OSS Foreign Table功能概览
OSS Foreign Table在性能、功能以及稳定性上都优于OSS External Table，具体信息如下：功能 OSS Foreign Table OSS External Table 导入OSS数据或导出数据到OSS 支持 支持 OSS数据分析（大数据量场景）大数据量场景的数据分析性能优于OSS ...
基于MaxCompute进行大数据BI分析
方案介绍 基于MaxCompute进行大数据BI分析的流程如下：通过数据集成同步业务数据和日志数据至MaxCompute。通过MaxCompute、DataWorks对数据进行ETL处理。同步处理后的结果数据至AnalyticDB MySQL。通过Quick BI可视化建立用户画像。方案...
MaxFrame概述
处理数据量大、处理逻辑复杂，需要基于MaxCompute海量数据及弹性计算资源、MaxFrame分布式能力进行大规模数据分析、处理及数据挖掘，提高开发效率。面向Data+AI开发，需要依赖第三方或自定义镜像完成数据开发、模型开发等整体流程。支持的...
基于混合负载的查询优化
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代价。完备数据仓库，首要解决的问题包括：如何更好的支持数据库场景下的交互式分析以及大...
Quick BI如何接入TSDB
Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。连入成功后，您可以在...
Quick引擎概述
“慢”虽然只是一种难以精确定义的体感，但想要解决以上问题，就需要BI产品拥有很强的大数据处理架构和能力，可以横向扩展支持不断增长的数据量和计算任务。Quick引擎架构在数据源和数据集之间，用来处理上层数据作品发送到数据集最终下放...
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...
2023年
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。本文为您介绍如何使用Notebook功能。（邀测）MaxCompute Notebook使用说明 2023-09-12 新增在本地环境上使用PyODPS 新说明 PyODPS是...
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...
文档修订记录
订阅成功后，账单数据会定时同步至MaxCompute，您可使用DataWorks的数据分析功能查询并分析账单数据，将分析结果生成可视化图表卡片及报告，同时，也可将您的阿里云消费分析报告分享给其他用户。账单数据订阅及查询分析 2024.2.21 新增功能...
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...
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...
计费说明
例如，您新建一个语音识别请求，持续发送语音数据给服务端，这时并发数就是1；在该请求处理的同时，又新建了一个请求发送语音数据，这时服务端同时处理该账号的2个请求，并发数就变为2。语言模型定制 由于技术升级，语言模型定制现已免费...
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...
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...
用户价值
数据资源平台为用户提供了一站式数据资产定义、生产、管理与服务平台，提供企业级数据资产构建能力和一致性使用体验，助力客户快速构建数据智能平台，实现数据资源统一管理，挖掘潜在规律，优化业务决策，让大数据真正的驱动客户业务。...
管理数据集
在 数据集 管理页面，根据业务需要，选择数据分析方式，申请使用数据集权限。数据分析支持即席分析、仪表板和电子表格三种方式，您可以申请一种或多种方式。在 申请权限 页面，选择审批人 并填写 申请理由 后，单击 提交申请。协同授权 ...
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...
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...
DataWorks数据服务对接DataV最佳实践
DataV通过与DataWorks数据服务的对接，通过交互式分析Hologres连接DataWorks数据服务开发并生成API，快速在DataV中调用API并展现MaxCompute的数据分析结果。数据服务对接DataV产生背景 MaxCompute是阿里巴巴集团自主研究的快速、完全托管的...
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...
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。...
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...
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...
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...
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...
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...
快速体验
DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据...
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...
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