数据湖构建之MaxCompute湖仓一体最佳实践
MaxCompute+DLF湖仓一体方案打破数据湖与数据仓库割裂的体系，架构上将数据湖的灵活性、生态丰富与数据仓库的企业级能力进行融合，构建数据湖和数据仓库融合的数据管理平台。本文介绍湖仓一体的具体方案。背景信息 大数据计算服务...
数据标准
数据标准落标说明 数据标准落标的意义在于从源头进行数据的标准化生产，加速数据的融合与统一的效率，节省大量数据应用和处理的成本。完成以下操作实现数据标准落标：您可以在 字段编辑器 页面，编辑 中文名，输入拼音首字母即可快速检索出...
友盟数据分析
U-DOP数据开放平台是友盟+为开发者提供的数据开放和私域数据融合的平台，通过一键订阅分析模板、拖拽式自助分析报表来快速完成数据分析工作。U-DOP数据开放平台不仅仅为您提供了U-App的统计明细数据，同时包含了多主题的分析模板和可订阅的...
MaxCompute湖仓一体概述
MaxCompute提供湖仓一体方案，该方案可以打破数据湖与数据仓库割裂的体系，并将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，助力构建数据湖和数据仓库相融合的数据管理平台。本文介绍如何通过MaxCompute和异构数据...
引擎功能
数据库内机器学习 Lindorm时序引擎提供开箱即用的数据库内机器学习服务。您可以通过SQL语句直接在数据库内完成整个机器学习流程，挖掘更深的数据价值。使用数据库内机器学习服务的优势主要体现在以下几个方面：简单易用：无需掌握专业的...
MaxCompute湖仓一体
MaxCompute湖仓一体方案通过数据仓库MaxCompute和数据湖共同实现，将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，助力于构建数据湖和数据仓库相融合的数据管理平台。本文为您介绍如何通过Dataphin管理MaxCompute和...
MaxCompute湖仓一体
MaxCompute湖仓一体方案通过数据仓库MaxCompute和数据湖共同实现，将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，助力于构建数据湖和数据仓库相融合的数据管理平台。本文为您介绍如何通过Dataphin管理MaxCompute和...
基本概念
地理系统 TwinFabric数字孪生系统支持常见的地理信息系统数据源接入，满足实景三维中国建设技术大纲中部分地形级实景三维、城市级实景三维、部件级实景三维数据源的接入，支持基于球面、平面三维场景搭建与地理信息多源数据的融合与开发。...
功能特性
作业运维 数据联邦 MaxCompute支持湖仓一体能力，将数据湖的灵活性、生态丰富能力与数据仓库的企业级部署能力进行融合，助力构建数据湖和数据仓库相融合的数据管理平台。功能集 功能 功能描述 参考文档 数据联邦 基于Delta Lake或Hudi存储...
表数据管理
ODC 中用颜色标识您对表中数据的操作，新增的数据用绿色标识，删除的数据用红色标识，修改后的数据用橙色标识。编辑态下，导航栏提供了以下操作键功能编辑表中的数据：功能 说明 添加行 单击该功能键将在表中指定位置插入一个空行。双击...
非结构化数据向量检索
Lindorm向量索引旨在帮助您实现非结构化数据的检索分析。您可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量唯一标识非结构化数据。这些向量数据可以被Lindorm高性能地存储和检索。同时，Lindorm也支持向量数据与标量数据的混合检索...
管理控制台功能概览
功能模块 您可通过控制台了解DataWorks各模块的功能及使用流程，并快速进入指定工作空间的 数据集成、智能数据建模、数据开发、运维中心、数据质量、数据分析、数据地图、安全中心、数据治理中心、数据服务、管理中心 模块执行相关操作。...
应用场景
数据标准：管理数据标准和构建数据模型，将数据标准贯彻到数据质量分析、保障及检查的全过程中，将散乱的多源异构数据加工成标准、干净的数据资产，确保数据的完整性、一致性、准确性和可用性。数据建模：通过数据建模模块提供的各种数据...
