产品系列概述
各产品系列对比 系列 说明 适用场景 基础版 单节点实例 个人学习、中小规模DevOps监控、应用指标和IoT传感器的时序数据采集分析、中小企业开发测试。高可用版 采用Raft一致性协议的三节点架构，适合80%以上的用户场景 大中型企业的指标采集...
数据分析整体趋势
Hadoop也在早期的MapReduce接口基础上增加了SQL接口，SQL语法逐渐成为大数据分析系统的标准配置。随着AWS，Azure，Alibaba，Google等云厂商的出现，云原生分布式数据仓库成为目前数据分析技术的主要解决方案，代表性云服务包括Amazon ...
云产品集成
配置数据库白名单 添加OceanBase for MySQL数据源 Quick BI 数据分析与展现 Quick BI 是一款全场景数据消费式的BI平台，秉承全场景消费数据，让业务决策触手可及的使命，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统。...
什么是Quick BI
Quick BI是一款全场景数据消费式的BI平台，秉承 全场景消费数据，让业务决策触手可及 的使命，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统，您可以使用Quick BI制作漂亮的仪表板、格式复杂的电子表格、酷炫的大屏、有分析思路...
公交出行：启迪公交
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题，历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务...实时和汇总大数据分析系统，支持公交领导产生更加快速有效的业务决策。
规格及选型
案例四：自动驾驶企业 用户为自动驾驶领域企业，需要基于车采数据进行地理位置和时序的采集数据分析，要求对JSON格式的友好兼容和时空数据的分析能力，构建业务看板并支持特征工程。建议：使用 AnalyticDB PostgreSQL版 存储弹性模式，实例...
2023年
Github公开事件数据 2023年7月更新记录 时间 特性 类别 描述 产品文档 2023-07-31 新增简单用户画像分析（MaxCompute版）新说明 本文以网站用户画像分析为背景，通过使用DataWorks完成数据采集、数据加工、配置数据质量监控、数据可视化...
数据聚合分析
AnalyticDB的智能分析系统对采集的数据进行了多种分析，从而洞察实例运行状态。实例查询行为画像分析 对单独实例的查询行为进行了统计分析，主要统计指标包括：用户在某段时间内的查询次数；用户查询是否包含join、agg或者sort等；用户第一...
Quick Tracking基本概念
为了能够快速上手Quick Tracking，建议先了解和学习下采集SDK和流量分析产品的基本概念，这些基本概念会贯穿数据采集到数据分析的全流程。行为采集 在行为采集中，有如下四个基本概念需要了解：系统事件 系统事件是指由采集SDK发出，用来...
快速接入
产品准备-创建组织和应用 在使用Quick Tracking产品时，首先需要创建一个组织和应用，后续的SDK集成、用户行为日志采集和数据分析都需在此基础之上。组织管理 应用管理 角色授权 埋点方案录入 将业务准备中梳理好的埋点方案内容录入到Quick...
应用场景
日志服务的典型应用场景包括：数据采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/Stream Processing）、数据仓库对接（Data Warehouse）、日志实时查询与分析。数据采集与消费 通过日志服务LogHub功能，可以大规模低成本接入各种实时日志数据（包括...
入门概述
Beats是轻量型的数据采集工具，阿里云Elasticsearch支持Filebeat、Metricbeat、Auditbeat和Heartbeat采集器。本文介绍如何通过使用场景选择对应的采集器，并完成数据采集。数据采集器使用 Filebeat 轻量型日志采集器，用于转发和汇总日志与...
日志同步分析概述
使用Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch构建日志分析系统 使用Filebeat采集日志数据，将Kafka作为Filebeat的输出端。Kafka实时接收到Filebeat采集的数据后，输出到Logstash中进行过滤处理，最终将满足需求的数据输出到Elasticsearch中...
