发展历程
本文为您介绍了MaxCompute从诞生到成熟的发展历程。关键性里程碑 2009年9月，ODPS（即现在的MaxCompute）大数据平台飞天项目正式启动。2010年10月，阿里巴巴集团自主研发的第一代云计算平台稳定运行。2013年8月，平台的单集群规模已达到...
使用MaxCompute控制台（离线）
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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...
产品概述
产品特点 稳定 对于绝大部分应用而言，关系型数据库所承担的职责是整个数据管理系统中最为核心和基础的，不光直接影响到终端用户的服务体验，同时也是业务数据的最后一道保险，所以稳定性是数据库最核心的选型因素。PolarDB-X 1.0 的稳定性...
上海新能源汽车车辆基础数据
客户感言 2019年开始上海市新能源汽车大数据平台从自建Hadoop集群迁移至阿里云Lindorm+DLA Spark产品，有效解决了我们平台存储和计算的横向动态扩容瓶颈，同时借助其产品中间件LTS实现了我们平台数据的冷热分离，有效降低了数据存储成本，...
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...
操作指南
一、大数据专家服务流程指南 二、服务流程说明 用户可以根据自己实际需要，提前或者在问题发生时购买大数据专家服务，服务项包含大数据技术架构方案咨询、大数据解决方案POC、大数据搬站迁云方案咨询、跨地域迁移支持服务、大数据专家高阶...
应用场景
阿里云开源大数据平台E-MapReduce（简称EMR）具有广泛的应用场景。本文为您介绍EMR的主要应用场景。数据湖场景 DataLake集群类型提供了数据湖分析场景所需的服务和相关湖格式，包括Hadoop、OSS-HDFS、Hive、Spark、Presto等。通过选择OSS-...
基于Delta lake的一站式数据湖构建与分析实战
背景信息 随着数据时代的不断发展，数据量爆发式增长，数据形式也变的更加多样。传统数据仓库模式的成本高、响应慢、格式少等问题日益凸显。于是拥有成本更低、数据形式更丰富、分析计算更灵活的数据湖应运而生。数据湖作为一个集中化的...
高压缩引擎（X-Engine）介绍
随着业务发展，数据库系统中会积累大量访问频率很低甚至为0的数据，这些数据的积累容易导致如下问题：历史数据和最新数据存储在同一数据库系统中，导致磁盘空间不足。大量数据共享数据库系统的内存、缓存空间、磁盘IOPS等，导致性能问题。...
什么是MaxCompute
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您可以经济并高效...
新建 Kafka 数据源
基于 Kafka 服务提供的安全体系，数据传输在数据加密和用户认证上均有一定的支持，以满足绝大部分安全需求。数据传输支持的 Kafka 认证方式包括：GSSAPI GSSAPI（Generic Security Services Application Program Interface）是通用安全服务...
数据组织优化
另外，对于超过一定时间跨度的文件也不会进行合并，因为将时间跨度太大的数据合并在一起可能导致在进行Time travel或者增量查询时读取大量不属于此次查询时间范围的历史数据，进而造成不必要的读放大问题。由于数据是按照 BucketIndex 来...
JindoFS介绍和使用
HDFS有Java onheap限制，而Block模式没有Java onheap和内存限制，可以支持更大的数据规模。Block模式轻运维，不用担心坏盘或坏节点，数据1备份放置在OSS上，支持上下线节点。支持对冷数据做透明压缩和归档，使用多种手段进行成本优化，对接...
产品架构
并且随着业务的发展，数据的类型会越来越多，对不同种类数据的差异化处理需求会日渐增加，会导致数据存储碎片化更加严重。当前信息化技术发展面临的一个主要矛盾是"日益多样的业务需求带来的多种类型数据与数据存储技术架构日趋复杂成本...
低成本历史库
在移动互联网高度发达的今天，每天都会有大量的业务数据产生，随着时间的积累和业务的发展数据量急剧增长，同时历史数据的访问频率随着时间的推移却越来越低。这些数据全部存储在关系型数据库中会带来了一系列的问题。重要 2023年3月10日后...
应用场景：低成本历史库
背景信息 在移动互联网高度发达的今天，每天都会有大量的业务数据产生，随着时间的积累和业务的发展数据量急剧增长，同时历史数据的访问频率随着时间的推移却越来越低。这些数据全部存储在关系型数据库中会带来了一系列的问题。挑战 存储...
低成本RDS历史库
背景信息 在移动互联网高度发达的今天，每天都会有大量的业务数据产生，随着时间的积累和业务的发展数据量呈大幅增长，同时历史数据的访问频率随着时间的推移却越来越低。这些数据全部存储在关系型数据库中会带来了一系列的问题。挑战：...
什么是云原生数据库PolarDB分布式版
PolarDB-X 产品形态上，秉持的理念是“在业务无需分布式时，客户不应为此付出成本”，采用集中式和分布式一体化架构，可以支撑业务从小到大的发展。产品特性 PolarDB-X 依托云资源和容器化部署能力，整体采用了基于存储计算分离的Shared-...
应用场景
大数据场景：海量数据存储与分析 Lindorm支持海量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问，具备高效的增量及全量数据通道，可轻松与Spark、MaxCompute等大数据平台集成，完成数据的大规模离线分析。优势 低成本：高压缩比，数据冷热分离...
应用场景
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：采用了delete-and-insert的实时更新策略，且在读取时无需进行主键合并，相较于采用了merge-on-read...