客户案例
MaxCompute已被广泛应用于各大领域处理云上大数据，帮助众多企业解决了海量数据分析问题，同时降低企业运维成本，企业人员可更专注于业务开发。本文为您介绍MaxCompute的精选客户案例。MaxCompute的全量客户案例信息，请参见 行业客户案例...
应用场景
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 为千万家企业级客户提供了数据处理ETL、实时在线分析、核心报表、大屏和监控能力，为广大商家和消费者提供稳定的离线和在线数据服务。本文介绍 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 的五个使用场景：实时数...
游戏运营融合分析
场景描述 游戏行业有结构化和非结构化数据融合分析需求的客户。游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法接受T+1延迟。对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其用尽量优化成本。其他行业有类似需求的客户。解决问题 秒级实时分析：依托...
矢量金字塔
矢量金字塔是为了能够快速显示大规模空间几何数据（千万级以上）而设计的一种结构。概述 矢量金字塔对空间几何数据创建稀疏索引，按规则对密集区域预处理，可以输出标准的mvt-pbf格式数据。通过Ganos提供的矢量金字塔，亿条空间几何记录...
矢量金字塔
矢量金字塔是为了能够快速显示大规模空间几何数据（千万级以上）而设计的一种结构。概述 矢量金字塔对空间几何数据创建稀疏索引，按规则对密集区域预处理，可以输出标准的mvt-pbf格式数据。通过Ganos提供的矢量金字塔，亿条空间几何记录...
矢量金字塔
矢量金字塔是为了能够快速显示大规模空间几何数据（千万级以上）而设计的一种结构。概述 矢量金字塔对空间几何数据创建稀疏索引，按规则对密集区域预处理，可以输出标准的mvt-pbf格式数据。通过Ganos提供的矢量金字塔，亿条空间几何记录...
应用场景
数据分析：实现了实时数据分析生成的数据可以直接用于Serving，从而实现了实时和离线数据的统一融合。实时数据建模：提供了实时数据建模聚合表，以支持实时聚合能力。强大的引擎和优化器保证了数据库在实时数据建模时的高效性。实时更新：...
应用场景
数据分析：实现了实时数据分析生成的数据可以直接用于Serving，从而实现了实时和离线数据的统一融合。实时数据建模：提供了实时数据建模聚合表，以支持实时聚合能力。强大的引擎和优化器保证了数据库在实时数据建模时的高效性。实时更新：...
数据保护规则简介
在使用全密态功能之前，您需要配置数据保护规则，规则包括：指定目标数据列为被保护数据、声明数据保护方法（例如加密、脱敏）、授权指定用户访问数据等。本文介绍数据保护规则格式及说明。规则格式及说明 {"version":20230830,"rules":[{...
离线同步数据质量排查
依赖产出未完成 如果是周期产出的数据（周期的数据同步任务、周期的全增量数据融合Merge任务等），需要检查下对应的数据产出任务是否正常执行并完成。说明 通用排查在您遇到数据质量方面的疑惑时，您可以尝试多次运行任务观察比对数据同步...
数据标准概述
Dataphin支持创建并管理数据标准，以保障数据的标准化生产与管理，节约数据应用和处理的成本。背景信息 数据标准目标是为 业务、技术 和 管理 提供服务和支持。数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。...
数据标准概述
Dataphin支持创建并管理数据标准，以保障数据的标准化生产与管理，节约数据应用和处理的成本。背景信息 数据标准目标是为 业务、技术 和 管理 提供服务和支持。数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。...
新功能试用申请
支持用户通过SQL、PyODPS、Python等进行数据分析、探索，挖掘数据的价值，完成大数据与AI的融合应用开发。功能说明和使用请参见（邀测）MaxCompute Notebook使用说明。2023年3月 项目开启Volume权限 External Volume是MaxCompute提供的分布...
