基于DataWorks的大数据一站式开发及数据治理
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
文档版本：20201020 43 基于 Dataworks的大数据一站式开发及数据治理 数据治理 步骤4 添加规格，比如本例监控错误数的波动情况，如果波动上升进行报警，即错误率飙升 的时候给我们报警，进一步查询错误原因。步骤5 可以先试跑测试数据规则。步骤6 关联调度，每次调度后都会检测数据规则。步骤7 添加 hive_log节点进行关联，...
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
ADB MySQL提供统一的在线查询和离线计算的能力，简化数据架构，海量数据复杂查询秒级响应，为营销决策，产品优化提供数据支撑.支持分析用户行为、渠道转化、产品活跃度等精细化的运营指标，助力客户更加有效率的掌握产品运营状态.全面精细化的运营指标.通过ADB MySQL存储密集型实例细致分析用户行为，有效地支撑了对产品...
来自：
云产品
EMR本地盘实例大规模数据集测试
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
Master节点 通常可以生成 1TB的数据进行基准性能测试，首先进入 hive-testbench目录下执行如 下脚本并加载测试数据 参数说明：数据集规模参数单位为 GB,1000表示生成的数据量为 1TB/tpcdata/tpcds 为表数据生成的目录，目录不存在就自动生成，如果不指定目录,数 据目录就默认生成到/tmp/tpcds目录下 cd hive-testbench#如果...
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
Hologres常见使用场景 联邦分析实时数据和离线数据 业务数据分为冷数据和热数据，冷数据存储在离线数据仓库MaxCompute中，热数 据存储在Hologres中。Hologres可以联邦分析实时数据和离线数据，对接BI分析 工具，快速响应简单查询与复杂查询的业务需求。图1.联邦分析架构图 实时数据仓库 实时写入业务数据至实时计算，使用...
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
满足高性能、高稳定性、可弹性的计算需求.Databricks Delta Lake为数据湖分析提供了ACID事务能力，轻松处理包含数十亿文件的PB级表的元数据信息，实现了批流一体的数据处理方式.同时满足数据科学家、数据工程师以及业务分析师的计算需求，提供交互式的协同分析工作平台.计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享...
来自：
云产品
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。对象存储 OSS：对象存储 OSS 是一款具有行业领先的安全、稳定、高性价比、高性能的 云存储服务，可以帮助各行业的客户在互联网应用、大数据分析、机器学习、数据归档等 各种使用场景存储...
基于函数计算FC实现大语言模型部署
在现代AI应用中， Qwen /chatglm2-6b 和Stable Diffusion等模型因其强大的功能而受到关注。然而，这些模型对计算资源的高需求和复杂的运维管理成为部署时的挑战。基于函数计算FC的无服务器计算模式为这类模型的部署提供了全新的解决方案。用户只需关注模型的部署和调用逻辑，而无需关心底层的服务器配置、资源分配和扩展性等问题。函数计算FC能够自动处理函数的执行环境，包括冷启动、弹性伸缩等，确保模型能够在大规模的请求下稳定运行。
这些场景 通常需要处理大量的数据，并实时生成准确的响应。通过将 Qwen/chatglm2-6b等部署在函数计算 FC 上，提供了高效、弹性、低成本的部署解决方案。解决问题•简化模型部署流程•全链路自适应弹性，无需为流量峰谷做频繁的手工处理•内置CICD平台能力，灰度，回滚，监控开箱即用•按量付费模式，没有资源闲置费用 最佳...
数据总线Datahub
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，拥有高吞吐量、高稳定性、低成本等特点，与阿里云大数据生态系统完美打通，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
数据总线(DataHub)服务是阿里云提供的流式数据(Streaming Data)服务，它提供流式数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用.孙慧颖,靖鑫,也树.MySQL低至1折起，前往限时优惠活动！1元体验简单易用的MySQL数据仓库，毫秒级海量数据多维分析！MySQL数据库+Quick BI数据可视化...
