数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据的分析 处理。通过Nginx和Python flask搭建Web Server，模拟应用中的关键页面，比如登录、课程 内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用PV...
大数据workshop
大数据workshop
BI分 析，整个过程中使用到通过 VPC、ECS、RDS、Flink、DataHub、DTS、Hologres、QuickBI和 DataV等资源，本章通过 CADT工具部署资源。本实例架构图:文档版本：20210628（发布日期）9 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践（注：CADT暂不支持创建实时计算 Flink集群，下一章节将通过页面创建）需要注意：使用 ...
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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
金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
MaxCompute 交互式分析（Hologres）是为大数据设计的实时交互式 分析产品，它与MaxCompute无缝打通，支持数据实时写入，支持PB级数据进 行高并发、低延时的分析处理，兼容PostgreSQL协议，可以使用您最熟悉的BI 工具对海量数据进行自助的多维分析透视和业务探索，同时也支持超高QPS点查 能 力，满 足 数 仓 分 析、服 务 一...
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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
RDS+ClickHouse构建一站式HTAP
通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。
利用ClickHouse的在线实时分析能力，解决大规模业务数据的在线统计分析，如业务报表统计、交互式运营分析、对账以及实时数仓等业务场景，实现事务在线处理和在线分析的一体化。解决问题：同步配置复杂默认情况下，需要在ClickHouse中，通过SQL的方式创建数据库时配置数据库引擎类型为MaterializeMySQL，并配置一系列复杂...
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实时同步RDS与Redis构建缓存一致性
通过DTS数据订阅能力，用户可以实时订阅RDS日志数据变更，并将其写入Redis以实现缓存数据的更新，可以实现MySQL与Redis之间的缓存同步一致性。
查看详情RDS+ClickHouse构建一站式HTAP通过融合MySQL和ClickHouse的数据同步能力，用户可以在一个可视化窗口中简单灵活地配置和管理实时数据同步，这为业务报表统计、交互式运营分析和实时数仓构建提供了便利。在这个窗口中，用户可以轻松选择需要同步的表和字段，设置同步频率和条件，并监控同步状态和性能。这样一来，...
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MaxCompute湖仓一体方案
场景描述 自建数据湖与云数仓的融合解决方案，将 MaxCompute与自建的Hive集群做数据打 通，通过存储共享，元数据镜像等方式，解 决传统模式下的存储冗余，计算资源弹性能 力弱的痛点。可大幅度增强系统的资源弹 性，解决业务高峰期计算资源不足的问题。 方案优势 1.业务无侵入性：现有业务无需改造。 2.性能优化：MaxCompute在SQL上做 了大量优化与能力沉淀，可提高SQL 运行性能，降低计算成本。 3.灵活管理：元数据实时同步，无需额外 管理数据同步任务。 4.资源弹性：利用MaxCompute计算池 弹性进行海量数据计算。 解决问题 1.增强业务高峰期的资源弹性。 2.优化自建数据湖的数据治理能力。 3.减少跨平台数据处理的存储冗余。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 访问控制RAM 运维编排OOS MaxCompute（原ODPS） 云企业网CEN
其优点是学习成本低，可以通过类 SQL语 句快速实现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的 MapReduce应用，十分适 合数据仓库的统计分析。EMR：阿里云 E-MapReduce(EMR)是构建在阿里云云服务器 ECS 上的开源 Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink 生态大数据 PaaS 产品。提供用户在云上 使用开源技术建设数据仓库、离线批处理...
自建Hive数仓迁移到阿里云EMR
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EMR集群之 后，涉及到将数据仓库和Hive元数据的数据库迁 移上云。目前主流Hive数据仓库迁移场景为1.x 版本迁移到阿里云EMR(Hive2.x版本），涉及到 数据订正更新步骤。 解决的问题 Hive数据仓库的数据迁移方案 Hive元数据库的迁移方案 Hive跨版本迁移后的数据订正 产品列表 E-MapReduce，VPC，ECS，OSS，VPN网关。
其优点是学习成本低，可以通过类 SQL语句快速实 现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的 MapReduce应用，十分适合数据仓 库的统计分析。E-MapReduce 阿里云 E-MapReduce（EMR）是构建在阿里云云服务器 ECS 上的开源 Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink生态大数据 PaaS 产品。提供用户在云上使用开源 技术建设数据仓库、...
阿里云最佳实践离线大数据workshop
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
阿里云 最佳实践 离线大数据分析WorkShop 文档版本：20210802（发布日期）离线大数据分析WorkShop 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 离线大数据分析WorkShop 文档版本 V1.1 版本日期 2021-08-02 文档状态 对外发布 制作人 敬海 审阅人 游士 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2021-...
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相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为 统计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 日志服务 SLS Dataworks 云服务器 ECS 云数据库 RDS版 负载均衡 SLB 专有网络 VPC 云速搭 CADT 云服务器 ECS（产品名称）文档模板（手册...
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。
其优点是学习成本低，可以通过类 SQL语句快速 实现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的 MapReduce应用，十分适合数据 仓库的统计分析。RDS：阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称 RDS）是一种 稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。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...
人工智能-自然语言处理-多语言分词
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、模型的不断迭代更新，目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
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分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.商品评价解析.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...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务，可以帮助您快速识别文本中的实体，进而挖掘各实体间的关系，是进行深度文本挖掘，知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域，识别品牌、产品、型号等，同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
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分~1分的打分，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...
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低代码电商直播间解决方案
低代码电商直播间解决方案,基于阿里云云原生、音视频、AI 智能算法和网络等先进技术，通过低代码方式接入，帮助企业快速完成在自有 APP、小程序、网站等平台的私域电商直播间的搭建。其易接入且强扩展的特性，既可以满足企业定制需求，又可以降低时间成本，快速验证直播卖货商业模式。
互动直播低代码方案.音视频通信 RTC.在客户自有网站和 APP 内搭建直播平台，实现...本方案在客户排期紧开发经验不足的情况下，采用一体化 SDK 帮助客户快速上线直播间，通过视频 AI 能力、丰富的 CDN 节点和带宽输出能力，保障直播安全稳定，另对接丰富的卖货场景和数据统计分析，满足营销运营的多样化需求.点击查看详细案例.
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解决方案
云原生数据库PolarDB MySQL版
PolarDB MySQL版是自研的云原生关系型数据库，100%兼容MySQL。多主多写、多活容灾、HTAP、交易和分析性能最高分别是开源数据库的6倍和400倍，TCO低于自建数据库50%。
通过PolarDB多主集群、HTAP和透明冷热数据分层的方案，升级了SaaS数据库架构，解决了易仓跨境SaaS遇到的单实例海量表维护困难，租户资源调配和利用低效，数据量大存储成本高，数据库实例多数据集成成本高，店铺和商品多维统计分析性能差等一系列数据库痛点。不仅大幅提升数据库资源调配效率和利用率，而且实现了持续降本...
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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
基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践 业务架构 背景描述 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...
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