微服务中心解决方案
注册中心和配置中心是 Dubbo 和 Spring Cloud 微服务架构中的重要组件，往往采用 ZooKeeper/Nacos/Eureka/Apollo 等开源方案进行自建，但因其依赖复杂，往往给客户带来的较高的建设和运维成本，同时，在 Hbase、Spark或Kafka 等大数据的环境下，会依赖 ZooKeeper 进行分布式系统的协调，此时，基于云上的托管服务，可以极大的降低运维复杂度，并提高应用可用性。
阿里云微服务中心解决了依赖 ZK/Nacos/Eureka 等开源注册和配置方案进行自建过程中引起的依赖复杂、建设和运维成本高的问题，同时，降低了在 Hbase、Spark或Kafka 等大数据的环境下的分布式系统协调难题，旨在打造云上微服务运维体系的闭环.谢赟辉,靖鑫,也树.微服务中心解决方案.本方案基于多源异构大数据的汇聚共享和交通...
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解决方案
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
详见：https://www.aliyun.com/product/datahub 实时计算 Flink 版：实时计算 Flink 版（ApacheFlink，PoweredbyVerverica）是阿里云基于 ApacheFlink构建的企业 级、高性能实时大数据处理系统，由ApacheFlink创始团队官方出品，拥有全球 统一商业化品牌，完全兼容开源FlinkAPI，提供丰富的企业级增值功能。详见：...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
云数据库ClickHouse
云数据库ClickHouse 是阿里云提供的分布式实时分析型列式数据库服务。具有高性能、开箱即用、企业特性支持。广泛应用于流量分析、广告营销分析、行为分析、人群划分、客户画像、敏捷BI、数据集市、网络监控、分布式服务和链路监控等业务场景。
查看数据库全部产品 云数据库 ClickHouse 云数据库 ClickHouse 版是全托管云原生 Serverless 实时...查看详情文档与工具快速开始 实例创建，白名单设置和数据导入 用户指南 集群变配扩容，数据查询，资源监控，慢SQL处理 开发指南 使用限制，引擎选择，资源队列 数据导入 MaxComputer，MySQL，OSS，SLS，Spark,Flink 数据导入
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云产品
自建Hadoop迁移到阿里云EMR
场景描述 场景1：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 阿里云EMR集群的HDFS文件系统； 场景2：自建Hadoop集群数据（HDFS）迁移到 计算存储分离架构的阿里云EMR集群，以OSS 和JindoFS作为EMR集群的后端存储。 解决的问题 客户自建Hadoop迁移到阿里云EMR集群的 技术方案； 基于IPSecVPN隧道构建安全和低成本数据 传输链路 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
VPN网关 VPN网关是一款基于 Internet的网络连接服务，通过加密通道的方式实现企业数 据中心、企业办公网络或 Internet终端与阿里云专有网络（VPC）安全可靠的连 接。VPN 网关提供 IPSec-VPN 连接和 SSL-VPN 连接。详情请查看 https://www.aliyun.com/product/vpn IPSec VPN 基于路由的 IPSec-VPN，不仅可以更方便的配置和...
多账号下企业分账
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。
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 场景下的大数据解决方案。详见：https://www.aliyun.com/product/emapreduce 云架构设计工具 CADT：是一款为上云应用提供自助式云架构管理的产品，显著 地降低应用云上管理的难度和时间成本。本产品提供丰富的预制应用架构模板，...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
名词解释 Flink全托管产品（Flink VVP）：是阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级、高 性能实时大数据处理系统，由 Apache Flink 创始团队官方出品，拥有全球统一商 业化品牌，完全兼容开源 Flink API，提供丰富的企业级增值功能。参见：https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc 云数据库 RDS MySQL 版：是全球最受欢迎...
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
更多信息，请参见：https://www.aliyun.com/product/clickhouse 实时计算 Flink 版：实时计算 Flink 版（Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink，Powered by Ververica）是阿里云基于 Apache Flink 构建的企业 级、高性能实时大数据处理系统，由 Apache Flink 创始团队官方出品，拥有全球 统一商业化品牌，完全...
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
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，是基于阿里云创建的自定义私 有网络，不同的专有网络之间二层逻辑隔离。您可以在自己创建的专有网络内创 建和管理云...
大数据workshop
大数据workshop
详见：https://www.aliyun.com/product/datahub 实时计算 Flink 版：实时计算 Flink 版（Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink，Powered by Ververica）是阿里云基于 Apache Flink 构建的企 业级、高性能实时大数据处理系统，由 Apache Flink 创始团队官方出品，拥有 全球统一商业化品牌，完全兼容开源 Flink ...
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最佳实践
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
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....
自建Hive数据仓库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。
应用范围 需要使用 Spark优化方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算性能，成本控制考虑的用户。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 ...
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