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...
使用场景
包含但不限于如下场景：数据迁移与同步 使用DMS任务编排配置和管理数据迁移或数据同步任务，将数据从一个数据源迁移到另一个数据源，或实现同数据源、不同数据源之间的数据实时同步。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...
流式ETL
数据传输服务DTS提供的流式数据ETL（Extract Transform Load）功能是一种高效的实时数据加工工具。ETL支持通过可视化拖拉拽操作、Flink SQL语句配置任务，并结合DTS的高效流数据复制能力，可以实现流式数据的抽取、数据转换和加工、数据...
什么是ETL
数据传输服务DTS提供的流式数据ETL（Extract Transform Load）功能是一种高效的实时数据加工工具。ETL支持通过可视化拖拉拽操作、Flink SQL语句配置任务，并结合DTS的高效流数据复制能力，可以实现流式数据的抽取、数据转换和加工、数据...
导入结构和数据
背景信息 ODC 支持批量导入数据库对象的结构和数据。通过 ODC 导入任务可以分别导入数据库对象的结构和数据、仅导入数据或者仅导入结构。导入结构和数据：同时导入数据库对象的定义语句及其数据。仅导入数据：仅导入表/视图对象的数据。仅...
配置学区地图轮播列表交互
本文档为您介绍当单击 轮播列表 组件时，切换展示对应学校在地图上的位置信息和数据的方法。背景信息 需要实现的交互：当单击用来展示学校排名的 轮播列表 组件内的某一行时，在 地图 组件上定位该学校位置，并通过 散点层 子组件返回该...
数据处理
数据处理类节点包括串行数据处理节点。本文介绍在蓝图编辑器中，配置数据处理类节点的方法。串行数据处理节点 串行数据处理 节点，是使用串行方式来处理一个事件。使用场景：例如，小数0.835要转换成整数百分比83%，可经过：单位转换（83.5...
Transaction Table2.0概述
更多的需求是分钟级或者小时级的近实时数据处理叠加海量数据批处理场景，MaxCompute支持基于Transaction Table2.0实现近实时的增全量一体的数据存储、计算解决方案，本文为您介绍本方案可解决的业务痛点和主要架构功能。现状分析 当前典型...
客户端FAQ
常见问题 Q：JDBC读取数据报错：java.lang.NumberFormatException:For input string:"xxxx"A：尝试按照普通数据类型解析密文数据，例如 getInt/getBigDecimal/getBoolean/getLong/getFloat/getDouble，由于密文不符合普通数据类型格式要求...
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的数据迁移至其它业务平台。背景信息 传统关系型数据库不适合处理海量数据，如果您的数据存放在传统的关系型数据库且数据量庞大...
典型场景
大数据分析平台 对于MaxCompute、Hadoop和Spark中保存的海量数据，可通过采用数据集成服务（DataX）或通过对象存储服务（OSS），快速批量导入到 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版，帮助您实现高性能分析处理和在线数据探索。数据湖...
Iceberg概述
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、转换和特征化等操作都是流上的节点动作，无需处理历史数据和实时数据。此外，Iceberg还支持原生的Python SDK，对于机器学习算法的开发者非常友好。
数据质量概述
数据质量帮助您第一时间感知源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延。避免任务产出不符合预期的问题数据，影响正常使用和业务决策。同时也能显著降低问题处理的...
如何恢复误删除的数据
详细信息 恢复大量数据方法 恢复MySQL数据 恢复SQL Server数据 恢复PostgreSQL数据 恢复MariaDB数据 恢复少量数据方法 阿里云的 数据管理（DMS）提供的数据追踪功能可以逐条恢复数据，且会自动生成回滚语句，便于少量数据的恢复。...
通用数据开发
通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。说明 上图中，虚线框内的开发流程均可基于阿里云大数据平台完成。数据开发的流程如下所示：数据产生：业务系统每天会产生大量结构化的...
产品架构
流引擎 LindormStream 是面向流式数据处理的引擎，提供了流式数据的存储和轻计算功能，兼容Kafka API和Flink SQL，帮助业务基于Lindorm快速构建基于流式数据的处理和应用。LindormStream内部包含流存储、流计算两大组件，通过两者的一体化...
Druid 连接池连接 OceanBase 数据库示例程序
本文将介绍如何使用 Druid 连接池、MySQL Connector/J 和 OceanBase 数据库构建一个应用程序，实现基本的数据库操作，包括创建表、插入数据、更新数据、删除数据、查询数据和删除表等。点击下载 druid-mysql-client 示例工程 前提条件 您已...
基础版
说明 由于基础版只有一个数据节点，没有备节点作为热备份，因此当该节点意外宕机或者执行变更配置、版本升级等任务时，会出现一段时间的不可用。如果业务对数据库的可用性要求较高，不建议使用基础版，可选择其他系列（如高可用版）。基础...
概述
查询冷数据 对普通表和分区表执行冷数据归档操作后，您可以通过以下方法查询归档后的冷数据：普通表：执行冷数据归档后，查询冷数据的方法和查询热数据的方法一致，不需要修改访问方式。分区表：执行冷数据归档后，查询冷数据的操作方法请...
产品架构
数据管理DMS的产品架构分为三层：数据源、数据运营与管理和商业应用。数据源 关系型数据库：MySQL、SQL Server、PostgreSQL、PolarDB MySQL版、PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）、PolarDB分布式版、OceanBase、Oracle、达梦DamengDB等。...
