应用场景
实时数据通道 1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统 通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值。...
应用场景
IM场景 IM（Instant Messaging，即时通讯）已成为当前互联网业务的基础组件，广泛应用在社交、游戏、直播等场景，具有数据量大、实时性要求高、数据增长快等特点，因此需要支持海量消息的存储、同步和检索。IM场景中的核心需求如下：消息...
通过Flink读写AnalyticDB PostgreSQL数据
本文介绍如何通过阿里云实时计算Flink版实时读写云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 数据。背景信息 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。实时计算Flink版 ...
通过Flink读写云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版...
本文介绍如何通过阿里云实时计算Flink版实时读写云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 数据。背景信息 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。实时计算Flink版 ...
应用场景
本文将以部门场景和技术领域场景为例，为您介绍实时计算Flink版的大数据是实时化场景。说明 更多场景案例请参见 阿里云实时计算Flink版产品案例和解决方案汇总。背景信息 作为流式计算引擎，Flink可以广泛应用于实时数据处理领域，例如ECS...
向量计算概述
Hologres与Proxima深度整合，在向量计算方面的优势如下：向量计算功能强大：时效性：支持向量数据实时写入、实时更新，数据写入即可查。查询能力：支持向量检索与其他复杂过滤条件融合查询，支持同时使用向量索引和其他结构化索引。高性能...
实时大盘
实时大盘展示 App 核心指标的实时分析结果，相关指标说明，参见 指标计算规则。查看数据分析实时大盘的步骤如下：登录控制台，单击 产品与服务>移动开发平台 mPaaS，选择应用。在导航栏左侧，单击 移动分析>数据概览。在右侧页面，单击 ...
应用场景
数据处理 在很多领域，如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析，由于数据产生快、实时性强且量大，您很难统一采集这些数据并将其入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。与传统架构不同，云消息队列 Kafka ...
阿里云实时数仓产品Hologres的应用场景
Hologres兼容PostgreSQL生态，是新一代的 阿里云实时数仓产品，与大数据生态无缝连接，支持实时与离线数据，对接第三方BI工具，实现可视化分析业务。本文为您介绍基于Hologres核心功能的典型应用场景。Hologres的典型应用场景如下：搭建...
什么是实时日志
使用实时日志的优势 时效性高：开通服务后，日志数据自动投递到日志服务，可查看实时日志分析结果，日志时效性在3分钟以内。字段丰富：实时日志提供更加丰富的日志字段，详见 实时日志采集字段说明。业务合规：实时日志采集投递具备合规性...
客户案例
从Java Storm迁移到Flink SQL使实时计算开发周期大大减少，维护更加容易，数据一致性得到更好地保障，提升了业务监控大屏的准确性和实时性，用户可以更专注于业务，加速了业务的实时化。同时，阿里云的24小时运维服务保证了集群稳定，实现...
产品优势
AnalyticDB MySQL版 提供融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库服务，高度兼容MySQL，支持毫秒级更新，亚秒级查询。无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建...
东软案例
目前，东软在物联网、互联网等新场景下面临的IT系统运维主要问题与挑战有：多模型数据融合分析困难，面向海量数据采集终端同时写入数据的并发能力弱，数据量大且价值密度低导致存储成本高，基于开源软件自建数据存储集群稳定性低运维成本...
计算设置概述
设置Dataphin实例的计算引擎为TDH或ArgoDB 星环TDH 6.x Transwarp Data Hub（TDH)是星环大数据平台 实时计算引擎 阿里云实时计算Flink 阿里云新一代计算引擎Flink，支持实时计算，具有高吞吐低延迟等优势，同时也支持离线计算与调度。...
基于混合负载的查询优化
企业数字化分析的多元化，涵盖了实时的BI决策，实时报表，数据ETL，数据清洗以及AI分析。传统数仓方案，通过组合多套数据库与大数据产品，利用各自不同的优势来解决不同的分析场景，带来的问题就是整个数据冗余，同时管理多个异构系统的...
