Spark on ECI大数据分析
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
文档版本：20200401（发布日期）云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册名称）/文档版本信息 阿里云 企业上云实践 Spark on ECI大数据分析 最佳实践 文档版本：20200409（发布日期）文档版本：20200409 1 Spark on ECI大数据分析 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 Spark on ECI大数据分析最佳实践 ...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
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
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 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...
数据湖-在线学习场景数据分析
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
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 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Python flask搭建Web Server，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...
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
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...
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
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、数 据 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...
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。
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...
大数据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。
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还可以与阿里云其他的云数据存储系统和数据库系统（例如，阿 里云 OSS和 RDS等）进行数据传输。EMR的 SmartData组件是 EMR Jindo引 擎的主要存储部分，为 EMR各个计算...
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。
比如聚合任务按小时、天维度计算的聚合值，清洗任务加工的按天分区表等，在数据对比时就可以根据对应的时间周期来进对比，比如小时周期的任务实际已完整处理多个小时数据 后，就可以对比处理过的小时数 据，而天维度的聚合值，一般就需要等待新任务处理完完整的一天数 据后才能对比。2、数据规模 中小数据规模:建议进行全量...
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。...
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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
MRACC加速倚天 ECS实例 Flink集群性能 最佳实践 场景描述 本方案为 Flink集群 On阿里云 ECS部署提供一 个性能压测场景，ECS选择倚天 ARM架构实 例。在这个场景中，本方案将提供一个一键部署 的架构模板，并预置了相关软件的安装和压测脚 本的部署，为客户提供一个标准化环境用于测试 Flink 集群 On 倚天实例的性能。应用...
SLS多云日志采集、处理及分析
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
SLS多云日志采集、处理及分析 最佳实践 业务架构 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...
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。
总结.39 文档版本：20210425 IV 自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 最佳实践概述 最佳实践概述 概述 Databricks数据洞察（Databricks DataInsight简称 DDI）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 行了优化。DDI为您提供了高效稳定...
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....
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大数据workshop
大数据workshop
在 HoloWeb控制台，选择 SQL编辑器，然后点击新增 SQL窗口，选择对应的数 据库，编辑填写相应的 DDL建表语句（默认数据表的属性是列存模式，列存模式更 适合 OLAP数据分析，数据表的行存模式更适合高 QPS点查询场景）。1.首先创建 ads_province_info表。文档版本：20210628（发布日期）42 阿里云最佳实践大数据 WorkShop ...
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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
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。
VPC名 VPC-分公司 A-2-网段 172.16.0.0/12-虚拟交换状态 新购（根据实际情况选择-机 新购或已保有，本最佳实 践新购交换机）vswitch名 vswitch-分公司 A-2-可用区 华东 1 可用区 H-IPv4网段 172.31.255.0/24-分公司 B 区域 区域 华东 1（杭州）本最佳实践全部资源部署在杭州 专有网络状态 新购（根据实际情况选择选择资源...
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.云消息队列 Kafka 版兼容标准规范，支持海量...
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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。
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...
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