营销引擎云码
营销引擎云码（Intelligent Marketing Engine）是阿里云-企业云服务的数字化营销工具平台，围绕企业全域业务增长的目标，提供营销投放、用户建模、智能分发以及消费者触达的一站式全链路SaaS工具平台，并以营销效果为计费单元。
在API方面为用户提供标准业务API对接文档和淘系拉新业务API对接文档与接口方.支持移动应用App、小程序、AIoT媒体等多种媒体形态，用户可以根据业务的实际需求进行自由选择.媒体渠道平台.游戏行业专属标签全量推送.充值享受海量红包.低至五折，助力加购.营销引擎云码营销投放拓展海外业务.营销引擎云码定向能力提升，支持...
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企业商城LinkedMall
企业商城 LinkedMall（简称“LinkedMall”）为企业快速搭建自建积分商城、福利商城或品牌多端商城。依靠阿里的技术能力与商家商品供应链能力，提供用户运营、福利内购和渠道分销等综合解决方案。
服务于有整合供应商资源能力的企业和服务商、支持其对下游企业或渠道提供多样B类电商业务，接入能力包括：全平台比价、多猫淘店铺供应商选品接入、对账结算、高效分销.聚合服务接入版.商城搭建能力、商品供应链能力、服务履约能力，满足企业商城经营需求.提供API开放对接及开箱即用SaaS服务，快速完成企业商城系统搭建.面对...
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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。
查看更多商品.新开窗口打开.流量成本的升高，用户更加成熟，迫使客户需进行更加精细化的市场营销，提供更高品质的产品。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...
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云消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件，广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，更稳定，更安全。
API/SDK开发接入.企业级增强能力.体系化容灾能力.无资源池，一般采用存算一体架构.支持 Apache RocketMQ SDK.基于本地盘实现：·存储空间无法自由弹性伸缩，空间不足会导致清理数据；多副本存储成本高.基于集群水位规划机器：·需要预留水位，且缩容复杂；受扩容速度限制，无法支持突发流量弹性.手工命令行操作运维，成...
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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。
淘宝、天猫平台等公司每天都会产生大量的日志。Kafka 性能高效，采集日志时业务无感知以及Hadoop/ODPS 等离线仓库存储和 Storm/Spark 等实时在线分析对接的特性决定它非常适合作为\\.构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；应用与分析解耦.支持实时在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；在线/...
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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。
对接API应用网关 步骤1 在大屏应用编辑页面，单击标题名为2024累计销售额的数字翻盘器，在数据源菜 单，按下表说明配置相关参数。 数据源类型：阿里云API网关 选择已有数据源：上一步创建的OpenAPI HTTPMethod：GET 请求URL：填写3.2步骤1记录的total_sales域名后缀 步骤2 勾选使用过滤器，单击新建，设置名称...
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。
文档版本：20210519 27 新零售商超基于 Serverless服务化改造 架构环境搭建 步骤6 在代码库里面，能够找到模拟会员系统对外暴露 API接口的 JAVA代码如下图所示：步骤7 执行以下命令，将函数部署到云端。fun deploy-y 文档版本：20210519 28 新零售商超基于 Serverless服务化改造 架构环境搭建 步骤8 登录函数计算控制台，在...
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。
基于统一的元数据管 理能力，在完全兼容HDFS文件系统接口的同时，提供充分的POSIX能力支持，能更 好地满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 1.4.检查EMR集群 本示例使用CADT架构模式创建了EMR集群，配置Hive元数据存储到数据湖构建。步骤1 快速登录到EMR控制台：点击...
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