湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>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 ...
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基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
基于DataWorks的<em>大数据</em>一站式开发及<em>数据</em>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...
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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
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...
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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
本实践介绍如何快速收集海量用户行为 ,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 ...
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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</em>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....
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大数据近实时数据投递MaxCompute
<em>大数据</em>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
详见:https://www.aliyun.com/product/ram 文档版本:20240419 III 大数据近实时数据投递 MaxCompute 前言 E-MapReduce EMR:是构建在阿里云云服务器 ECS 上的开源 Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink 生态大数据 PaaS 产品。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 ...
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云服务器 ECS
阿里云服务器ECS是一种处理能力可弹性伸缩的云主机虚拟服务器,它使服务器托管更安全稳定,可降低开发运维成本,支持包年包月、按量付费等模式,方便财务更好管理
相关产品云服务器ECS本产品专有网络 VPC一键部署Spark集群大数据场景,推荐使用倚天实例,主从节点皆有性能优异表现快速处理规模数据Spark能够在规模数据集上进行快速的数据处理和分析,具备高速的数据处理能力。相比传统的MapReduce模型,Spark能够在内存中进行计算,减少了磁盘I/O的开销和数据传输的延迟,从而提高了...
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日志服务sls
日志服务(Log Service,简称Log)是针对实时数据一站式服务,在阿里集团经历大量大数据场景锤炼而成。无需开发就能快捷完成数据采集、消费、投递以及查询分析等功能,帮助提升运维、运营效率,建立DT时代海量日志处理能力。
在客户使用自建的消息管道用于大数据平台的统一数据通道对接Flink、Spark大数据处理与分析引擎的过程中。业务规模逐渐上涨,运维难度将不断增加,同时会出现采集上的性能瓶颈。因此需要有一套更加稳定可靠弹性的服务来适应业务的快速发展.采集性能问题:自建消息管道存在采集性能及稳定性瓶颈问题.成本高:自建消息管道...
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容器服务Serverless版
容器服务Serverless版是一款基于阿里云弹性计算基础架构,完全兼容Kuberentes生态,安全、可靠的容器产品。通过该产品,无需管理和维护节点即可快速创建Kuberentes容器应用,并且根据应用配置的CPU和内存资源量按需付费,使您更专注应用本身,而非运行应用的基础设施。
为了短时的大量的Spark数据计算,资源池闲置率高,成本居高不下.使用Serverless集群无需进行容量规划,按需创建应用,降低计算成本.低成本支撑CI/CD任务执行.使用ASK运行Jenkins/Gitlab-Runner,按需创建Job,极降低计算成本.在共享节点的集群环境中CI/CD任务隔离程度不高,同时维护固定资源池的成本也不低.Serverless...
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MRACC加速倚天ECS实例Flink集群性能
MRACC加速倚天ECS实例Flink集群性能
希望了解Flink集群on倚天的部署架构。 通过神龙大数据加速引擎 Mracc 提升Flink集群性能。 希望实测了解倚天ECS实例运行Flink集群的性能 架构设计:利用阿里云官方架构设计模版,在此基础上二次定制(调整规格、资源数量、配置调整)。 快速完成PoC和生产环境的设计和部署
ARM版 Linux内 5.10.134-14.al8.aarch64 核 方案优势 快速标准化 PoC,10分钟内可以完成整个 PoC的环境搭建及集群部署 整体掌握压测架构及方案成本 产品介绍 神龙大数据加速引擎 MRACC:神龙大数据加速引擎 MRACC 是基于阿里云 IaaS资源推出的大数据加速引擎,用于优化基于大数据主流计算框架搭建的 数据框架,能显著提升...
