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。
设置 RDS白名单并获取内网地址 步骤1 进入 RDS实例详细信息页面，可单击使用 CADT创建完成的 RDS实例名称直接进 入。步骤2 在基本信息模块，单击设置白名单。步骤3 单击添加白名单分组。文档版本：20210425 20 自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 创建 Databricks数据洞察集群 步骤4 在添加白名单分组...
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方 案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有 效 降 低 企 业 成 本，并 保 障 数 据 安 全。详 见：https://help.aliyun.com/product/27797.html Dataworks：DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引 文档版本：20210802（发布...
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最佳实践
相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
容器Swarm集群向ACK集群灰度迁移
场景描述 随着K8S生态的完善，越来越多的客户需要从 Swarm集群迁移向ACK集群 解决问题 1.迁移过程中维持业务的延续性 2.迁移过程业务高可用 3.迁移过程可灰度 4.迁移过程可回滚 5.迁移进度可把控 产品列表 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL 容器服务ACK 云服务器ECS
RDS：阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称 RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于阿里云分布式文件系统和 SSD盘高性能存储，RDS 支持 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PPAS（Postgre Plus Advanced Server，高度 兼容 Oracle数据库）和 MariaDB引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控...
湖仓一体架构EMR元数据迁移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。
命令参考：文档版本：20220125 22 湖仓一体架构 EMR元数据迁移DLF 元数据迁移 create table validate_database_result(leftResult string,rightResult string,status boolean,errorMessage string,fixResult string)stored as parquet location 'oss:/testbp-106/validate/Databases';create table validate_table_result...
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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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
互联网、电商Elasticsearch搜索
场景描述 每一个生活在互联网中的用户，每天都在经 历各种各样的“搜索”，查找电商网站商品、 信用卡账单、查电子发票、查附近的餐厅酒 店、查偶像、查交通等等。相对于传统的关 系型数据库，Elasticsearch只需要几毫秒的 时间，即可查询PB级数据并从中找到匹配 信息。利用Elasticsearch高可用性和易用 性，能够快速处理网站、APP丢给它的文本、 数字、日期、IP以及地理数据。 解决问题 1.电商网站商品、订单、物流等搜索 2.保险行业保单查询 3.互联网教育行业课程搜索 4.O2O行业地理位置搜索等 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL版 Dataworks Elasticsearch 数据传输服务DTS
步骤3 模拟业务系统新增商品，在数据库的搜索表中插入新增商品信息（从 democode.txt中 获取）。insert `magento`.`catalogsearch_fulltext_scope1`(`entity_id`,`attribute_id`,`data_index`)values(2047,73,'WSH73');22 文档版本：20220121 互联网、电商 Elasticsearch搜索最佳实践 数据同步及搜索 步骤4 将搜索的字段...
金融行业从经典网络向VPC容器化改造
本实践介绍经典网络向VPC容器化改造实践 以及配置步骤，可适用于金融等行业 方案优势 容器化完成经典网络完成向VPC网络改 造 应用发布灵活 运维效率提升 解决问题 1.经典网络管理困难 2.应用发布不灵活 3.运维效率低 产品列表 专有网络VPC 容器服务Kubernetes版 日志服务SLS 云数据库RDS版 NAT网关 容器镜像服务ACR 云盘
创建RDS数据库 进入RDS控制台选择华东1杭州 地域 https://rdsnext.console.aliyun.com/#/rdsList/cn-hangzhou/basic/ 1创建RDS实例 点击右侧创建实例 选择参数 按量付费 数据库类型MySQL 版本5.6 系列高可用 可用区多可用区(F+G)专有网络VPC_HZ 文档版本：20200703（发布日期）46 金融行业从经典网络向VPC容器化改造最佳...
