调用函数清洗数据
本文介绍调用函数清洗数据的常见场景和相关操作。场景1：过滤日志（e_keep函数和e_drop函数）您可以使用 e_drop 函数或 e_keep 函数过滤日志，也可以使用 e_if 函数与DROP参数、e_if_else 函数与DROP参数过滤日志。常用规则如下所示：e_...
使用函数计算清洗数据
步骤三：验证测试 创建触发器后，通过在表格存储中写入和查询数据验证数据清洗是否成功。编写代码。在 函数管理 页面，单击函数名称。在函数详情页面，单击 函数代码 页签，在代码编辑器中编写代码。此处以Python函数代码为例介绍。其中...
使用函数计算实现消息数据清洗
本文介绍 云消息队列 RocketMQ 版 消息数据清洗模板的类型和使用方式。背景信息 消息数据清洗任务提供基本的算子能力，底层逻辑使用函数计算。云消息队列 RocketMQ 版 消息数据清洗任务创建完成后，您可以登录 函数计算，进行代码自定义及...
使用函数计算实现消息数据清洗
本文介绍 云消息队列 RocketMQ 版 消息数据清洗模板的类型和使用方式。背景信息 消息数据清洗任务提供基本的算子能力，底层逻辑使用函数计算。云消息队列 RocketMQ 版 消息数据清洗任务创建完成后，您可以登录 函数计算控制台，进行代码...
使用场景
数据清洗与加工 DMS任务编排可以用于数据清洗和加工任务的编排和执行，如数据清洗、数据匹配、数据合并、数据转换等，确保数据的准确性和完整性。数据集成与汇总 使用DMS任务编排集成和汇总不同数据源的数据，进行数据聚合和分析，生成报表...
应用场景
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，为进一步分析做准备。2.2 收益 实时ETL 接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与...
加工数据
此处需要创建的数据表，如下所示：创建三张表，分别存储同步过来的电量下降趋势数据、指标数据和窃电标志数据清洗之后的数据（clean_trend_data、clean_indicators_data 和 clean_steal_flag_data）。创建表 data4ml，存储汇聚后的数据。...
集成与开发概览
开发：实时报表、日志分析、离线宽表、T+1数据快照、数据聚合、数据清洗、数据脱敏等。数据开发 数据库开发：跨库开发、定时任务、数据归档、数据迁移、报表开发等。数仓开发：数据入仓、数据清洗、数据加工、数据分层、报表开发、宽表开发...
典型场景
数据ETL：DLA支持Spark，提供强大的数据ETL能力，把ODS层的原始数据清洗为结构化的DW数据。机器学习：DLA支持Spark，支持开源算法库。交互式分析：DLA提供Presto交互式分析，支持BI、分析师的数据分析诉求。联邦分析：同时连接多个数据源做...
快速体验
DataWorks为您提供智能建模、数据清洗、周期调度运维、数据治理等一站式大数据开发管理能力，本文以一个零售电商行业的数仓搭建实验为例，为您介绍DataWorks在数仓搭建过程中的技术选型、技术流程以及流程实现，帮助您深入了解阿里云...
场景2：依赖上一周期的结果时，如何配置调度依赖
业务场景：本周期该节点是否进行数据清洗取决于下游节点上一周期对本节点的结果表（即本节点输出表）数据清洗的结果。如果下游节点的上一周期运行成功，本周期的节点实例开始运行，否则将不能运行。xc_create选择依赖一层子节点。运维中心...
实验介绍
数据加工 使用 DataWorks数据开发（DataStudio）模块，将日志数据通过函数正则等方式拆解为可分析字段，并与用户信息表加工汇总产出基本的用户画像数据，并提交调度系统，结合DataWorks调度参数实现周期性数据清洗操作。学习如下内容：如何...
构建数据仓库
场景说明 用户数据来源丰富，包括来自云端的数据、外部数据源，数据统一沉淀，完成数据清洗、建模。用户的应用场景复杂，对非结构化的语音、自然语言文本进行语音识别、语义分析、情感分析等，同时融合结构化数据搭建企业级的数据管理平台...