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云数据库MongoDB版
阿里云云数据库MongoDB版是完全兼容MongoDB协议、高度兼容DynamoDB协议的在线文档型数据库服务。支持单节点、双节点、副本集和分片集群四种部署架构,能够满足不同的业务场景需要。
可与大数据Spark系统对接,让大数据分析游刃有余。例如与阿里云原生数据湖分析服务DLA的Serverless Spark对接,满足在线交互式查询、批处理、机器学习等诉求.Serverless Spark对接MongoDB快速入门.便捷运维:专业监控和数据库管理平台,主动升级.可视化管理及运维平台,简单易用,系统主动升级至最新可靠版本.提供CPU利用率...
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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...
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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。
在电商场景下,Lindorm已经服务于阿里巴巴集团内部成熟业务,支持海量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问,具备高效的增量及全量数据通道,可轻松与Spark、MaxCompute等大数据平台集成,在支持电商场景下高并发用户体验数据存储同时,提供规模数据的实时分析.热点数据的高并发更新性能优化.主备架构,故障秒级切换...
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阿里云大数据&AI
阿里云大数据和AI产品服务。开放数据处理服务ODPS提供强大的数据分析和管理功能;开源大数据产品支持更加灵活地构建大数据平台;AI和机器学习产品提供AI工程平台和智算服务。
云原生一体化数仓是集阿里云大数据产品MaxCompute、DataWorks、Hologres和实时计算Flink版等产品能力于一体的一站式大数据处理平台.通过ODPS大规模批量计算引擎MaxCompute和ODPS实时交互式计算引擎Hologres的深度融合,提供丰富和灵活的离线实时一体化的能力.通过更加开放的对数据湖的支持以及对数据分析多样化统一管理的湖...
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云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件,广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 Kafka 版支持连接自建 Filebeat 日志采集,经由 Kafka 流转到后方 ES 服务.Hbase、Spark 数据处理.云消息队列 Kafka 版数据导入 Hbase 等存储,实现低成本存储和计算分析.Flink 实时数仓.云消息队列 Kafka 版支持数据流转到 Flink,实现ETL处理、实时数据分析等业务.支持阿里云主子账号、鉴权与授权机制,提供...
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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。
随着小鹏G3的大批量交付,数据量呈现几十倍的增长,借助 MaxCompute 提供的日志收容、大数据处理等一整套解决方案,在服务稳定性、数据准确性方面,均提供了强有力的保障,相比自建集群,阿里云的大数据解决方案提升了开发运维效率,大幅降低了成本.大数据负责人 王旭.千寻位置作为高精度定位服务公司,依托阿里云计算平台...
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云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件,广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰,更稳定,更安全。
构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦,同时由于数据产生非常快且数据,需要非常高的可扩展性.可对接 Storm/Spark 实时流计算引擎,亦可对接 Hadoop/ODPS 等离线数据仓库系统.实时计算 Flink 版.天猫双11大促,各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化,大量并发访问数据库导致会场页面响应时间...
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大数据系统基准性能测试最佳实践
<em>大数据</em>系统基准性能测试最佳实践
本方案适用于在阿里云上进行大数据基准性能测试的场景,包括 Teragen和Terasort测试,TestDFSIO测试。本文采用CADT工具结合阿里云的E-MapReduce服务快速构建测试集群,并提供了Teragen和Terasort测试,TestDFSIO测试的测试脚本,便于迅速开展测试。
应用范围 使用阿里云 E-MapReduce服务进行基准性能测试 名词解释 E-MapReduce:(简称 EMR),是运行在阿里云平台上的一种大数据处理的系统 解决方案。EMR构建于云服务器 ECS上,基于开源的 Apache Hadoop和 Apache Spark,让您可以方便地使用 Hadoop和 Spark生态系统中的其他周边系统分析和 处理数据。EMR还可以与阿里云...
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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。
单表PB级数据规模及千万级QPS让表格存储轻松满足IoT设备、监控系统等时序数据的存储需求,大数据分析SQL直读以及高效的增量流式读接口让数据轻松完成离线分析与实时流计算.超大规模IoT设备、监控系统等时序数据需要PB级数据存储.需要长期存储数据,要求能够监控查询与数据分析.需要高并发写入实时数据,对数据进行实时计算...
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