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。
推荐产品 DataV-数据看板 相关产品 RDS MySQL 版 大数据开发治理平台 DataWorks AnalyticDB MySQL版 实时数仓 Hologres产品版本DataV-Board 数据看板 DataV-Note 智能分析 DataV-TwinFabric 数字孪生 DataV-Atlas 分析地图 产品资源数量 工作空间数量 用户数数量 大屏项目数量 演示预案数量 组件收藏数量 设计资产存储空间 ...
来自：
云产品
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。
搭配使用大数据分析与展现：QuickBI.Dataphin获DAMA2023年度“数据治理优秀产品”奖.Dataphin通过中国信通院数据资产管理能力评测.Dataphin产品白皮书下载.【标题】产品售卖-copy.通用icon文字列表.结构化构建标签与统计指标，消除数据二义性.可视化数据仓库模型构建、物理任务全托管生产，分钟级自动化代码生成.数据资产化...
来自：
云产品
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
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...
电商网站数据埋点及分析
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
名词解释 日志服务 SLS：行业领先的日志大数据解决方案，一站式提供数据收集、清洗、分析、可视化和告警功能。全面提升海量日志处理能力，实时挖掘数据价值，智能 助力研发/运维/运营/安全等场景。更多信息，请参见日志服务简介 https://www.aliyun.com/product/sls 专有网络 VPC：Virtual Private Cloud，简称 VPC，是基于...
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。
云数据库 ClickHouse 冷热数据分层存储是一种更具性价比的单实例多类型并存的数 据存储方式，提供热数据存储和冷数据存储两种方式，以及不同数据存储介质之间的 转存策略。热数据指的是实时性查询要求高、访问频次较高的数据，采用 ESSD或高 效云盘存储，满足高性能访问的需求。冷数据指的是查询频度相对较低、访问频次较 ...
基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。本章主要通过 hive对存储在 hdfs上的日志进行分析，获取错误日志记录。整体流程 如下：步骤1 创建业务流程 log_analyse 进入数据开发页面 新建业务流程 log_analyse：文档版本：20201020 32 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 基于 hive的离线...
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
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、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。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 EIP 云服务器 ECS 消息队列 Kafka版 云数据库 ...
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
MaxCompute为您提供完善的数据导入方案 以及多种经典的分布式计算模型，您可以不必关心分布式计算和维护细节，便可轻松 完成大数据分析。目前，MaxCompute服务已覆盖全球16个国家和地区，客户遍及金融、互联网、生 物医疗、能源、交通、传媒等行业，为全球用户提供海量数据存储和计算服务。MaxCompute的多个客户案例荣获...
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。
} }],"Version":"1"}互联网电商行业离线大数据分析 6.附录B-T表示table_properties，用于配置默认的Table的FileFormat/RowFormat，为map 数据类型，包含如下配置项(可以在odpscmd中执行helpexternalproject查看帮助信 息)：1.storage_handler用于指定存储时storedby所使用的handler，如 org.apache.hadoop.hive.hbase....
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。
提供DataConnector模块，稍作配置即可把接入的数据实时同步到下游MaxCompute、OSS、TableStore等存储分析系统，极大减轻了数据链路的工作量.灵活的缓存时间，下游可重复消费，自动多备份，保障数据高可靠性.既有适合人交互的Web控制台，也有适合程序交互的API和SDK，满足各种使用需求.【标题】行业实战场景.谢赟辉,靖鑫,也...
来自：
云产品
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
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时的数 据状态。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...
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。
丰富的性能监控指标 大幅度降低运维成本 丰富的运行指标 提供数据迁移、数据同步、数据订阅链路的数十个实时性能指标和监控视图，直观监控各条链路的健康状况，辅助用户进行故障诊断。查看同步链路状态和性能>闭环的报警监控管理 可灵活配置任务延迟、任务状态等监控指标，对链路实时监控报警，并在故障消除后通知用户，...
来自：
云产品
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
数据融合分析：文档版本：20210224 3 游戏数据运营融合分析 最佳实践概述 ￚ DLA融合分析（冷数据，全周期，低频查询、大范围跨度查询、关联 ADB 维度数据分析）+ADB存储密集型分析（温数据，1-3个月批量数据分析）+ADB计算密集型（热数据，实时分析）。ￚ 真正实现云原生数据处理、分析链路闭环，极大提高客户收益。方案...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您