产品架构
而数据的模型及读写访问对用户保持统一，用户无需关心搜索引擎的存在，跨引擎之间的数据关联、一致性、查询聚合、生命周期等工作全部由系统内部协同处理，用简单透明的方式发挥多模融合的价值。流引擎 LindormStream 是面向流式数据处理的...
概述
核心优势 数据库与缓存一致性 提供开箱即用的一站式能力，替换传统的MySQL+缓存+MQ的方案，成本更低 提供了数据强一致性，业务无需额外开发，即可解决一致性问题；同时无需自行运维额外的一致性组件，节约了MQ、同步组件等的购买和运维成本...
数据安全
数据备份与恢复 云原生多模数据库 Lindorm 宽表引擎支持数据备份恢复功能，该功能基于数据生态服务中的数据迁移，将数据存储至阿里云对象存储服务OSS（Object Storage Service，简称OSS）中，定期全量备份数据，实时增量同步数据，来满足对...
未来规划
结构化与非结构化数据如何融合异构处理，比如如何用向量处理引擎把非结构化数据变成结构化数据，高维向量、多源异构数据处理的技术。数据处理与分析：海量数据分析在线化（实时在线交互式分析）。如何对海量数据进行在线分析和计算，支持...
数据库改造迁移
ADAM的数据库改造迁移功能已与数据传输服务DTS的数据迁移功能全面融合，请您前往新版DTS控制台进行迁移操作。迁移方案概览 DTS支持以下迁移方案，您可以根据业务需求单击具体方案，来查看支持的版本、迁移类型和配置步骤。迁移方案的详细...
数据源配置常见问题
本文介绍在DataV中连接数据源时，遇到的常见问题及相应的解决方法。数据库连接不成功，如何解决？请根据数据库的网络类型和所在地域，将相应的DataV服务器IP地址加入到您的数据库白名单或ECS的安全组设置中，或者使用代理工具来连接您的...
数据源配置常见问题
本文介绍在DataV中连接数据源时，遇到的常见问题及相应的解决方法。数据库连接不成功，如何解决？请根据数据库的网络类型和所在地域，将相应的DataV服务器IP地址加入到您的数据库白名单或ECS的安全组设置中，或者使用代理工具来连接您的...
功能概述
多源数据融合：该场景主要针对多源数据的联合分析，保证在多方数据融合计算时，数据不会被其他参与方获取。由于加密数据的密钥只由数据拥有者持有，任何其他角色都无法接触明文数据。在需要将部分数据与第三方分享时，用户希望在不泄露自身...
识别任务说明
文件或表扫描限制 为了避免数据源中文件或表过大影响整体扫描进度，数据安全中心对可以扫描的文件大小或表的字段大小做了限制，请您在进行敏感数据扫描前了解以下规则：结构化数据（RDS MySQL、RDS PostgreSQL、PolarDB等）、大数据...
什么是云原生多模数据库Lindorm
产品介绍 Lindorm是面向物联网、互联网、车联网等设计和优化的云原生多模超融合数据库，支持宽表、时序、文本、对象、流、空间等多种数据的统一访问和融合处理，并兼容SQL、HBase/Cassandra/S3、TSDB、HDFS、Solr、Kafka等多种标准接口和...
概述
多源数据融合：该场景主要针对多源数据的联合分析，保证在多方数据融合计算时，数据不会被其他参与方获取。例如，在联合风控、跨国服务等场景下，有严格的数据合规要求，组织间无法进行明文数据的合规化获取；再如，在合作营销等场景下，...
基本概念
栅格数据（Raster Data）是将地理空间分割成有规律的网格，每一个网格称为一个单元（像元或像素），并在各单元上赋予相应的属性值来表示实体的一种数据形式。栅格数据通常有两种类型的栅格数据：专题数据和影像数据。专题数据：每个栅格像...
从这里开始
DataV旨在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数据看板，满足您会议展览、业务监控、风险预警和地理信息分析等多种业务的展示需求。本文为您介绍DataV产品功能和功能体验等内容。使用...
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、...
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