DataWorks节点合集
DataWorks的数据开发（DataStudio）模块为您提供多种类型的节点，包括用于数据同步的数据集成节点，用于数据清洗的引擎计算节点（例如，ODPS SQL、Hologres SQL、EMR Hive），以及可对引擎计算节点进行复杂逻辑处理的通用节点（例如，可...
快速体验
数据加工 使用 DataWorks数据开发（DataStudio）模块，将日志数据通过函数正则等方式拆解为可分析字段，并与用户信息表加工汇总产出基本的用户画像数据，并提交调度系统，结合DataWorks调度参数实现周期性数据清洗操作。学习如下内容：如何...
数据开发：开发者
本文以使用MaxCompute数据源，在DataWorks上运行MaxCompute作业任务为例，为您介绍开发人员如何使用数据开发（DataStudio）创建一个周期调度任务，帮助您快速了解数据开发（DataStudio）模块的基本使用。前提条件 已完成开发前的环境准备，...
概述
在投递的过程中可能添加数据清洗和集成的工作，例如实时构建搜索系统的索引和实时数仓中的ETL过程等。实时数据分析 实时数据分析指的是根据业务目标，从原始数据中抽取对应信息并整合的过程。例如，查看每天销量前10的商品、仓库平均周转...
数据使用诊断
DataWorks的数据使用诊断，为您提供了对当前DataWorks工作空间的数据内容及数据隐私的安全保护能力，以及诊断相关安全问题的最佳实践及解决方案，帮助您快速建立数据使用时和使用后的基本安全体系。进入数据使用诊断 登录 DataWorks控制台...
Delta Lake概述
在使用数据时，通过Spark或Presto对接数据分析引擎并进行数据解析。但该套方案存在如下问题：数据导入可能会失败，失败后清理脏数据和恢复作业困难。方案中没有ETL（Extract Transform Load）过程，缺少必要的数据质量监管。方案中没有事务...
规划工作空间
数据清洗层（ODS）：按部门划分，不同部门内数据统一口径，清洗掉不宜公开的数据，例如“ods_人力资源部”、“ods_生产部”等。任务节点：只有单一输入、单一产出的SQL任务。数据表：ODS层表。空间成员：各部门委派的数据清洗人员。资源...
全景视角
阿里云DataWorks为您提供数据生产、数据使用、数据管理视角下的主要数据治理情况。您可以根据需求选择合适的视角，高效的进行数据治理工作。背景信息 为提高不同使用场景下的数据治理效率和质量，DataWorks为您提供以下视角：数据管理视角...
数据导入方式介绍
通过JDBC使用程序导入数据 在数据清洗或复杂非结构化数据场景下，当外表和DataWorks导入无法满足定制化导入需求时，可以编写程序通过JDBC导入数据。常见使用场景 数据预处理后导入 业务端实时产生日志文件，需要对日志文件进行自动化解析并...
功能简介
通过统一的数据资产目录，沉淀数据供给方生产的各类型数据，帮助数据使用者快速了解和获取业务需要的高质量数据资产，促进数据资产发挥更大的业务价值。同时，通过查看数据资产全局血缘，清晰的了解数据资产的上下游关联。概览 对数据资产...
功能简介
通过统一的数据资产目录，沉淀数据供给方生产的各类型数据，帮助数据使用者快速了解和获取业务需要的高质量数据资产，促进数据资产发挥更大的业务价值。同时，通过查看数据资产全局血缘，清晰的了解数据资产的上下游关联。概览 对数据资产...
数据传输作业：数据集成
一个实时同步任务支持多个转换插件进行数据清洗，并支持多个写入插件实现多路输出功能。实时同步支持单表实时增量数据同步至MaxCompute单表、分库分表实时增量数据同步至MaxCompute单表、整库（多表）实时增量数据同步至MaxCompute多表。...
