云数据库HBase
阿里云云数据库 HBase 版（ApsaraDB for HBase）是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库，轻松支持PB级大数据存储，满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。
云数据库 HBase 版是面向大数据领域的一站式NoSQL服务，100%兼容开源HBase并深度扩展，支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库，是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库.Lindorm...
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云产品
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...
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。
1.数据库，数据表查询%sql show databases;use hive122db;show tables;2.表数据查询，验证数据是否已经写入成功。sql select*from apache_logs limit 10;文档版本：20210425 37 自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 Hive数据迁移 3.将写入到 Databricks数据表映射成 delta表。sql create table apache_...
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。
数据安全生命周期过程域.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.安全能力“云、管、...
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解决方案
DTS数据同步集成MaxCompute数仓
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
传统 ETL工具提供每日增量、每日全量的上传方式，但由于数据库数据的增量上传是 通过数据库提供数据变更的日期字段来实现，要求您的数据库有数据变更的日期字段。数据传输服务 DTS数据同步功能通过 binlog实现。对无数据变更日期的表，仍然可 以通过 binlog的时间来生成创建/修改时间，兼容性更好，同时使用 DTS提高了数据 ...
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
MaxCompute致力于批量结构化数 据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。由于单台服务器的处理能力有限，海量数据的分析需要分布式的计算模型。分布式的 计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护。数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层分布式计算模型。MaxCompute为您提供完善的数据...
数据传输服务DTS
阿里云数据传输服务集数据迁移、订阅及实时同步功能于一体，能够解决公共云、混合云场景下，远距离、毫秒级异步数据传输难题，支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源，其底层基础设施采用阿里双11异地多活架构，为数千下游应用提供实时数据流，已在线上稳定运行7年之久。
推荐搭配产品 云服务器ECS 云数据库RDS MySQL版客户案例产品动态查看全部日志视频教程配置数据迁移任务 助力用户实现平滑快速的迁移上云 配置数据同步作业 轻松支持异地灾备、异地多活及数据实时分析等应用场景 配置数据订阅通道 获取数据库的实时增量数据更多产品与服务云数据库 RDS SQL Server 版 RDS SQL Server 是阿里...
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云产品
数据传输解决方案
数据传输解决方案支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。 它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题。
数据传输服务(Data Transmission Service)DTS支持关系型数据库、NoSQL、大数据(OLAP)等数据源间的数据传输。它是一种集数据迁移、数据订阅及数据实时同步于一体的数据传输服务。数据传输致力于在公共云、混合云场景下，解决远距离、毫秒级异步数据传输难题.谢赟辉,靖鑫,也树.数据传输服务DTS业务架构.数据传输服务DTS底层的...
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解决方案
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
数据融合分析 本例将通过日志数据和数据库数据，通过玩家是否访问过金币模块（domain_log表 ugold=1 体现），对各渠道卖家真实性和付费意向情况进行统计，深入分析渠道质 量。步骤1 通过 DLA同步最新数据：在进行数据分析前，我们先通过 DLA对目标数据进行同步，若统计范围内数据已同步可跳过本步骤。文档版本：20210224 ...
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...
企业构建统一CMDB数据源
典型场景 l 企业/ISV构建多云CMDB平台，对接数十款产品的API，拉取、清洗、格式化、存储配置数据是复杂且高成本的工作。 l 企业日常的资源管理，需依赖资源配置历史、资源关系数据进行故障溯源和影响评估。 解决方案 l 企业管理账号设置Config配置数据投递，将所有账号的资源配置快照和历史归集到统一地址留存。 l 使用OSS做长期归档，使用SLS做实时分析和监听。获取全量资源数据并及时感知云上资源的变更。 l 将数据集成到自有CMDB平台 客户价值 l 基于配置审计简单便捷的持续收集云上资源配置数据，在自建CMDB过程中节省大量人力和时间成本。 l 跨账号统一收集数据，实现中心化的资源配置管理。 l 实现资源配置数据的持续收集和监听，及时感知云上资源的增删改，洞察异常变更。
获取ECS网络信息 本章节，我们以ECS资源的网络配置数据为例，使用 python脚本模拟将资源配置数 据导入企业自有系统。用到了配置审计的 API，在使用前需要导入阿里云 SDK 核心库:aliyun-python-sdk-core：在多账号情况下，列出主账号下指定账号 组的所有资源数据：在多账号情况下，查询指定资源的详细数据 注意：上述两个...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
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。
数据湖构建 Data Lake Formation（DLF）：数据湖是一个集中式存储库，可存储 任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和 AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户简单快速地构 建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控 制，并无缝...
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
Function Compute构建高弹性大数据采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 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...
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