产品优势
数据传输服务DTS（Data Transmission Service）支持RDBMS、NoSQL、OLAP等多种数据源之间的数据传输。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...
新建数据处理任务
系统提供数据处理能力，包括倾斜数据处理、地形数据处理、三维模型处理、影像优化处理。本文以新建倾斜数据处理任务为例，介绍如何新建数据处理任务。前提条件 已添加空间元数据，具体操作，请参见 添加数据。已添加OSS类型云计算资源。...
数据集成概述
数据集成是基于Dataphin构建的简单高效的数据同步平台，致力于提供具有强大的数据预处理能力、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的同步能力。背景信息 面对各行各业对大数据的应用，数据集成会有很多的诉求，包括能够简单高效的配置大量...
植被
植被是三维城市构建器的基底图层，支持独立的样式和数据配置，包括植被的阴影和植被的模型映射。本文介绍植被配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 植被 图层，进入配置面板配置 植被 图层的配置和数据面板。说明 如果图层列表...
MapReduce
MapReduce流程说明 MapReduce处理数据过程主要分成Map和Reduce两个阶段。首先执行Map阶段，再执行Reduce阶段。Map和Reduce的处理逻辑由用户自定义实现，但要符合MapReduce框架的约定。MapReduce处理数据的完整流程如下：输入数据：对文本...
水体
可配置选择L1和L2两种数据精度，本文以L2精度为例介绍水体的样式和数据配置，包括水体的贴图样式、水体颜色、水体高光强度和水体流向等样式配置。本文介绍水体配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 水体 图层，进入配置程序化...
绿地
可配置选择L1和L2两种数据精度，本文以L2精度为例介绍绿地的样式和数据配置，包括绿地的阴影、环境贴图强度系数和面类型等样式配置。绿地用于表示程序化生成的城市中绿地样貌。本文介绍绿地配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击...
整体架构
技术架构 AnalyticDB MySQL版 采用云原生架构，计算存储分离、冷热数据分离，支持高吞吐实时写入和数据强一致，兼顾高并发查询和大吞吐批处理的混合负载。AnalyticDB MySQL 数仓版（3.0）主要用来处理高性能在线分析场景的数据。随着数据...
功能特性
阿里云Flink（流式）DataHub（实时）DataHub是MaxCompute提供的流式数据处理（Streaming Data）服务，它提供流式数据的发布（Publish）和订阅（Subscribe）的功能构建基于流式数据的分析和应用。DataHub（实时）SLS投递 将日志服务采集的...
地面
地面是三维城市构建器的基底图层，可配置选择L1和L2两种数据精度，本文以L2精度为例介绍地面的样式和数据配置，包括地面的阴影、环境贴图强度系数和面类型等样式配置。地面表示程序生成的地表面样式。本文介绍地面配置项的含义。在场景编辑...
创建Kudu数据源
背景信息 Kudu提供接近于关系数据库管理系统（RDBMS）的功能和数据模型，提供类似于关系型数据库的存储结构来存储数据，允许用户以和关系型数据库相同的方式插入、更新、删除数据。Kudu仅仅是一个存储层，并不存储数据，因此需要依赖外部的...
支持的云服务
数据集成 MaxCompute可以通过数据集成功能加载不同数据源（例如MySQL数据库）的数据，也可以通过数据集成把MaxCompute的数据导出到各种业务数据库。数据集成功能已集成在DataWorks上，您可以直接在DataWorks上配置MaxCompute数据源并读写...
数据源读取时间超时的优化思路
本文介绍导致DataV读取数据源超时的常见原因和解决方法。使用SQL查询的业务数据表数量太大，查询超时 针对查询条件所使用的字段添加索引，减少扫描行数。在数据库中增加定时任务，定时计算所需要的业务指标并更新结果表。DataV组件直接查询...
安全基线检查
数据安全中心通过动态检测数据资产配置的方式，以数据为落脚点检测阿里云上数据库资产是否存在配置风险，例如身份验证、访问控制、加密、备份和恢复等方面的配置是否安全，这些检查策略和检查项统称为安全基线检查。安全基线检查功能可以帮...
Delta Lake概述
Delta Lake以数据为中心，围绕数据流走向（数据从流入数据湖、数据组织管理和数据查询到流出数据湖）推出了一系列功能特性，协助您搭配第三方上下游工具，搭建快捷、易用和安全的数据湖。背景信息 通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎...
数仓分层
在阿里巴巴的数据体系中，我们建议将数据仓库分为三层，自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。数据仓库的分层和各层级用途如下图所...
数仓分层
在阿里巴巴的数据体系中，我们建议将数据仓库分为三层，自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。数据仓库的分层和各层级用途如下图所...
云产品集成
您可以使用 DMS 录入云数据库 OceanBase 的数据，通过 DMS 的全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成、数据开发和数据消费等功能，帮助企业高效、安全地挖掘数据价值，助力企业数字化转型。什么是数据管理DMS 支持的数据库...
DataStudio侧实时同步任务配置
完成数据源、网络、资源的准备配置后，您可创建实时同步节点，将多种输入及输出数据源搭配组成同步链路，进行单表或整库数据的实时增量同步。本文为您介绍如何创建单表或整库增量数据实时同步任务，并在创建完成后查看任务运行情况。前提...
什么是数据管理DMS
DMS提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成、数据开发和数据消费等功能，致力于帮助企业高效、安全地挖掘数据价值，助力企业数字化转型。视频介绍 功能特性 详情信息，请参见 功能概览。为什么选择数据管理DMS 全域数据...
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