迁移方案
数据正确性验证 数据质量是实时计算数据产出对业务的重要保障，和实时计算任务日常变更一样，迁移工作也需要对新任务产出的数据质量进行验证。通常，建议您采用迁移新任务和原有任务并行双跑的方式，在新运行一段时间，满足数据对比条件后...
计算设置概述
计算引擎 说明 操作文档 离线计算引擎 MaxCompute 阿里原生的大数据计算平台，承载海量数据存储与计算能力，高效率与高稳定性。设置Dataphin实例的计算引擎为MaxCompute 实时计算引擎 阿里云实时计算Flink 阿里云新一代计算引擎Flink，支持...
技术发展趋势
规模爆炸性增长 随着8K、5G、IoT、大数据、AI等系列技术的发展，数据量迎来了爆发式增长。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测，从2018年到2025年，全球数据将从33ZB急速增长到175ZB，比2016年产生的数据量增加了十倍。这表明注重数据价值...
应用场景
车联网场景中涉及的车辆数量大、数据规模大、数据种类多、数据来源广，因此需要支持众多车辆数据的高并发写入、存储与统计分析。车联网场景中数据存储与分析的核心需求如下：数据高并发写入：面向众多车辆，需要支持百万级节点实时写入。...
一键建仓
数据管理DMS一键建仓功能可以实现一键创建实时同步的数据仓库，数据可在秒级的延迟下，同步至AnalyticDB MySQL版数据库中，帮助您更实时、准确地掌握业务情况，以便更好地进行业务分析和决策，提升业务效果。本文介绍如何在数据管理DMS中...
迁移方案
双跑验证需要关注的详情如下：数据正确性验证 数据质量是实时计算数据产出对业务的重要保障，和实时计算任务日常变更一样，迁移工作也需要对新任务产出的数据质量进行验证。通常，建议您采用迁移新任务和原有任务并行双跑的方式，在新运行...
实时同步常见问题
当您在查询实时同步任务产出的表数据，发现数据未同步时，原因可能是实时同步任务出现延迟，您可以进入运维中心的 实时同步任务 界面，查看任务的 业务延迟 数值是否过大。详情请参见 实时同步任务延迟解决方案。若业务延迟较大，其可能...
基于GitHub公开事件数据集的离线实时一体化实践
Flink是强大的流式计算引擎，Hologres支持数据实时写入与更新、写入即可查，二者原生集成，支持高吞吐、低延时、有模型、高质量的实时数仓开发，最终满足业务洞察实时性需求，如最新事件提取、热点事件分析等场景。离线链路：通过...
实时物化视图
使用实时物化视图可以在大幅度提升查询性能的同时，确保查询结果和依赖表数据的一致性。术语 基表（Base Tables）：指物化视图定义中使用到的普通表。增量（Delta）：指基表的数据发生变化时，与物化视图中的数据相比，增加和删除的数据...
实时物化视图
使用实时物化视图可以在大幅度提升查询性能的同时，确保查询结果和依赖表数据的一致性。术语 基表（Base Tables）：指物化视图定义中使用到的普通表。增量（Delta）：指基表的数据发生变化时，与物化视图中的数据相比，增加和删除的数据...
实时物化视图
使用实时物化视图可以在大幅度提升查询性能的同时，确保查询结果和依赖表数据的一致性。术语 基表（Base Tables）：指物化视图定义中使用到的普通表。增量（Delta）：指基表的数据发生变化时，与物化视图中的数据相比，增加和删除的数据...
迁移时源库为Oracle的注意事项及限制
为实时保持数据一致性，建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。单独更新大文本字段场景不支持，任务会失败。其他限制 执行数据迁移前需评估源库和目标库的性能，同时建议业务低峰期执行数据迁移。否则全量数据迁移时DTS占用源和...