Dubbo应用上云
场景描述 本最佳实践适用于企业自建 Dubbo 应用上云， 应 用采用 docker 方式部署， 降低部署成本。同时利 用 MSE 提供 Zookeeper 服务注册管理。 通过阿 里云的 ARMS 和 AHAS 服务提供应用监控和服务 限流管理，简化运维并提供服务的全生命周期管 理。 解决问题 1. 自建 dubbo 应用迁移上阿里云。 2. 应用部署在容器内降低成本。 3. 通过 MSE 提供 ZK 服务，提高稳定性。 4. 通过 ARMS/AHAS 提供监控和服务限流能力 产品列表 容器服务 Kubernetes 版（ACK） 微服务引擎（MSE） 关系数据库服务（RDS） 应用高可用服务（AHAS） 应用实时监控服务（ARMS）
步骤4 在 dubbo数据库中执行创建 employee表脚本，创表的 DDL在源码库的 demo.sql中。文档版本：20220208 21 Dubbo应用上云 部署 Dubbo云应用 DROP TABLE IF EXISTS `employee`;CREATE TABLE `employee`(`id` int(11)NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(30)DEFAULT NULL,`age` int(11)DEFAULT NULL,PRIMARY KEY(`...
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
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：20210803（发布日期）39阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳...
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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
CDH迁移升级CDP最佳实践
当前 CDH 免费版停止下载，终止服务，针对需要企业版服务能力并且CDH 升级过程对业务影响较小的客户，通过安装新的 CDP 集群，将现有数据拷贝至新集群，然后将新集群切换为生产集群，升级过程没有数据丢失风险，停机时间较短，适合大部分互联网客户升级使用。
1.当进程用户和 Kerberos principal不匹配时，Ranger的 Import Sentry Policies命 令不起作用。因此，需要先将 rangeradmin置为 Admin角色，因为 ranger.keytab 中的 Kerberos principal为 rangeradmin。添加 rangeradmin用户 文档版本：20211029 92 CDH迁移升级 CDP最佳实践 组件迁移 2.单击 save，创建 rangeradmin用户。...
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
成功开启 bp-magento日志库的索引。4.2.电商网站埋点 本方案采用WebTracking在Web前端页面进行埋点，Web Tracking的埋点说明参考：https://help.aliyun.com/document_detail/31752.html 文档版本：20220127 XI 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 埋点服务的 endpoint查看：...
自建Hadoop迁移MaxCompute
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群，为了降低企业大数据计算平台的成本，提高 大数据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute，Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC，ECS。
将表 datahub_dataconnector_apache_logs 数 据 灌 入 odps_apache_logs 本实践方案中 Hive数据仓库中的原始表 apache_logs有一个分区字段 ds（日期值），每天生成一个分区。在使用 MMA工具迁移到 MaxCompute表 odps_apache_logs的 过程中，保留了该分区字段，因此在 MaxCompute上可以看到该表有一个分区字段：Datahub ...
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
数据处理 步骤1 将 ADB高性能库的数据通过 DLA写入到 ADB大容量库相关数据表中，在写入过 程中也可以通过 SQL进行对应 ETL处理。步骤2 查看处理结果。文档版本：20210224 86 游戏数据运营融合分析 数据融合 步骤3 将 OSS的数据通过 DLA写入 ADB大容量库，执行 SQL语句对 json数据进行 ETL 操作，注意修改插入数据时的查询...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
post 填写压测的 URL，压测地址可以从 fun01控制台中查询到 单击 Body定义，进入如下页面：选择 raw，选择 JSON，填入如下 json文件 {"action":"readarticle","articleTitle":"BestPractice001","articleAuthorId":"1","articleAuthorName":"zhangsan","ts":"14238472847238"} 步骤3 设置施压配置。根据需要设置图中参数，...
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。
创建RAM用户 MaxCompute的命令行脚本需要AK参数，为避免使用主账号的AK，此处创建一个支 持编程访问的RAM用户，用户在DataWorks控制台创建项目以及运行命令行创建外 部项目。步骤1 参考https://help.aliyun.com/document_detail/93720.html创建支持控制台访问和编 程访问的RAM用户。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖...
