电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>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
数据实时传输,写入即可消费,1秒内到服务端(99.9%情况)。所有功能均可通过 API/SDK实现,提供多种语言 SDK,支持自定义管理和二次开 发。查询分析语法简单便捷,兼容 SQL92。文档版本:20220127 II 电商网站数据埋点及分析 前置条件 前置条件 在进行如下操作步骤之前,需要准备好如下步骤:已经注册了阿里云账户,并完成...
来自: 最佳实践 相关产品:云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务(SLS),DataWorks,云速搭CADT
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
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, 目录就默认生成到/tmp/tpcds目录下 cd hive-testbench#如果...
来自: 最佳实践 | 相关产品:块存储,云服务器ECS,E-MapReduce
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
Databricks 数据洞察.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,满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略调整,本产品将于2023年10月23日停止全面支持,并将于2024年4月23日停止服务....
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数据迁移上云
<em>数据</em>迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云,各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云,成了用户上云较为关注的点;业务上云后,因为业务或者其他方面调整等因素, 也存在如跨区域,跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求,阿里云上提供了较为丰 富的工具(如ossimport)、服务(在线迁移服务),旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源,并以杭州区域来模拟线 下IDC(或友商),深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
相比于 scp主要有以下优 点:传输前会进行检测,跳过最终修改时间戳和文件大小一致的文件 传输前会对数据进行压缩 支持断点续 操作步骤 步骤1 NAS服务器安装 rsync,安装命令:yum install rsync-y 47 文档版本:20201013 数据迁移上云最佳实践 通过CEN跨区域迁移NAS 步骤2 执行 rsync-avzP-e 'ssh-p 22'/data/*root@172....
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储NAS,云企业网,云速搭CADT
云原生企业级数据湖解决方案
云原生企业级数据湖解决方案,数据湖解决方案,无缝对接多种计算分析平台,数据湖中的数据可以直接进行数据分析、处理。
帮助金融机构数据能够通过多种传输模式海量并发上收,统一存储管理和调度,冷热数据分层存储,让数据可靠,高效的发挥价值.图文卡片(实景照片型).孙慧颖,靖鑫,也树.第一讲:高效迁移 HDFS 海量文件到 OSS;第二讲:数据无忧:利用 checksum 迁移 HDFS 数据到 OSS.第三讲:如何将 HDFS 数据归档到 OSS;第四讲:如何将 ...
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智能数据标注PAI-iTAG
智能数据标注PAI-iTAG是一款智能化数据标注平台,支持图像、文本、视频、音频等多种数据类型的标注以及多模态的混合标注。智能标注PAI-iTAG提供了丰富的标注内容组件和题目组件,可以直接使用平台预置的标注模板,也可以根据场景自定义模板进行数据标注。
基于阿里云数字安全传输技术,确保标注数据无风险.通用icon文字列表.孙慧颖,靖鑫,也树.支撑图像、文本、视频、语音、多模态、自定义等各类打标场景和需求.PAI-iTAG与PAI-EAS部署的模型服务打通,可以让模型服务进行主动预标注.预置OCR、ASR等预标工具,大幅提升标注员的效率和准确率.支持标注+质检+验收的任务分发机制,...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏<em>数据</em>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
结论:云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本:20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线,搭建实验环境,构建在线用户行为分析平台:2.2.核心模块 游戏服...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>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
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 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。方案优势  支持超过10亿条元数据规模的数据管理,同时支持高可靠和高可用。 支持元数据实时备份和重建集群快速恢复...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,访问控制,E-MapReduce
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...
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
本最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密 存储安全范畴,即首先使用 SDDP产品进行敏 感数据发现和分级分类,然后对高级别敏感 进行按需、不同类型的全链路加密存储。解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别 SDDP 密钥...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,密钥管理服务,敏感数据保护,云速搭CADT
数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台,提供数据汇聚、数据加工与治理、数据分析、资产管理和统一服务等功能,帮助金融、政府及企业客户实现数据资源管理,潜在规律挖掘,业务决策优化。
数据资源平台是基于阿里云产业智能最佳实践的数据管理、服务与分析平台,通过流批一体数据同步、异构计算混合编排调度、全局元数据图谱、无代码数据分析等核心技术,缩短数据智能到业务的距离,满足客户业务的多样性需求,帮助用户便捷、充分的使用数据,让数据产生业务价值.频道页banner.谢赟辉,靖鑫,也树.通用icon文字...