应用场景
报表产出效率低，维护难 后台分析系统的数据报表变更，编码研发周期长，维护困难。图表效果设计不佳，人力成本高 使用HighChart等工具做报表，界面效果不佳，人力维护成本高。推荐搭配使用 RDS+Quick BI 报表与自有系统集成 某运输公司期望...
采集-通过WebTracking采集日志
开发难度大/成本高：为完成一次数据采集、分析需求，首先需要购买云主机、公网IP、开发数据接收服务器、消息中间件等，并且通过互备保障服务高可用。接下来需要开发服务端并进行测试。使用不易：数据达到服务端后，还需要工程师先清洗结果...
服务端埋点验证
1 打开埋点验证 打开产品首页，点击顶部导航“数据采集”进入数据采集模块，点击顶部导航“埋点验证”在埋点验证模块内，选择“服务端验证”2 生成DebugKey 3 将DebugKey设置在代码中 将第2步生成的DebugKey配置在上报的日志中，注意代码...
管理问题数据
问题数据采集最终将基于您的规则生成数据采集SQL，并在MaxCompute引擎侧执行，此过程将产生MaxCompute计算引擎费用。问题数据采集结果将存储与MaxCompute临时表中，此过程将产生MaxCompute计算引擎存储费用。保留问题数据配置入口 您可在按...
使用流程
云原生数据湖分析DLA（Data Lake Analytics）是无服务器（Serverless）化的云上交互式查询分析服务，支持通过Presto和Spark引擎分析多种数据源中的数据。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...
数据采集
日志数据采集 内部的各类日志会被采集并发送到SLS日志服务系统中进行统一的存储和加工，日志数据主要包括：审计日志：用于记录用户的所有的操作行为，例如DDL操作和DML操作等。查询详情日志：用于记录一条查询在执行过程中的详细信息，包括...
产品简介
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打通了阿里云各个存储系统，如...
非结构化分析
支持数据实时更新 传统的向量分析系统中数据只能按照T+1更新，不支持数据实时写入。云原生数据仓库PostgreSQL版向量分析支持数据实时更新和查询。支持向量分析碰撞 AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析支持KNN-Join，即比较一堆向量与另外一...
CDH Hive数据抽样采集器
您可以通过DataWorks的数据抽样采集器功能，从CDH Hive表中随机抽取表的部分数据用于数据保护伞的敏感数据识别。如果您在数据保护伞中配置了脱敏规则，那么在数据地图表详情页面进行数据预览时，命中的敏感字段将会被脱敏。本文为您介绍...
什么是智能众包
人工智能众包（AI Crowdsourcing）基于共享人力资源模式，为人工智能算法提供数据采集、清洗、标注等服务，帮助企业快速构建算法数据集。人工智能众包（AI Crowdsourcing）基于共享人力资源模式，为人工智能算法提供数据采集、清洗、标注等...
教程概述
数据采集：通过阿里云DTS的数据同步功能，将RDS中的数据同步到DataHub中，完成数据采集。数据订阅：通过阿里云实时计算Flink，订阅DataHub数据进行实时计算，插入到RDS实例的目标表中。数据展示：通过DataV大屏，对数据进行处理并展示。
系统管理
上传数据至EMR Hive、Hologres引擎：仅支持使用独享资源组（即 数据分析>系统管理 相应引擎必须配置为独享调度资源组和独享数据集成资源组）。所选资源组需绑定至待接收数据的表所在的DataWorks工作空间，且需确保数据上传任务使用的数据源...
数据分析：即时快速分析
数据分析基于“人人都是数据分析师”的产品目标，旨在为更多非专业数据开发人员，如数据分析、产品、运营等工作人员提供更加简洁高效的取数、用数工具，提升大家日常取数分析效率。功能概述 数据分析支持基于个人视角的数据上传、公共数据...
游戏运营融合分析
架构图 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDS MySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADB 数据湖分析DLA、Quick BI 参考链接 有关游戏运营融合分析...