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
关键技术选型 1.1.ClickHouse vs Presto 面对海量的数据，我们如何进行数据库的选项，这里对比了开源的两种常见分析性数 据库。ClickHouse对数据采用有序存储的方式，其核心思想是充分利用了磁盘批量顺序读写 的性能要远远高于随机读写的特征，并且结合 LSM tree的设计进一步进行优化，使得 写性能达到最优（可达到 200MB/S...
新零售商超基于Serverless服务化改造
某零售商超行业龙头企业，主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态，涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领域。为了持续支持业务高速且稳定地发展，其在快速上云后，将核心业务改造为全Serverless架构的中台模式，采用函数计算 + API网关 + 表格存储OTS 作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑618/双11/双12大促。 核心价值 l 全 Serverless 架构：FC + API 网关 + OTS Serverless 解决方案。 l 弹性高可用：毫秒级弹性扩容、充足的资源池水位、跨可用区高可用。 l 敏捷开发免运维：函数式极简编程可专注于业务创新，无采购和部署成本、提供监控报警等完备的可观测能力。
比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平 文档版本：20210519 3 新零售商超基于 Serverless服务化改造 前置条件 扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数 据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水 平扩展就会比较困难。ￚ 水位监控 许多开发者在水位监控上...
基于HBR云上统一备份
场景描述 混合云备份（简称HBR）是一种简单易用且高性价 比的在线备份服务，可以为阿里云ECS，NAS，OSS 以及自建机房内的各类数据提供安全，高效的保护。 本文介绍如何通过HBR对云上数据进行统一备份管 理。 解决问题 1.备份阿里云云上数据。 2.备份数据中心数据。 适用云资源 ECS文件系统 NAS文件 OSS文件 ECS上自建的MySQL、Oracle、SQLServer数据库 ESC上自建的SAPHANA数据库 产品列表 1.HBR备份服务 2.云服务器ECS 3.文件系统NAS 4.对象存储OSS 云上统一备份 云下统一备份 上云备份 备份上云
SELECT Count(*)FROM[AdventureWorksDW2017].[dbo].[DimCustomer]文档版本：20210402 137 HBR云上统一备份 ECS自建SQL Server备份 步骤10 重复步骤 5到步骤 9，将数据库恢复到第一次执行全量备份时的状态（18484条数 据），观测结果符合预期。文档版本：20210402 138 HBR云上统一备份 ECS自建SQL Server备份 文档版本：...
EMR集群安全认证和授权管理
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证，通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例，演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库，并 介绍在整个数据流程中，如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表：E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
详见：https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5- admin/domain_realm.html [capaths]为了执行直接（非分层）跨领域身份验证，需要一个数据库来构造领域 之间的 身份 验 证路径，本节用于定 义该 数 据库。详见：https://web.mit.edu/kerberos/krb5-1.4/krb5-1.4.1/doc/krb5-admin/capaths.html 文档版本...
基于SLS实现统一告警最佳实践
告警对于企业的开发运维，安全运维，业务运维有着至关重要的作用。然而很多企业在告警运维方面存在着重复建设、监控质量差、告警风暴、触达不人性化、无法闭环等问题。 针对企业在告警管理方面存在的痛点问题，SLS告警提供了一站式云上告警管理方案，具有弹性易用、稳定可靠、功能持续升级、成本更低、噪音更少等优势。企业可以将现有的监控方案系统无缝接入到SLS告警平台，实现在SLS上一站式管理告警。
文档版本：20211021 24 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警 步骤9 进入 Nginx日志接入页面，按下面的配置，选择用 CADT创建的 ECS机器，单击立 即执行。文档版本：20211021 25 基于 SLS实现统一告警最佳实践 配置自定义告警 步骤10 执行需要等待一定的时间，请耐心等待，直到状态为成功。步骤11 输入名称，创建...
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