Spark on ECI大数据分析
<em>Spark</em> on ECI大<em>数据分析</em>
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
文档版本:20200409 16 Spark on ECI大数据分析 应用开发 文档版本:20200409 17 Spark on ECI大数据分析 Spark on Kubernetes实践方案对比 3.Spark on Kubernetes实践方案对比 本章中,我们首先通过 Spark on 阿里云容器服务 Kubernetes版(ACK)并结合 Kubernetes原生的技术说明来解释 Spark on Kubernetes架构相比传统的...
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
云数据库 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
云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓,作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎,MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,使您经济高效的分析处理海量数据,进行敏捷的业务洞察。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测最佳实践.最佳实践团队.大数据近实时数据投递MaxCompute 最佳实践.最佳实践团队.基于MaxCompute的大数据BI分析最佳实践.查看更多>.通用解决方案.云上大数据仓库解决方案.云上数据集成解决方案.个性化搜索和推荐解决方案.湖仓一体解决方案.5分钟的快速大数据分析方案.海量...
来自: 云产品
表格存储Tablestore
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless分布式数据库,它可提供低成本、高性能的存储方案,同时也可提供稳定与极致的数据服务。
适用于海量账单、IM 消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储,提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力.表格存储 Tablestore.海量规模订单系统解读.Feed流系统设计.百亿级全网舆情分析系统存储设计.基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储.表格存储团队.表格存储...
来自: 云产品
实时数仓Hologres
Hologres(原交互式分析)是一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议),支持PB级数据多维分析(OLAP)与自助分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务(Serving),与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合,提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
支持GIS空间数据分析.DataWorks开发集成.与DataWorks深度集成,提供图形化、智能化、一站式的数仓搭建和交互式分析服务工具,支持数据资产、数据血缘、数据实时同步、数据服务等企业级能力.达摩院Proxima向量检索.与机器学习平台PAI紧密结合,内置达摩院Proxima向量检索插件,支持在线实时特征存储、实时召回、向量检索....
来自: 云产品
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。
支持将MySQL库分表的数据聚合到同一张表中,提供全局数据分析能力.云服务器ECS.云数据库RDS MySQL版.推荐搭配产品.通用:BI报表分析加速.与多种BI工具高度兼容,开箱即用.查看更多商品.查看更多商品.新开窗口打开.支持按小时设置计算资源弹性扩容规则,解决计算资源峰谷需求问题,降低计算资源成本.白天工作高峰期,准时...
来自: 云产品
SLS多云日志采集、处理及分析
SLS多云日志采集、处理及<em>分析</em>
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务,通过日志服务 进行数据分析,帮助提升运维、运营效率, 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户,推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输;针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况,可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本:20211203 55 SLS多云日志采集、处理及分析 Spark数据处理 Log producer写入日志服务 9.Spark数据处理 Log producer写入日志服务 9.1.Git 作业源码 说明:本节直接使用已经编译好的作业,作业代码使用 spark消费 kafka数据,经过 数据处理使用 log producer写入日志服务。(开发者可以直接阅读源码或参考附录编 译...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),NAT网关,E-MapReduce,全站加速 DCDN,云速搭CADT
云原生数据分析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。
兼容MySQL协议,无需ETL,可使用SQL直接分析OSS等十种源数据,快速低成本开启大数据分析.云数据库RDS MySQL版.对象存储OSS.推荐搭配产品.Lakehouse实时入湖.异构数据实时分析,为数据驱动提速.直接使用生产库对海量数据分析,不仅会对线上业务产生影响,还可能出现超时,查询失败的现象;但自建数据仓库又需投入大量的软...
来自: 云产品
基于弹性供应组构建大数据分析集群
基于弹性供应组构建大<em>数据分析</em>集群
场景描述 基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集 群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本:跨售卖方式提供计算实 例,按秒计费,可全部使用spot实例 交付,最高可省90%成本。 2.稳定可靠:跨可用域、跨实例规格, 降低spot被集体释放的风险;自动托 管,分钟级巡检,动态保证集群的算 力。 3.快速交付:单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合:可分别指定spot和按量 实例的交付策略,以及差额补足的策 略,包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一,无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张,无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
供应组容量 目标容量 48 抢占式实例的 24 目标容量 按量实例的目 24 标容量 文档版本:20200619 34 基于弹性供应组构建大数据集群分析 Spark集群搭建 供应组容量:容量等于供应组内每种实例规格对应的实例与该实例规格的容量权重 的乘积之和。可以认为是一种算量的衡量方式,单位可以是 vCPU个,也可以是实 例个。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,弹性公网IP
数据湖-在线学习场景数据分析
数据湖-在线学习场景<em>数据分析</em>
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