智能商业分析 Quick BI
智能商业分析 Quick BI是一个专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。Quick BI可以提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作和丰富的可视化效果，帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。
常见术语
数据湖 数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据，数据湖支持存储EB级别的数据，阿里云数据湖存储以OSS为代表！数据湖分析 数据湖分析就是针对数据湖数据分析的方案。云原生数据湖分析（简称DLA）是新一代...
功能特性
系统按照您设定的数据同步时间自动、无缝的帮您把数据源中的数据同步到目标数据仓库OSS中，同时在数据仓库和DLA中创建与数据源表相同的表结构，基于目标数据仓库进行数据分析，不影响数据源端的线上业务运行。概述 实时数据湖 基于DLA ...
OSS访问日志分析
您可以通过日志服务SLS存储和分析OSS日志数据，也可以将OSS日志数据导出并存储到指定的OSS目录长期保存，然后通过数据湖分析服务对长期保存的OSS日志数据进行分析。通过数据湖分析服务（Data Lake Analytics，DLA）分析OSS日志数据前，您...
Logtail最佳实践
分类 文档链接 安装部署 使用OOS批量安装或升级Logtail 采集 通过Logtail跨阿里云账号采集日志 通过Logtail跨阿里云账号采集容器日志 通过Logtail采集Zabbix数据 采集企业内网服务器日志 主机场景下如何使用Logtail采集超大规模文件 ...
版本发布记录
深度集成的生态 接入融合分析和数据回流能力 目前支持如下数据源的接入融合分析和数据回流能力，包括对象存储OSS上7种以上结构化、半结构化、以及多种压缩格式的数据文件，表格存储，AnalyticDB，云数据库版或自建数据库（MySQL、...
数据分析概述
DataWorks提供的数据分析平台，可以流畅地进行数据处理、分析、加工及可视化操作。在数据分析板块中，您不仅可以在线洞察数据，还可以编辑和共享数据。本文为您介绍数据分析平台的优势、功能、权限等概要信息。产品优势 与本地数据分析相比...
数据采集常见问题
本文列举日志服务数据采集常见问题。Logtail基本问题 Logtail采集日志失败的排查思路 如何使用Logtail自动诊断工具 Logtail机器组问题排查思路（主机场景）ECS经典网络切换为VPC后，如何更新Logtail配置 Logtail服务的app_info.json文件中...
基因分析平台
基因数据分析一站式平台，遵循GA4GH行业标准，提供超大规模基因计算引擎和数据应用开放服务。端到端解决用户基因数据传输、存储、管理和生信分析问题，安全可靠、弹性敏捷、经济高效。
代码模板
使用代码模板生成埋点代码的位置在「数据采集-埋点管理-事件/属性/方案管理」中。1）默认模板 该模块进入后，默认会提供7类基础模板：模板名称 技术栈 模板描述 Android PX系列预置模板 Android NATIVE 针对Android PX系列 SDK（版本号以PX...
功能优势
支持数据实时更新 传统的向量分析系统中数据只能按照T+1更新，不支持数据实时写入。分析型数据库MySQL版向量分析支持数据实时更新和查询。支持向量分析碰撞 分析型数据库MySQL版向量分析支持KNN-Join SQL，即比较一批向量与另外一批向量的...
什么是Logtail
Logtail多年来一直承载着阿里巴巴集团重要服务的数据采集。每天采集数百万服务器上的实时数据，日流量数十PB，并历经多次双十一挑战。相关性能指标，请参见 Logtail提升采集性能。相关技术分享，请参见 Logtail技术分享一 和 Logtail技术...
最佳实践概览
查询分析RocketMQ客户端日志 通过Elasticsearch和rsbeat实时分析Redis slowlog 服务器数据采集 服务器数据采集方案概述 阿里云Elasticsearch数据采集解决方案 通过自建Metricbeat收集系统指标信息 使用SkyWalking和Elasticsearch实现全链路...
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