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数据安全中心
敏感数据保护(Sensitive Data Discovery and Protection),在满足等保v2.0“安全审计”、等保v3.0及“个人信息保护”的合规要求的基础上,为客户提供敏感数据识别、分级分类、数据安全审计、数据脱敏、智能异常检测等数据安全能力,形成一体化的数据安全解决方案。
数据安全中心 Data Security Center 为客户提供敏感数据自动识别、分级分类、大数据安全审计与数据脱敏等数据安全能力,形成一体化的云上全域数据防泄漏与安全解决方案,在帮助客户实现等保 2.0 二级有关“安全审计”与三级有关“个人信息保护”的合规要求的同时,并满足《数据安全法》中提出的有关要求.数据检测与响应DDR...
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企业标准版数据分析解决方案
企业标准版数据分析解决方案通过实时数仓+离线数仓的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策,提升销售转化。
企业标准版数据分析解决方案.通过“实时数仓+离线数仓”的组合方案,实现多源数据采集、集成、计算和展现,满足客户不同维度、不同查询时效性的要求,解决企业客户普遍会遇到的数据分析瓶颈,帮助业务决策、提升销售转化.谢赟辉,靖鑫,也树.企业标准版数据分析解决方案.本方案无缝对接各类云上数据库和自建数据库,实现多源...
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企业轻量级数据分析解决方案
企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力。
企业轻量级数据分析解决方案.数智化运营已经成为当下每一个企业都需要深度思考的问题,而数据平台建设无论从技术难度,还是运维复杂性上对于中小企业都是较大的挑战。阿里云通过企业轻量级数据分析解决方案,为用户提供低门槛的数据存储与分析能力。帮助用户快速实现数据赋能,解锁数据运营能力.谢赟辉,靖鑫,也树.企业轻量...
来自: 解决方案
智能数据建设与治理Dataphin
Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、智能建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。
智能数据建设与治理 Dataphin.Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出,一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力,以助力企业显著提升数据治理水平,构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力,以适应各行业企业的平台...
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自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
自建Hive<em>数据</em>仓库跨版本迁移到阿里云Databricks<em>数据</em>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。
自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 业务架构 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 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...
来自: 最佳实践 | 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,对象存储 OSS,文件存储HDFS,spark
工业数据中台解决方案
以企业IT&OT数据为基础,结合数据汇聚&治理能力,实现数据资产化、数据服务化,打造统一标准、稳定可靠的数据资产,发挥数据价值,完成端到端的数据敏捷交付、部署、应用。
工业自身的MES、ERP等系统以及设备传感数据融合,破除数据孤岛,建立统一的数据仓库,将数据库存转化为数据资产.在盘活数据资产之后,针对不同的业务场景,利用数据+智能算法,识别业务机理,提升业务效率.根据业务机理,沉淀优生产经验,以生产目标为导向,调节生产过程参数,反向控制生产流程,终达到预设的生产指标.以...
来自: 解决方案
数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分,助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖,实现湖上元数据统一管理,提供企业级权限控制,无缝对接多种计算引擎,打破孤岛,洞察业务价值
随着用户业务的逐渐清晰与沉淀,用户面临着数据湖和数据仓库架构的融合,依托于阿里云数据仓库(MaxCompute、Hologres、ADB等产品)和数据湖构建产品,帮助用户打造湖仓一体的数据系统,让数据和计算在湖和仓之间自由流动,从而构建一个完整的有机的大数据技术生态体系.数据数据实时分析.数据数据实时分析.提供数据实时...
来自: 云产品
教育数据中台解决方案
阿里云教育数据中台解决方案,为教育行业的客户提供一站式数据汇聚、治理加工、质量保证、数据可视化、数据应用等全方位的解决方案,为学校以及教育管理机构提升数据价值和扩展数据应用场景提供助力。
基于阿里云数据中台方法论,将各类数据规范嵌入到整个方案过程中,解决各类行业的数据问题,包括但不限于数据孤岛、数据质量差、数据融合度低、数据价值低、数据运维管理难度大等等一系列问题.提升学校数据管理能力,优化教学模式.帮助学校提升数据治理能力、考核评价能力、业务决策能力、学生服务能力、校园管理能力等等多...
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