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。
成本低，数据处理时间显著提升 菜鸟智能物流分析引擎是基于搜索架构建设的物流查询平台，日均处理包裹事件几十亿，承载了菜鸟物流数据的大部分处理任务.现有数据规模的处理需求，整体硬件资源成本下降60%.更低成本的整体硬件资源.全量数据处理时间极大被压缩，2亿的记录，端到端只需要3分钟.更快的全链路处理速度.一个系统...
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云产品
基于Elasticsearch的订单检索加速最佳实践
随着企业信息化程度越来越高，核心业务数据存储在传统关系型数据库中不可避免地会遇到一个问题：单表记录不断增多，数据检索速度会变慢，尤其是对中文的模糊查询（建立普通索引完全不起作用）。虽然数据库自身在不断完善，但效果有限且没办法灵活扩展，复杂场景无法应对。 本方案基于阿里云Elasticsearch作为二级索引库，数据集成产品提供Binlog实时订阅，实时解析、增量数据实时更新及二级索引库之间进行数据实时同步，为数据库提供“能力增益”， 不仅能从根本解决主库抗压问题，提升稳定性；同时支持高效率、高性能、高弹性、低成本、多复杂场景的检索加速服务。
性能优越：PB级数据准实时搜索引擎，查询结果毫秒级返回。功能强大：支持多种数据结构的复杂查询及字段级的全文匹配、模糊匹配、同时集 成了阿里达摩院 NLP分词器等多种分词插件，性能效果双保障。文档版本：20210517 1 基于 Elasticsearch的订单检索加速最佳实践 最佳实践概述 高弹性低成本：集群一键平滑弹性扩缩容，灵活...
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 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等场景，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全.查看产品文档.购买云消息队列 Confluent 版....
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云产品
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
基于 Flink的资讯场景实时数仓 最佳实践 业务架构 场景描述 产品列表 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 实时计算 如何搭建实时数仓。专有网络 VPC 云数据库 RDS MySQL版 分析型数据库 MySQL版 解决问题 消息队列 Kafka 对象存储 OSS 1.如何搭建实时数仓。NAT网关 2.通过实时计算 Flink实现实时 ETL和数据流...
大数据workshop
大数据workshop
步骤3 在新建>官方模版库新建，输入“大数据 workshop”关键词搜索模板，单击基于 方案新建。文档版本：20210628（发布日期）10 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践 步骤4 配置模板资源参数并保存。ECS的规格以及 ECS的参数，如操作系统、登录密码等（注意 ECS密码必须 设置，目前模版已经预设了密码，因此不...
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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
PolarDB 应对大并发复杂查询实践
MySQL架构是单线程处理SQL，遇到大并发复杂查询时，需要排队长时间等待，容易形成慢查询，影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
相同资源可以承载更大规模的业务 量，节省成本 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 访问控制 RAM 专有网络 VPC 云服务器 ECS 云数据库 PolarDB 如二维码过期，请搜索群号：31852400 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 PolarDB如何应对 大并发复杂查询 最佳实践 文档版本：...
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
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 TX引擎，并且提供了 容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦 恼。更多信息，请参见：www.aliyun.com/product/rds 函数...
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。
本例通过产品（product），部门（department），项目（project）三个维度来对资源进 行分类，识别和聚合，作为后续分账的依据。（关于标签的使用，详见《标签概述》（https://help.aliyun.com/document_detail/156983.html），《标签设计最佳实践》（https://help.aliyun.com/document_detail/171446.html）。文档版本：...
云上高并发系统改造
场景描述 随着业务的发展，系统并发压力越来越大，如何 进行系统改造以满足高并发场景的业务需求成 为了一个技术难题。本实践抽象于客户的实际场 景，提供高并发下系统改造的理论指导和部分实 操演示。主要适用于以下场景： 1.系统并发压力大，需要进行系统应用改造。 2.数据层并发压力大，需进行分库分表改造。 3.数据库数据量巨大，亟待分库分表解决查询 和写入瓶颈的场景。 方案优势/解决问题 1.在水平扩展阶段，我们除了通过SLB做负载 均衡外，我们可以通过SLB下挂nginx的方 式，增加负载均衡侧的可扩展性 2.在数据库拆分阶段，在做好数据规划后，我 们借助DTS进行数据迁移，通过DRDS将 RDS MySQL的数据拆分到多个分库和分 表中。 产品列表 专用网络VPC 负载均衡SLB 云服务器ECS 数据库RDSMySQL 数据传输服务DTS PrivateZone 分布式关系型数据库DRDS
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和 MariaDB引擎，提供了容 文档版本：20220506（发布日期）III 云上高并发系统改造 前言 灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的 烦恼。更多信息，请参见：...
新版技术解决方案聚合页
在客户上云过程中，针对通用技术问题，提供一系列阿里云产品组合的解决方法、实施方案，且可实践、可一键部署。
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