADB MySQL.推荐搭配产品.交通物流:每秒万级并发.在线业务超高并发,轻松解决.电商行业中如大型促销秒杀场景对系统整体访问压力巨大。PolarDB ...
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