来自：
云产品
MaxFrame
MaxFrame 是由阿里云自研的分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，同时与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了 MaxCompute 完整的 Python 开发生态。用户可以以更熟悉、高效的方式进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算、ML/AI 开发等工作。
云原生大数据计算服务 MaxCompute 分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame MaxCompute MaxFrame（简称“MaxFrame”）是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用云原生大数据计算服务 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态，...
来自：
云产品
移动开发平台 mPaaS
阿里云移动开发平台 mPaaS提供App开发、测试、运营及运维等云到端的一站式解决方案，帮助企业快速构建高质量的移动应用，阿里云快速开发平台提升企业产品生态发展。
服务保障服务全球数亿 App 终端用户。相关产品移动开发平台 mPaaS在线咨询产品定价提供灵活的计费方式，帮您节省使用成本。免费试用计费方式mPaaS 产品按照使用量进行计费，提供以下计费模式：预付费是指先付费，再使用服务的计费模式，支持资源包和包年包月两种预付费方式，您可以提前预留资源，同时享受更大的价格优惠，...
来自：
云产品
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
云消息队列Kafka版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。 云服务器ECS（ElasticComputeService）：是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩 展的IaaS（InfrastructureasaService）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT 硬件的前期准备...
容器多云统一监控日志
多云、混合云成为常态，Forrester 报告中指出，未来 89% 的企业至少使用两个云，74% 的企业至少使用三个甚至更多公有云，在面对多云/混合云这样大的趋势下，Gartner报告指出，安全、运维复杂性、财务复杂性是多云架构的主要挑战，本方案给出了在多云/混合云场景下，构建基于容器环境下的统一管理、统一监控和统一日志方案，解决多云、混合云场景下，运维复杂性问题。 应用场景 客户在阿里云以外的其他云服务商（AWS、Azure、GCP、TencentCloud、HuaweiCloud等）或者IDC基于容器（Kubernetes）运行业务系统，希望构建容器场景下的统一监控日志系统，方便做不同大屏和问题分析定位。 解决问题 •构建容器多云统一监控和日志系统，在一个平台可以看到不同环境系统的运行情况。
可观测监控Prometheus版：全面兼容和对接开源Prometheus生态，支持类型 丰富的组件监控，提供多种开箱即用的预置监控大盘，且提供全面托管的 Prometheus服务。 可观测可视化Grafana版：可以帮助在高效分析与查看指标、日志和跟踪的同时，无需关注服务器配置、软件更新等繁杂工作，有效降低运维复杂性与工作量，并 借助...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在 线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。l 云数据库 MongoDB 版（ApsaraDB for MongoDB）：完全兼容 MongoDB 协议，基于飞天 分布式系统和高可靠存储引擎，提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份恢复、性能 优化等功能。...
云消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
实时响应客户互动行为，构建一个全面详尽的数据视图，去标识化地分析客户，以高效的方式实现与客户的互动——实时跨所有数据孤岛和系统，提供个性化的体验.通过采用松耦合的微服务架构设计，能够实现更高的敏捷性和更快的创新。使用 Confluent 将微服务彻底解耦，统一服务间的通信标准，并且有效消除维护独立数据状态的繁琐...
来自：
云产品
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
基于SpringCloud应用玩转MSE实践 业务架构 场景描述 随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数 个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。微服 务的好处在于快速迭代，迭代过程保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少专业运维工具，常常需要投入较大的运 维人力和成本。本实践基于云原生应用产品提供微服务...
大模型RAG对话系统部署
大模型RAG对话系统最佳实践，旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术，从而显著提升对话系统的性能，使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践，您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
兼容 Greenplum开源数 据仓库，MPP全并行架构，广泛兼容 PostgreSQL/Oracle的语法生态，新一代向 量引擎性能超越传统数据库引擎 10倍以上，分布式 SQL优化器实现复杂查询语 句免调优。实现了对海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索，是各行 业有竞争力的云上数据仓库解决方案。Hologres是一站式实时数据仓库引擎，...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您