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
步骤3 编辑维度计算表达式，根据订单金额统计订单分布情况。文档版本：20210803（发布日期）74阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳实践项目实践 case when[order_price]=100and[order_price]=1000and[order_price]=10000then'一万以上' else'other'end 步骤4 保存数据集。（此步骤很重要）步骤5 添加饼图模块。文档版本...
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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
云上成本优化workshop
某金融科技公司，它主要提供信贷，理财，电商等 服务，目前已经拥有千万级注册用户。该公司在将 在线业务系统和大数据业务从自建 IDC 机房迁移 到阿里云后，今年大数据集群经历过多次因为资 源不足导致弹性扩容失败的故障，运维负责人非 常苦恼。由于该公司从事互联网金融的借贷业务， 白天的催收非常依赖晚上大数据计算的结果，若 因为资源不足导致计算结果失败则意味着白天催 收业务员无事可做，会对公司业务造成严重影响。 后来，通过阿里云解决方案架构师建议的方案，将 大数据集群迁移到资源较充足的可用区以及配置 弹性伸缩多规格 ECS 选型增加交付成功率等方 法，目前已阶段性的解决因资源不足导致弹性扩 容失败的问题，但该方案在 Spot 计算资源不足 时，启用大量按量收费算力，带来了较高的成本， 并且抢占式实例和按量付费实例都不保证资源 100%交付，还是存在交付失败的可能性，特别是 在双 11 期间由于其他客户的资源需求上升带来 的资源挤兑客观上存在，就进一步增加了弹性扩 容失败的风险，从而影响业务正常运行。
在上图中间部分的算力组合中，EMR跑批所需算力（ECS）和业务系统运行所需 算力（ECI）组成的图形中，有一个较为稳定的矩形区间。本例中的 ECI为保证灵 活性，没有指定规格，尽管预留实例券的折扣比节省计划略多，但是无法支持未指 定规格的 ECI。所以针对这个矩形区间的费用，我们使用节省计划覆盖。这样一份 节省计划，即...
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相关产品：云服务器ECS,负载均衡 SLB,弹性公网IP,容器服务 ACK,日志服务（SLS）,NAT网关,函数计算,E-MapReduce,云数据库PolarDB,弹性容器实例 ECI,存储容量单位包,预留实例券,Hologres
大数据workshop
大数据workshop
步骤3 编辑维度计算表达式，根据订单金额统计订单分布情况。case 文档版本：20210628（发布日期）81 阿里云最佳实践大数据 WorkShop 最佳实践项目实践 when[order_price]=100 and[order_price]=1000 and[order_price]=10000 then '一万以上' else 'other' end 步骤4 保存数据集。（此步骤很重要）步骤5 添加饼图模块。步骤6...
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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
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
基本需求：从用户行为日志中，统计实时的 PV和 UV 统计每小时的访问量（PV），并且对用户进行去重（UV）说明:用户行为数据，进一步细分，可分为两大类，一类：用户行为习惯数据，另一类：业务行为数据。用户的行为习惯包括用户的登录设备（IOS、PC、Android等等），登 录时间点，在线的时长，点击和浏览的页面，页面跳转...
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。
至此，两个API业务流程已经完成创建 步骤14记录API调用的Appkey和AppSecret 选择API调用>>服务管理，记录对应的Appkey和AppSecret3.DataV大屏展示 3.1.DataV创建项目 步骤1 在CADT架构图中，双击DataV图标（图中datav），在底部滑出栏点击前往控制 台。步骤2 在DataV控制台首页，单击创建PC端看板。步骤3 通过浏览器搜索...
基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
保存每个类目当天的实时统计指标-*/Create Table `total_summary_pvuv_category_day`(`event_date` varchar NOT NULL,`category_id` varchar NOT NULL,`category_name` varchar NOT NULL,`pv` bigint,`uv` bigint,`currenttime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,primary key(event_date,category_id,category...
蚂蚁链摩斯多方安全计算平台解决方案
蚂蚁链摩斯多方安全计算平台解决方案利用多方安全计算、隐私保护、区块链技术，打造数据安全共享的基础设施。解决企业之间数据合作过程中的数据安全和隐私保护问题，打通数据孤岛，将计算移动到数据端，达成数据可用不可见，安全促进业务创新。
图形化界面：操作门槛更低.Docker化部署，支持多种操作系统，支持主流数据源和数据服务，支持云及本地部署，机构可灵活投入硬件与计算资源.多样化部署：部署更轻量便捷.保护数据安全和模型安全，较单方数据建模预测能力提升20%~50%.远程测试、部署分布式策略，保证数据安全，提升风控能力.实现分布式安全数据开发，报表等...
