产品和业务限制
分析型数据库MySQL版支持云监控，用户可以通过配置磁盘监控告警，为监控项设置合理的报警规则和通知方式。一旦发生磁盘异常便会立刻为您发出报警通知，让您及时知晓磁盘水位并管理磁盘空间，保证业务正常运行。和Oracle、MySQL关系型数据库...
背景信息以及准备工作
或者对存储在 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）、表格存储（Table Store）上的大数据进行分析之后，通过DLA把结果数据回写到MongoDB，供前台业务使用。前提条件 使用DLA读写MongoDB数据前，您需要通过以下操作在...
数据迁移
本文为您介绍数据迁移的最佳实践，包含将其他业务平台的业务数据或日志数据迁移至MaxCompute，或将...MaxCompute处理业务数据和日志数据后，可以通过Quick BI快速地以可视化方式展现数据处理结果，详情请参见 基于MaxCompute的大数据BI分析。
JindoFS实战演示
Impala如何高效查询OSS数据 Impala如何高效查询OSS数据 2021-06-08 Apache Impala是一个开源的大数据查询分析引擎，能够快速查询分析存储在Hadoop集群的PB级数据。如果您已将HDFS数据迁移至OSS中，可通过在Impala中使用JindoFS SDK，高效...
什么是DataWorks
DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。从2009年起，DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，支撑数据中台建设，同时与...
功能简介
同时，随着数据量剧增，在海量数据中快速发现高质量的洞察报告，需要花费大量时间进行数据分析，从而才有可能提取有效知识。为了将业务人员从重复、无效的分析工作释放出来，并通过智能化的能力帮助业务管理者、运营、业务分析师等人员高效...
应用场景
极大提高看数据的效率 与内部系统集成，可结合进行数据分析，极大提高看数据的效率。统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦，利于使用与控制。推荐搭配使用 RDS+Quick BI 交易数据权限管控 数据对某支付平台的每个城市经理来说都至关重要...
数据仓库研发规范概述
在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会...
低成本历史库
大数据生态 无缝对接Spark、Hive、Flink、Presto等开源大数据生态产品，支持API访问和文件读取等多种对接方式，简单高效满足用户海量数据分析需求。典型应用 用户交易记录通过App写入MySQL，LTS将MySQL中实时同步到Lindorm，近三个月状态...
低成本RDS历史库
大数据生态 无缝对接Spark、Hive、Flink、Presto等开源大数据生态产品，支持API访问和文件读取等多种对接方式，简单高效满足用户海量数据分析需求。典型应用 用户交易记录通过App写入MySQL，LTS将MySQL中实时同步到Lindorm，近三个月状态...
应用场景：低成本历史库
大数据生态 无缝对接Spark、Hive、Flink、Presto等开源大数据生态产品，支持API访问和文件读取等多种对接方式，简单高效满足用户海量数据分析需求。典型应用 用户交易记录通过APP写入MySQL，LTS将MySQL中实时同步到Lindorm，近三个月状态...
基因分析应用
图1：基因数据分析流程（来源/《中华医学遗传学杂志》）我们以工作流（Pipeline or Workflow）来指代这些分析脚本。简单的来说，它可以是一段由用户编写的、会执行多个命令的Shell或者Python脚本，能够从头到尾完成特定的基因数据分析任务...
Github实时数据同步与分析
最终效果如下：（可选）历史离线数据分析 实时数仓Hologres与大数据计算服务MaxCompute深度融合，可以组成一体化的大数据查询与分析架构。在MaxCompute公共数据集中，存储了历史GitHub全量数据。如果想要做更长时间的数据分析，有两种方式...
查询报错问题
查询时报错，提示 scanRows exceed limit 分析型数据库MySQL版查询时报错，错误信息为：ErrMsg:ErrCode:2001 ErrType:QUERY_EXCEED_LIMIT ErrMsg:scanRows exceed limit:xxx>为避免用户输入的SQL误写或性能较差，从而导致扫描表的大量数据...
什么是Quick BI
帮助企业构建自上而下的决策分析体系 实现业务流程和数据分析直接协同 提升企业内各种人员的数据分析效率 形成数据消费和价值洞察的企业文化 Quick BI有什么产品优势？企业数据分析全场景覆盖 从管理层决策分析和驾驶舱，到业务专题分析...
数据大屏
应用场景 场景描述 预期效果 场景一：授予数据大屏编辑权限 让分析师A（分析师A与资源在同一空间）可以在工作空间下编辑数据大屏。场景二：授予数据大屏的查看权限 让访问者B（访问者B与资源不在同一空间）可以在工作空间下查看数据大屏。...
通用数据开发
通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。...数据展现与分享：数据提取成功后，可以通过报表、地理信息系统等多种展现方式，展示与分享大数据分析、处理后的成果。
数据洞察
DataWorks数据洞察是指通过深度数据分析和解读来获取深刻的数据理解和发现，它支持数据探索和可视化。您可以通过数据洞察了解数据分布，创建数据卡片，并组合成数据报告。此外，数据洞察结果能够通过长图形式的报告进一步分享。该功能利用...
使用流程
快速入门旨在介绍如何开通DLA、构建数据湖、调用Presto和Spark引擎进行数据分析与计算，帮助您掌握DLA的基本使用流程。如果您是首次使用云原生数据湖分析DLA的用户，我们建议您先阅读以下部分：产品简介-本内容概述了云原生数据湖分析DLA的...
应用场景
数据分析业务 云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。实现对大数据的分布式分析处理，适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步，简化数据操作...