OSS Foreign Table功能概览
OSS Foreign Table（简称OSS FDW）是基于PostgreSQL Foreign Data Wrapper（简称PG FDW）框架开发的用于访问OSS数据的数据分析方案，支持将OSS数据导入至 AnalyticDB PostgreSQL版，且提供分区表功能，在性能、功能以及稳定性上都优于OSS ...
JindoFS实战演示
如何将HDFS海量文件归档到OSS 如何将HDFS海量文件归档到OSS 2021-05-18 如果您的数据存储在HDFS集群内，随着业务的发展，数据不断增长，可能导致存储空间不足、存储成本不断上升等问题，此时您可以将访问频率较低的HDFS数据归档到OSS中。...
产品概述
什么是全密态数据库 全密态数据库是数据库与存储实验室与阿里云数据库团队合作的自研产品，以技术为基石，最小化人员、平台管理等不可控因素造成的潜在数据安全隐患，可以有效杜绝云数据库服务（或应用服务等数据拥有者以外的任何人）接触...
产品概述
什么是全密态数据库 全密态数据库是数据库与存储实验室与阿里云数据库团队合作的自研产品，以技术为基石，最小化人员、平台管理等不可控因素造成的潜在数据安全隐患，可以有效杜绝云数据库服务（或应用服务等数据拥有者以外的任何人）接触...
产品概述
什么是全密态数据库 全密态数据库是 达摩院数据库与存储实验室 与阿里云数据库团队合作的自研产品，以技术为基石，最小化人员、平台管理等不可控因素造成的潜在数据安全隐患，可以有效杜绝云数据库服务（或应用服务等数据拥有者以外的任何...
简介
数据工作站可以结合大语言模型给业务开发、数据开发、分析师和数据运营同学赋能，提升数据交付效率和数据自助分析的效率。当您需要将查询的数据、测试的数据、以及数据变化趋势等信息，以文档的形式进行交付，并在交付后，希望有可以替您...
AnalyticDB MySQL助力Flowerplus业务高速发展
基于 AnalyticDB MySQL 快速分析海量数据的结果，优化用户的采购环节、订单分析、营销活动、业务报警等重要业务，助力Flowerplus业务快速发展的同时，为未来业务发展提供足够的扩展性。业务痛点 Flowerplus（花加）的业务主要涉及鲜花采购...
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...
账单数据订阅及查询分析
DataWorks及MaxCompute：DataWorks基于MaxCompute等大数据引擎，支持您在线进行SQL分析、业务洞察、编辑和分享数据，以及将查询结果保存为可视化图表卡片，快速搭建可视化数据报告。订阅账单数据后，用户中心会将相关账单数据同步至指定...
内存型
云原生内存数据库Tair 内存型（简称内存型）适合并发量大、读写热点多、高性能场景，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 创建实例 主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容原生Redis，无需修改业务代码，提供 ...
应用场景
批处理意味着每一次处理的数据量很大，而且有很多张大表要做关联，经常要做一些比较复杂的查询，并且更新量也比较大，使得传统的集中式数据库，出现了单点瓶颈，垂直扩容成本非常高，几乎不可接受。OceanBase 数据库的 SQL 引擎在经过了近 ...
数据科学计算概述
PyODPS DataFrame提供了很多pandas-like的接口，但扩展了它的语法，比如增加了MapReduce API来扩展以适应大数据环境。内置聚合、排序、去重、采样、可视化绘图等常用函数。Mars 在Python生态中，有NumPy、Pandas、Scikit-Learn等丰富的科学...
产品架构
这些物理执行单元直接在指定的BE节点上执行，实现了数据计算的本地化，避免了不必要的数据传输和复制，从而极大的提升了查询性能。尽管存算一体架构在查询性能上具有显著优势，但也存在一些局限性：成本高：为了确保数据的可靠性，BE节点...
互联网金融：上海富友支付服务股份有限公司
迁移方案 数据传输服务DTS是阿里云提供的实时数据流服务，支持关系型数据库（RDBMS）、非关系型的数据库（NoSQL）、数据多维分析（OLAP）等数据源间的数据交互，集数据同步、迁移、订阅、集成、加工于一体，助力用户构建安全、可扩展、高...
聚合支付：Ping+
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题，历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字化转型。本文介绍Ping+如何通过 PolarDB-X 应对业务挑战。所属行业...
ETL工作流快速体验
GitHub十大热门编程语言 DataWorks MaxCompute 函数计算 OSS 数据集成 数据开发 基于GitHub Archive公开数据集，通过DataWorks 数据集成 模块获取过去1小时GitHub中提交次数最多的代码语言数据，在DataStudio 数据开发 模块通过函数计算...
图扑案例
业务要求与挑战 5G、云计算、边缘计算等智能、互联技术的快速发展，推动了工业物联网IIoT场景下各种软件、硬件传感器数量激增，与之对应的采集数据量和数据类型快速增长，导致数据存储、检索难度更大。现有解决方案中，通常依赖自建单...
应用场景
数据传输服务DTS（Data Transmission Service）支持数据迁移、数据订阅和数据实时同步功能，帮助您实现多种典型应用场景。不停机迁移数据库 传输方式：数据迁移 为了保证数据的一致性，传统的迁移过程需要您在迁移数据时停止向源数据库写入...
跨境SaaS:深圳市易仓科技有限公司
PolarDB 采用存储和计算分离的架构，提供分钟级的配置升降级、秒级的故障恢复、全局数据一致性和免费的数据备份容灾服务，既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。本文介绍深圳市...
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