什么是云原生数据湖分析
云原生数据湖分析（简称DLA）是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持数据库（RDS\PolarDB\NoSQL）与消息实时归档建仓，提供弹性的Spark与Presto，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求，也是传统...
常见术语
云原生数据湖分析（简称DLA）是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持数据库（RDS\PolarDB）与消息实时归档建仓，提供弹性的Spark与Presto，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求，也是传统Hadoop方案...
账单数据订阅及查询分析
您可在用户中心订阅不同类型的账单数据，例如，计费项明细账单、计费项账单按天汇总等。订阅成功后，账单数据将会定时同步至MaxCompute，您...相关文档 大数据分析工具的常见问题和解决方法，详情请参见 大数据分析工具的常见问题和解决方法。
排查Redis实例内存使用率高的问题
如果发现Redis内存占满或收到内存告警，可参考本文判断内存占用是否长期过高、内存占用是否突然上升、是否发生内存倾斜，并通过拆分大Key，设置过期策略，升级规格等方法解决问题。内存使用率高的现象分类 内存使用率高，通常分为以下三种...
大数据用户画像解决方案
进入互联网，特别是移动互联网时代，用户随时随地都会在...多维度&复杂查询：原生全局二级索引、Lindorm Search满足多维度查询需求 方案详情&专家服务 解决方案详情参见：基于Lindorm的大数据用户画像解决方案 任何问题，欢迎联系 技术支持。
后续指引
介绍：数据迁移 实践：数据迁移最佳实践 常见问题：数据上传下载常见问题 大规模数据迁移 MaxCompute提供MMA（MaxCompute Migration Assist）迁移工具支撑大规模数据迁移。开发与分析 数据类型 MaxCompute支持三种数据类型版本，为您介绍各...
高效数据治理实施指南
背景信息 在多人协作的数据团队中，数据治理是重要且繁琐的工作，在解决“如何制定客观的数据治理目标”、“如何高效推动团队达成治理目标”的过程中，通常包含以下挑战：问题难定位：传统数据治理方式难以快速、完整、精准地定位潜在问题...
磁盘型
Tair 推出磁盘（ESSD/SSD）型实例，均兼容Redis核心数据结构与接口，可提供大容量、低成本、持久化的数据库服务。适用于兼容Redis、需要大容量且访问性能较高的温冷数据存储场景。背景信息 传统Redis基于内存属于易失性存储介质，随着业务...
磁盘型
云原生内存数据库Tair 推出磁盘（ESSD/SSD）型实例，均兼容Redis核心数据结构与接口，可提供大容量、低成本、持久化的数据库服务。适用于兼容Redis、需要大容量且访问性能较高的温冷数据存储场景。背景信息 传统Redis基于内存属于易失性...
某网约车公司车辆轨迹数据
随着车辆数量的快速增长，每辆车每分钟上传轨迹、位置等信息到MySQL导致MySQL库数据量过大，将全量数据写到 云原生多模数据库 Lindorm 中可以解决数据量过多和成本问题。业务挑战 目前线下有7万+辆车，车辆数量在快速增长，每辆车每分钟...
概览
为了更好地指导您使用数据管理DMS（Data Management），DMS推出解决方案系列文档，旨在通过最佳实践（Step by Step）的形式向您介绍DMS研发流程、数据安全、数据开发的解决方案。研发流程解决方案 DMS为在线流程化系统，可统一管理企业内...
客户案例
DataWorks在多个行业中均有典型的案例落地，帮助多个行业的企业解决数据痛点，挖掘数据价值，本文为您介绍典型行业中已落地的客户案例。新零售行业：大润发云上数据中台建设 客户架构如下。客户简介 为了快速数字化转型，拥抱新零售，...
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...
T+1多库合并建仓
上述方案可解决因数据量大而导致的用户体验问题，但在对分库分表数据进行大数据分析时，逻辑上的一个表被拆成了多张表，由于没有类似TDDL中间件来屏蔽物理表的拆分，进行数据分析时变得十分复杂。解决方案 T+1多库合并建仓是指通过DLA控制...
时空引擎版本发布记录
修复 ST_BuildPyramid 函数，解决超大数据构建矢量金字塔时的内存占用问题。4.8 新特性 增强 ST_Union 函数，支持按内存使用量分批次执行，避免大数据量造成OOM。新增 ST_SetValue 函数，支持指定像素位置设置像素值。栅格数据支持对HDFS...
时空数据库版本发布记录
本文介绍PolarDB PostgreSQL版时空数据库（Ganos）的版本更新说明。6.X 6.3 类别 说明 新增特性 Trajectory SQL 新增 ST_InsertAttr 函数，支持为轨迹增加新的属性。GeomGrid SQL 新增 ST_Degeneralize 函数，支持将低层级网格分解成高层级...
时空数据库版本发布记录
本文介绍PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）时空数据库（Ganos）的版本更新说明。6.X 6.3 类别 说明 新增特性 Trajectory SQL 新增 ST_InsertAttr 函数，支持为轨迹增加新的属性。GeomGrid SQL 新增 ST_Degeneralize 函数，支持将低层级...
数据质量：全流程的质量监控
DataWorks的全流程数据质量监控功能为您提供35种预设表级别、...数据质量为您解决以下问题：数据库频繁变更问题 业务频繁变化问题 数据定义问题 业务系统的脏数据问题 系统交互导致质量问题 数据订正引发的问题 数据仓库自身导致的质量问题
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...