实时物化视图
使用实时物化视图可以在大幅度提升查询性能的同时，确保查询结果和依赖表数据的一致性。术语 基表（Base Tables）：指物化视图定义中使用到的普通表。增量（Delta）：指基表的数据发生变化时，与物化视图中的数据相比，增加和删除的数据...
基于GitHub公开事件数据集的离线实时一体化实践
Flink是强大的流式计算引擎，Hologres支持数据实时写入与更新、写入即可查，二者原生集成，支持高吞吐、低延时、有模型、高质量的实时数仓开发，最终满足业务洞察实时性需求，如最新事件提取、热点事件分析等场景。离线链路：通过...
概述
简介 传统的OLTP和OLAP解决方案基于简单的读写分离或ETL模型，将在线库的数据以T+1的方式抽取到数据仓库中进行计算，这种方案存在存储成本高、实时性差、链路和维护成本高等缺陷。为应对数据爆炸式增长的挑战，PolarDB分布式版本基于对象...
前端监控实时大屏
通过ARMS前端监控实时大屏，您可以一次性查看被监控应用的所有关键实时监控数据。功能入口 登录 ARMS控制台，在左侧导航栏选择 前端监控>前端列表。在 前端列表 页面顶部选择目标地域，然后单击目标应用名称。在应用的 总览 页面上，单击右...
产品优势
它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具，DTS提供丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便利功能，极大方便了传输链路的创建及管理。丰富多样 DTS支持多种同构或...
金融大数据
业务架构 架构说明：大数据仓库调用外部数据和数据集市的信息，通过数据获取层、数据模型层、数据加工层、数据应用层和分析集市的层层筛选、分析、加工，由大数据服务接口向内部源数据输出适用于多种用户场景的有效数据。大数据仓库功能...
数据分析整体趋势
该方案带来的问题是部署复杂，实时性低，数据冗余和高成本。理想情况是一套HTAP系统同时提供计算和分析。大数据与数据库一体化：早期大数据技术以牺牲一定程度一致性为基础提供分布式能力，解决了传统单机数据库的扩展性不足问题，在...
整体架构
其次将实时数据存储在单独的存储IO节点（EIU）上，保证行级的数据实时性，同时对全量数据构建索引，并通过缓存能力对数据进行加速，满足百毫秒级高性能在线分析场景。计算层：羲和计算引擎，智能选择计算模式。开源Spark计算引擎，满足多种...
实时同步能力说明
DataWorks为您提供的实时数据同步功能，方便您使用单表或整库同步方式，将源端数据库中部分或全部表的数据变化实时同步至目标数据库中，实现目标库实时保持和源库的数据对应。使用限制 实时同步不支持在数据开发界面运行任务，您需要保存、...
如何对JSON类型进行高效分析
PolarDB 列存索引（In Memory Column Index，IMCI）功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等，可以快速处理大数据和多种数据类型（包括结构化数据与半结构化数据等），并提供高效的数据分析、查询与流计算能力，适用于数据分析、数据仓库与...
快速体验
大数据存储与计算：云原生大数据计算服务 MaxCompute（必选）、实时数仓Hologres（可选）、开源大数据平台E-MapReduce（可选），您可根据需要开通MaxCompute、Hologres或E-MapReduce。数据开发与调度：大数据开发治理平台 DataWorks数据...
轨迹服务
如何保存和处理这些实时数据，如何提升实时查询性能，成为平台需要面临的新问题。业务挑战 面对海量的车辆实时数据，汽车云平台的业务系统需要达到以下要求：能高效写入海量轨迹点，且存储成本低。实时计算：实时电子围栏：实时判断车辆...
图扑案例
阿里 云原生多模数据库 Lindorm 针对工业物联网数据高并发写入，实时存取等特点，创新性地融合时序、索引、宽表等多模引擎能力，为存储、分析低价值密度、高通量、高实时性的工业物联网监控数据提供了高性价比的最优解决方案，大幅度降低了...
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