文档版本:20200331 59数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 步骤13调度配置成功之后,每天0点30开始运行工作流,所有任务运行完成后会在 jfs:/datalake/result目录下生成新的昨天的日志目录,如下图所示。total_pv_uv、pv_by_content、pv_by_hour三个目录下分别存放计算得出的三个指标,可以使用-cat查看文件内容:文档...
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
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>数据分析</em>
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
结论:云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本:20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线,搭建实验环境,构建在线用户行为分析平台:2.2.核心模块 游戏服...
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
电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及<em>分析</em>
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
开启查询分析功能 步骤1 在使用 SLS的数据分析功能进行分析之前,必须开启分析功能才能进行数据分析(未 开启分析之前的数据无法进行分析)。鼠标移至查询分析,点击设置按钮。步骤2 点击“+”添加自定义需要分析的字段(即日志采集上来的字段),设置类型(bhv_value 需要累计,故设置为 doblue),设置别名(即 SQL查询时...
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
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<em>数据分析</em>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 库侧重成本、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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
E-MapReduce Serverless Spark
E-MapReduce Serverless Spark 是阿里云 E-MapReduce 基于 Spark 提供的一款全托管、一站式的数据计算平台。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务,显著简化了大数据计算的工作流程,使用户能更专注于数据分析和价值提炼。
得益于其开放的产品架构,EMR Serverless Spark 使得在数据湖中对结构化和非结构化数据进行分析与处理变得简单高效。此外,其还内置了任务调度系统,允许用户轻松构建和管理数据 ETL 任务,实现数据管道的自动化和周期性数据处理。EMR Serverless Spark 还内嵌了先进的版本管理系统,并提供了开发与生产环境的完全隔离,...
来自: 云产品
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。
智能商业分析 Quick BI免费试用Quick BI 提供智能化数据分析及可视化能力,满足用户数据准备、数据分析、数据可视化等需求。智能用户增长 Quick Audience智能用户增长(Quick Audience),是一款全渠道消费者分析、智能内容管理和自动化触达运营工具,助力企业用户增长。数据开发与服务大数据开发治理平台 DataWorks免费...
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。
需要有灵活可扩展的计算平台、弹性可伸缩集群资源及灵活管控的用户 名词解释 Databricks数据洞察:是基于 Apache Spark的全托管大数据分析平台,产品内核 引擎使用 Databricks Runtime,并针对阿里云平台进行优化,使用 Notebook交互 式数据分析,Python库便捷安装,使用 Delta表存储比其他使用 Spark查询性能 有 5-10倍的...
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
云数据库HBase
阿里云云数据库 HBase 版(ApsaraDB for HBase)是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库,轻松支持PB级大数据存储,满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。
同时有一些即时数据分析需求.Spark可以直接分析HBase数据提供丰富的离线统计能力,HBase本身提供高吞吐低延迟的在线数据读写能力.离/在线一体化处理.支持结构化、半结构化的灵活schema,支持动态增加列,满足动态多变的游戏运营需求.支持结构化、半结构化.HBase支持冷热数据分离,降低冷数据的存储成本.云服务器 ECS.推荐...
来自: 云产品
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
利用容器镜像服务和ACK@Edge,将模型作为容器下沉到边缘终端,服务离线终端设备的AI.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,满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略调整,本产品将于...
来自: 云产品
多账号下企业
多账号下企业<em>分</em>账
场景描述 财务分账,是根据企业的成本中心,将云上资源的成本划分到给各个项目组/业务部门;助力企业快速梳理云上成本结构,搭建复杂组织架构下的成本关系,便捷地进行财务和云上成本的管理。 大型企业或集团公司,由于组织架构复杂,业务复杂等原因,通常拥有多个阿里云账号来管理规模庞大的云上资源。针对云上资源,如何建立有效的分账方案,是财务关注的重要问题。 解决问题 解决CIO/CTO最关心的云上IT治理,IT成本核算等问题。 弄清楚企业内各部门成本及云上IT成本结构。 让CIO/CTO准确地掌握云上资源成本情况,清楚业务与成本的关系。 让采购/运维轻松搞定每月的IT成本汇报。
通过 API处理账账单 阿里云提供了账单相关的 API,来方便与企业现有财务系统进行集成,实现自动的账 单数据分析。API 的使用方法详见《单账户下企业账最佳实践》(https://bp.aliyun.com/detail/168)。文档版本:20210128 31 多账号下企业账最佳实践 资源规划清单 附录 1:资源规划清单 网络资源规划 资源归属 资源...
来自: 最佳实践 | 相关产品:资源管理,配置审计,云速搭CADT
云数据库 Cassandra 版
Cassandra是连续9年DB-Engines排名第一的宽表数据库,支持类SQL语法CQL,开发体验类似MySQL,可扩展PB级存储。推出企业版Lindorm for Cassandra云原生多模数据库,采用存储计算分离架构,支持海量数据的低成本存储和按需付费,具备更高性价比和更为丰富的企业级功能。
基于Spark RDD构建了统一的时空数据模型,方便建模.Ganos时空数据分析.综合治理,支持丰富的自研、开源引擎.Dataworks构建数据湖统一开发平台.云数据库Cassandra版支持节点升配及降配:从容应对可预知的业务潮汐。集群可小可大:单节点起配,起配门槛低。可扩展至百节点,支持PB级存储及千万OPS读写能力.单节点起配,无...
来自: 云产品
< 1 2 3 >
共有3页 跳转至: GO
产品推荐
这些文档可能帮助您

新品推荐

切换为电脑版

新人特惠 爆款特惠 最新活动 免费试用