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解决方案
云呼叫中心
阿里云呼叫中心（Cloud Call Center）是阿里云推出的企业级智能联络中心类产品，为客户提供灵活的坐席扩展能力、高性能的分布式服务以及丰富的OpenAPI能力，搭配智能排队路由、可视化IVR以及阿里云智能客服产品体系，轻松搭建智能化的联络中心服务。
采用自助式图形界面，非技术用户也可以轻松设计IVR流程.多种方式集成，灵活集成第三方系统，实现来电弹屏，交互式IVR.更多产品与服务.查看云呼叫中心所有相关文档.了解如何快速创建呼叫中心.了解API调用和集成方案.了解产品的资费情况.查看更多商品.免费预约咨询.预约后专家会在工作日24小时内给您回复.预约获取优惠价格....
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云产品
智算服务PAI-灵骏
智算服务PAI-灵骏面向大规模深度学习及融合智算场景的PaaS平台产品，支持公共云Serverless版、单租版以及混合云产品形态， 基于软硬件一体优化技术构建高性能异构算力底座，提供AI工程化全流程平台服务，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势，满足高性能计算等领域应用需求，在大模型训练、自动驾驶、基础科研、金融量化等场景广泛应用。
支持Serverless的AI研发场景，支持如GPT-3(175B)、M6(万亿参数)、PLUG、STAR等大模型的训练，提供深度优化的智能计算服务，可为图形图像处理（如AIGC图像生成）、自然语言处理（如AIGC文本生成）、语音、视频等应用场景提供高效、可预期的训练服务，加速迭代效率.满足不同规模AI训练算力需求，点对点通信延迟低至2us，算力...
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云产品
阿里云解决方案基因专题
阿里云解决方案包括通用解决方案, 行业解决方案和生态解决方案，沉淀阿里云十年、百万用户最全面的业务场景，结合阿里巴巴集团技术创新能力，提供云原生、数据智能、零售、金融、制造等多个领域的解决方案。
2.用户只需关注流程开发本身，计算实现由阿里云自动进行调度优化，包括任务并行，错误重试、中断可恢复、性能统计，效率优化等。3.方便流程管理和维护，实现版本化，可重复、可审计的分析过程.支持社区流程标准，实现云端高效分析.容器镜像服务.1.一键部署HPC集群，包括SGE/SLURM等常用调度器。图形化管理用户、任务队列，...
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解决方案
数据可视化DataV
数据可视化DataV是阿里云一款数据可视化应用搭建工具，旨让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
自动探查上传数据，无需专业技术背景即可快速了解数据内容、统计分布.自动探查，洞悉业务数据特征.数据可视化卡片智能一键生成，从数据到可视一步完成.数据卡片，构建可视知识库.可视化地理分析工具，通过GANOS时空数据引擎实现海量时空数据实时分析.分析地图，洞察空间数据趋势.在线可视分析工具，一键分享可视化分析结果...
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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
收集统计信息 SELECTa.rmid,count(*),b.os fromlog_pvasajoinpush_historyasb ona.rmid=b.rmid groupbya.rmid,b.os从该例子中，我们可以利用模拟数据进行推送效果在两大收集操作系统间的曝光比例 来进行后续相同内容的推送时，针对手机系统做一定的倾斜。最后我们就可以看到当实时广告的曝光数据命中了推送的时候，我们所...
Cloud Toolkit阿里云开发者插件工具
Cloud Toolkit - 阿里云集开发、测试、诊断、部署为一体的免费本地多IDE插件，帮助开发者真正实现任意服务器或 ECS、EDAS、Kubernetes、SAE、函数计算等一键式研发部署，支持Java规约、高效执行终端命令和 SQL等常见工具，研发速度提升8倍以上，大幅降低研发成本。
支持标准 SSH 协议，无需在一系列运维工具之间切换，只需在图形界面上选择目标服务器，即可实现应用快速部署.部署到任意服务器/ECS.针对阿里云 EDAS 开发者，可以将本地代码和云端应用进行关联，实现自动化的部署.部署到 EDAS.针对阿里云 SAE 开发者，可以将应用快速部署到 SAE，适用于快速迭代更新应用的场景.部署到 SAE....
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云解析PrivateZone
云解析PrivateZone是基于阿里云专有网络VPC环境的内网域名解析和管理服务。能够在自定义的一个或多个VPC中快速构建DNS系统，实现不同VPC的完全数据隔离，更安全。
针对特定模块，既提供全局视角的整体统计分析，也支持根据特定终端 IP 地址、特定域名、特定时间窗口进行下钻过滤分析，同时也支持7天无解析量域名列表下载来辅助业务下线流程的顺利进行.多样化的分析维度.提供分钟级别的 DNS 解析请求量、DNS 解析时延、TOP 域名(Zone)列表、TOP 子域名列表、TOP 网络列表、TOP 客户端 IP ...
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实时数仓Hologres
Hologres（原交互式分析）是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与自助分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
大数据团队通过阿里云大数据服务MaxCompute来对餐厅或零售店的进、销、存等数据进行H+1/T+1统计，并利用交互式分析Hologres满足对百亿级离线数据进行高并发、秒级的分析处理，提供近80多种不同类型的报表，包括：营业、订单、菜品、会员等报表，为店铺发展提供多维度分析透视和业务探索.二维火大数据负责人 芦丁：.我们基于...
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