基于SLS+OSS+DLA构建海量、低成本日志分析方案
方案介绍 对于数据分析人员、开发人员或者运维人员而言，日志数据对分析和诊断问题以及了解系统活动等有着非常重要的作用，日志都是其工作过程中必不可缺的数据来源。为了节约成本，通常情况下日志会被设定一定的保存时间，此类日志称之为...
数据下载
在DataWorks的数据开发（DataStudio）、数据分析、安全中心模块下载的CSV、XLSX格式文件数据将同步保存至数据下载功能。通过该功能，您可将所需历史下载文件重新下载至本地使用，也可追溯历史下载记录的操作详情。前提条件 已通过如下模块...
应用场景
配置自动化分析流程，支持批量样本同时分析，完成后推送通知。原始数据和分析结果可以通过OSS直接在线交付，或者进行归档备份 基因云平台开发 集成阿里云基因分析平台引擎，利用社区丰富的开发资源，快速开发满足自身业务需要，高性能可...
构建审计日志的分析方案
为解决企业用户操作日志的保存与分析问题，联合ActionTrail+OSS+DLA+Quick BI，阿里云推出审计日志数据分析方案。将ActionTrail的审计日志定时同步到OSS进行长周期（超过90天）保存，利用Data Lake Analytics将日志数据标准化，利用Quick ...
查询加速
本章将详细介绍如何在 云数据库 SelectDB 版 实例中进行查询优化和数据分析，云数据库 SelectDB 版 提供了多种分析SQL和优化方案，帮助您提升查询速度并实现高效的数据分析。概述 云数据库 SelectDB 版 采用了MySQL网络连接协议，兼容 标准...
【通知】数据可视化（老）功能下线通知
若您正在使用数据可视化（老）功能进行数据分析，建议在功能下线前将数据集、图表和仪表盘迁移到数据分析功能。下线时间 2024年04月01日：针对部分用户，下线访问数据可视化（老）功能。说明 部分用户指在2023年04月01日至2024年04月01日这...
数据质量管理流程
数据质量管理是通过划分数据资产等级和分析元数据的应用链路，对不同资产等级的数据采取相对应的质量管理方式。数据质量管理流程图如下。数据管理流程说明如下：分析业务场景，根据应用的影响程度，确定当前以及生产链路上的数据资产等级。...
游戏运营融合分析
降低使用成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分析，在满足各种分析场景需求的同时，有效地降低客户的总体使用成本。学习成本低：Data Lake Analytics（简称DLA）和ADB兼容标准SQL语法，无需额外学习其他...
Lindorm实时入湖建仓分析
方案介绍 DLA Lakehouse的Lindorm实时入湖建仓分析助力企业构建大数据离在线一体化，主要包括三方面。Lindorm实时入湖建仓引擎：支持T+10min近实时入湖，同时支持Schema推断、动态列增加、分区管理、小文件合并及Clustering等能力。Lindorm...
Superset连接数据湖分析
本文主要介绍如何使用Superset连接DLA进行数据分析。背景信息 DLA对外暴露的是MySQL的协议，大多数BI工具可以使用MySQL连接器直接连接DLA，由于Superset对于表的定义语句校验严格，同时DLA的建表语句与MySQL的建表语句存在差别，这导致...
LTS（原BDS）服务介绍
在线离线业务分离 通过LTS，将在线业务数据实时同步到HDFS或者OSS等存储，结合Spark、MR等大数据组件进行数据分析，从而不影响在线业务的查询。主备容灾 通过LTS在主备集群之间实现实时数据的双向同步，当主集群出现问题，可以切换到备集群...
应用场景
实时通道 通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期。2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步...
访问数据可视化功能
新版数据可视化功能：在顶部菜单栏中，选择 集成与开发（DTS）>数据应用>数据分析。方式二：通过数据库的SQL窗口进入数据可视化 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 SQL窗口>SQL窗口。在 请先选择数据库 对话框中，搜索并选择数据...
EMR Workbench
阿里云EMR Workbench是一个综合性的大数据分析和开发环境，作为阿里云E-MapReduce的一部分，它提供了EMR Notebook和EMR Workflow两个核心功能。通过EMR Workbench，您可以轻松进行数据开发，以及交互式数据分析，并设计复杂的数据处理工作...
导出数据
分析型数据库MySQL版对海量数据分析计算后支持输出（DUMP）数据结果，目前支持两种DUMP方式：导出数据到OSS 导出数据到MaxCompute
背景信息以及准备工作
DLA可以对投递到OSS上的数据按年、按月、按日进行多维度的分区，提高数据的命中率，降低扫描量，从而以极低的成本、极高的性能来完成大数据量历史数据分析。DataV中有多种场景模板，解决您的设计难题。提供多种业务模块级别而非图表组件的...
与Spark集成分析
DLA Ganos是基于云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）系统设计开发的，面向时空大数据存储与计算的数据引擎产品。基于DLA无服务器化（Serverless）数据湖分析服务与内置的Spark计算引擎，DLA Ganos提供了不同级别的数据分析模型，...
与Spark集成分析
DLA Ganos是基于云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）系统设计开发的，面向时空大数据存储与计算的数据引擎产品。基于DLA无服务器化（Serverless）数据湖分析服务与内置的Spark计算引擎，DLA Ganos提供了不同级别的数据分析模型，...
非结构化分析
优势 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 的向量分析特性针对非结构化数据检索分析，与普通的检索系统有较大的差异，主要体现在下面的几点：结构化和非结构化混合分析 例如，可以检索与输入图片中的连衣裙相似度最高、价格在100元到200...
概览
为了更好地指导您使用数据管理DMS（Data Management），DMS推出解决方案系列文档，旨在通过最佳实践（Step by Step）的形式向您介绍DMS研发流程、数据安全、数据开发的解决方案。研发流程解决方案 DMS为在线流程化系统，可统一管理企业内...
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