Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据分析</em>
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
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问 ,...
来自: 最佳实践 相关产品:专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
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>数据分析</em>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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
基于弹性供应组构建大数据分析集群
基于弹性供应组构建大<em>数据分析</em>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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,弹性公网IP
企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
本方案无缝对接各类云上数据库和自建数据库,实现多源数据精准实时分析,大幅提升数据分析和报表开发效率,零代码鼠标拖拽式操作交互,让业务人员也能轻松实现海量数据可视化分析.搭建数据分析平台技术门槛高.TB 或 PB 级数据分析效率较低.多来源、多维度的数据采集、集成和分析难度高.支持关系型数据库、文件存储、...
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企业级云灾备与数据管理
本方案以备份 ECS 文件为例,介绍如何部署一个简单的云灾备环境,以满足常见的数据保护需求。
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企业级云灾备与数据管理方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益企业级云灾备与数据管理云备份 Cloud Backup 为企业数据安全提供了全方位的云灾备、冷热数据统一管理能力,全面覆盖公共云、混合云以及本地 IDC 生产环境,帮助用户减少因...
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无代理ECS数据备份与高效环境搭建
本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案。可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试环境。使用基于快照的备份不仅简单有效,在数据备份以及恢复中也能保证稳定可靠,同时基于快照的环境搭建,不仅可以免于从0到1搭建环境,还可以将环境、数据等全部打包克隆到新机器上。
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无代理ECS备份与高效环境搭建方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益无代理ECS备份与高效环境搭建本方案是基于快照提供数据保护和环境搭建的解决方案,可以帮助您实现无代理且有效可靠的数据备份,同时还可以帮助您快速克隆部署开发测试...
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多媒体数据存储与分发
以搭建一个多媒体数据存储与分发服务为例,搭建一个多媒体数据存储与分发服务。
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多媒体数据存储与分发方案介绍方案优势应用场景方案部署方案权益多媒体数据存储与分发视频、图文多媒体数据量快速增长,内容不断丰富,多媒体数据存储与分发解决方案融合对象存储 OSS、内容分发 CDN、智能媒体管理 IMM 等产品能力,解决...
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AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析,提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
方案介绍AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版,在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。解决问题:...
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数据安全解决方案
数据是企业的核心资产,如何保护企业的云上数据,是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时,阿里云根据自身多年的经验积累,结合大量云上客户的最佳实践,提供了一套完整的数据安全解决方案,帮助企业提升云上数据风险防御能力,实现企业核心及敏感数据安全可控。
数据安全成熟度模型.DSMM模型中将数据安全过程维度分为数据全生命周期安全和数据通用安全两个过程,并将数据全生命周期划分为:数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全六个阶段。数据生命周期安全共包含30个过程域,为企业保护数据提供了可落地的参考.数据安全生命周期过程域...
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应用日志数据归档
方案为企业提供云上日志数据的存储成本优化。提供了访问日志数据采集、自动压缩、持久化存储,满足企业的网站访问日志数据的归档需求。具有低成本、免运维、弹性扩容的优势。
相关产品云服务器 ECS日志服务 SLS对象存储 OSS专有网络 VPC在线咨询方案优势大规模采集支持高吞吐量的日志数据采集,每秒可达百万条日志数据,可满足大规模应用的日志采集需求。自动化压缩提供自动化压缩功能,可对采集到的日志数据进行压缩处理,减少存储空间占用,节省存储资源。持久化存储支持将日志数据归档到对象...
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SLS多云日志采集、处理及分析
SLS多云日志采集、处理及<em>分析</em>
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
文档版本:20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意:查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效,如果您需要提前对查询 设置的某些字段分析统计生效,请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,日志服务(SLS),NAT网关,E-MapReduce,全站加速 DCDN,云速搭CADT
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。
基于Dataphin的数据管理能力,数据量庞大的地产企业做了数据治理的工作,进行数据采集,构建数据模型,进行多维数据分析,比如描述性分析、预测性分析、诊断性分析,而它们之间是一步一步进阶的。数据中台大幅度降低了数据运营成本与决策时间成本,提高了速度和准确性.集成超过50个数据源涉及的数据,地产、物业、营销、...
来自: 云产品
数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况,基于数据识别引擎,对其储存结构化数据(RDS)和非结构化数据(OSS、MaxCompute等)进行扫描、分类、分级,解决数据“盲点”,以此做进一步安全防护.隐藏资产自动发现.基于NLP的语义识别,准确发现敏感信息.自定义分级分类规则.重点解决的数据安全问题.数据安全中心.敏感数据...
来自: 云产品
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>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。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储HDFS,spark
本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
上传日志 登录本地文件网关控制台,单击上传日志,提供最近一次上传的日志路径给阿里云 问题。5.2.下载日志 也可以下载打包生成的 gz格式日志到本地,再提交给阿里云分析 文档版本:20210525 60 本地数据中心基于 SMB/NFS协议访问对象存储 监控服务 6.监控服务 本地网关控制台监控云存储网关的 CPU、内存、缓存 IOPS、...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
云上数据集成解决方案
云上数据集成解决方案提供可跨异构数据存储系统、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据传输交互服务,有效帮助您解 决云环境、个人站点环境下异构数据存储系统的数据互通难题,让您数据不再成为孤岛!助您实现大数据分析和实时商务智能。
离线(批量)的数据同步主要通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,由数据集成提供一套抽象化的数据抽取插件(称之为Reader)、数据写入插件(称之为Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而达到任意结构化、半结构化数据源之间数据传输的目的。这期间也会涉及到数据源本身所处的网络,针对于各种...
来自: 解决方案
数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
数据湖数据实时分析.大数据是AI的基础,AI也是大数据的未来。数据湖可以很好的在经典机器学习场景和深度学习场景下服务用户:在机器学习场景下,用户面临数据量大,模型训练慢,算法效果差的问题,需要数据湖具备能够对接成熟的机器学习平台的能力。在深度学习时,用户需要能够动态的调整对GPU资源的使用,节约成本.数据湖...
来自: 云产品
数据管理与服务
数据管理与服务作为阿里云产品六大版块之一,面向不同业务场景,阿里云提供数据存储、分析、应用等全链路能力,满足企业客户全方位的数据处理需求,实现计算和存储分离、资源解耦、数据移动减化,用以满足行业快速发展的需求和趋势,利用数据重塑其业务。
云数据库RDS MySQL从入门到高阶.DataWorks全链路数据治理包含智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理、全面数据安全、快速分析服务六大产品能力,覆盖数据的全生命周期。本篇全域数据集成向开发者介绍通过DataWorks数据集成在多表多表、多表到单表、单表到单表等场景下,进行实时或离线同步的技术选型与...
来自: 云产品
应用诊断分析平台
应用诊断分析平台ATP它可以帮助您高效定位Java应用性能问题、Java异常行为、Java内存泄漏、Java GC异常、程序崩溃等问题。
在联动的云平台中,进行一键分析数据直达应用诊断分析平台.应用诊断分析平台免费使用,并提供大容量临时可用空间供用户暂存分析数据,分析结果可随时随地通过浏览器访问.应用诊断分析平台联动应用实时监控服务ARMS与ECS Workbench,用户在这些云平台可通过一键分析等操作直接进入ATP进行深入分析与诊断.简单便捷,一键...
来自: 云产品
人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语,泰语,越南语,印尼语。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1~1的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断...
来自: 云产品
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