Iceberg概述
实时机器学习 通常在机器学习场景中，需要花费大量的时间处理数据，例如，数据清洗、转换和提取特征等，还需要对历史数据和实时数据进行处理。而Iceberg简化了工作流程，整个数据处理过程是一条完整的、可靠的实时流，其数据的清洗、转换和...
配置ClickHouse输出组件
例如数据同步至ClickHouse数据源前需要自定义数据清洗的规则，您就可以填写准备语句。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如数据写入目标表A后，重命名目标表A为B，您就可以填写完成语句。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 ...
配置AnalyticDB for PostgreSQL输出组件
例如，数据同步至AnalyticDB for PostgreSQL数据源前自定义数据清洗的规则。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如，数据写入目标表A后，重命名目标表A为B。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 输出字段区域展示了已选中表及...
配置ClickHouse输出组件
例如数据同步至ClickHouse数据源前需要自定义数据清洗的规则，您就可以填写准备语句。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如数据写入目标表A后，重命名目标表A为B，您就可以填写完成语句。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 ...
配置AnalyticDB for PostgreSQL输出组件
例如，数据同步至AnalyticDB for PostgreSQL数据源前自定义数据清洗的规则。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如，数据写入目标表A后，重命名目标表A为B。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 输出字段区域展示了已选中表及...
版本发布记录
补齐分区写入功能 补齐了 INSERT OVERWRITE SELECT 的ETL、目标分区写入功能，简化了用户ETL数据清洗处理的步骤。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...
数据集成概述
一个实时同步任务支持多个转换插件进行数据清洗，并支持多个写入插件实现多路输出功能。同时针对某些场景，支持整库实时同步全增量同步任务，您可以一次性实时同步多个表。详情请参见 实时数据同步。全增量同步任务简介 实际业务场景下，...
通用开发流程
进行数据开发前，您需先在引擎创建用于存放原始数据的表、接收数据清洗结果的表。具体创建哪种类型的表，请以实际使用为准。创建及使用表：创建并使用MaxCompute表 创建Hologres内部表 创建Hologres外部表 创建EMR表 创建AnalyticDB for ...
发现
通过统一的数据资产目录，沉淀数据供给方生产的各类型数据，帮助资产运营管理者进行高价值、可共享的数据资源的注册、编目分类和公开运营，帮助数据使用者快速了解和获取业务需要的高质量数据资产，促进数据资产发挥更大的业务价值。...
用户价值
业务应用方 应用开发 业务分析 使用数据资产获得业务价值 更便捷的使用数据和算法资源：通过统一服务，应用开发人员可以快速开发数据智能应用，提高智能应用开发效率，发挥数据价值。自主挖掘数据的业务价值：通过画像分析、业务模型编辑器...
规格及选型
对于日志数据提供SLS+OSS成熟的解决方案，能够实现仓内的高效数据清洗。Serverless版本分析能力完备，具备更强的单点计算能力。案例六：新零售企业 用户为新零售企业，需要构建CDP平台，平台需要完备的多数据源汇入能力，并提供CDP下游人群...
产品系列
适用场景包含离线处理场景（数据清洗、数据规整等预处理操作）、多源聚合分析和拉宽场景、预测洞察（机器学习和AI）等业务场景。数仓版（3.0）弹性模式 数仓版（3.0）是基于计算存储分离架构打造的，支持海量数据实时写入可见及高性能在线...
数据集成
数据源支持情况 数据集成目前支持40种以上的数据源类型（包括关系型数据库、非结构化存储、大数据存储、消息队列等），通过定义来源与去向数据源，并使用数据集成提供的数据抽取插件（Reader）、数据写入插件（Writer），实现任意结构化、...
敏感数据保护概览
如果您有对敏感数据进行管控和脱敏的需求，可以使用 数据管理DMS 的敏感数据保护功能对数据库进行扫描，识别、脱敏和管理敏感数据。背景信息 通过敏感数据保护功能，可帮助企业及时有效地发现与识别敏感数据资产，避免敏感数据滥用，有效...
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