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...
东软案例
阿里云Lindorm数据库让数字时代运维“灵动”起来，本文以东软集团有限公司为例，该集团归属于运营商、政务、汽车、医疗等行业。业务/技术亮点 移动端到云端业务全链路海量运维大数据存储。指标、日志等多源异构监控数据融合分析。99.99%...
管理敏感数据
功能介绍 数据管理DMS的敏感数据管理提供如下功能：提供敏感数据资产大盘，解决企业敏感数据分布的统一纳管问题。数据自动化扫描。自定义数据扫描触发周期。自动识别企业敏感数据和对敏感数据进行分类分级，及时发现、有效管理企业资产中的...
无感数据集成（Zero-ETL）
方案概述 在大数据时代，企业面临着大量分散在不同的系统和平台上的业务数据，为了有效地管理和利用这些数据，企业往往需要依赖于ETL工具对数据进行集中式管理。ETL是将上层业务系统的数据经过提取（Extract）、转换清洗（Transform）、...
基于MaxCompute进行大数据BI分析
通过MaxCompute、AnalyticDB MySQL强大的数据加工和分析能力，降低大数据平台建设的门槛，轻松解决了海量数据的计算问题。同时有效降低企业成本，并保障数据安全。与第三方开源生态无缝对接，在不侵入用户应用的情况下，传输日志至日志服务...
Presto FAQ
本文汇总了使用DLA Presto的常见问题及解决方案。高频问题 在哪些情况下，共享集群（Public）不计费？共享集群（Public）的算力是多大？在控制台执行SELECT语句为什么会有Limit 500的限制？能够突破这个限制吗？阿里云子账号可以在哪里执行...
Transaction Table2.0概述
针对这些问题近几年大数据开源生态也推出了各种解决方案，最流行的就是Spark/Flink/Presto开源数据处理引擎，深度集成开源数据湖Hudi、Delta Lake和Iceberg三剑客，践行统一的计算引擎和统一的数据存储思想来综合提供解决方案，解决Lamdba...
产品简介
开源大数据开发平台E-MapReduce（简称EMR）是运行在阿里云平台上的一种大数据处理系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。EMR还可以与阿里云...
无感集成（Zero-ETL）
方案概述 在大数据时代，企业面临着大量分散在不同的系统和平台上的业务数据，为了有效地管理和利用这些数据，企业往往需要依赖于ETL工具对数据进行集中式管理。ETL是将上层业务系统的数据经过提取（Extract）、转换清洗（Transform）、...
云原生多模数据库Lindorm助力蚂蚁链IoT数据降本
业务挑战 业务增速快，数据总量不断增大，MySQL出现性能瓶颈 日增数据量大，一年数据增量超6TB，存储成本压力大 数据冷热区分明显，和数据生成时间强相关 数据需要实时归档到离线进行分析 解决方案 阿里云Lindorm历经阿里众多核心服务的大...
高压缩引擎（X-Engine）介绍
挑战和诉求：历史数据归档 历史数据归档的挑战 大部分业务数据的读写特征，都是最新产生的数据会被更频繁地读取或更新，而更久之前的数据（如1年前的聊天记录或订单信息）很少被访问。随着业务发展，数据库系统中会积累大量访问频率很低...
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...
技术面临的挑战与革新
计算集群使用高主频，多CPU，大内存的机型解决计算能力扩展的问题，模组之间互相解耦，独立按需扩展，提供了更好的弹性以及整体资源利用率。同时存储计算分离架构在扩展存储时因为不再是记录级别的迁移，不需要过多考虑数据库系统诸如事务...
DAS Auto Scaling弹性能力
数据库自治服务DAS的Auto Scaling是以数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。背景信息 为业务应用选择一个合适的数据库计算...
行业趋势与背景
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。PolarDB-X 核心能力通过标准关系型数据库技术实现，配合完善的管控运...
全球数据库市场发展与机遇
2008年，率先发起“去IOE”战略，采用开源数据库技术替代Oracle数据库，成功解决商业数据库高成本压力和业务支持不足等问题。从2010年开始，踏上自研数据库之路，抓住云数据库的技术变革机遇，打造出了一系列先进的数据库产品。自2017年...
产品架构
高效满足IoT/监控等场景的测量数据、设备运行数据的存储处理需求，整体架构如下：TSCore 是时序引擎中负责数据组织的核心部分，其整体思想与LSM结构相似，数据先写入Memchunk，然后Flush到磁盘，但由于时序数据天然的顺序写入特征，定向...
大数据安全治理的难点
通常，大数据系统中的工作流涉及多部门、多责任人且跨系统的数据，如何才能协调好这些业务系统准时、保质保量地产出数据，避免出现因业务系统宕机/脏数据导致数据延时产出、产出脏数据，关乎到企业数据业务的连续性问题甚至高层的信任问题...
如何对JSON类型进行高效分析
半结构化数据通常存在于Web页面、XML、JSON、NoSQL数据库等场景中，其灵活性和易扩展性使其成为大数据时代中不可或缺的一部分。PolarDB MySQL版 本身是一个关系型数据库管理系统，其存储的数据通常是结构化数据，但也原生支持存储和查询半...
版本发布记录
数据字典 资源队列 解决开源版中单个大查询消耗资源过多导致实例宕机问题。ClickHouse资源队列 2020年07月 功能名称 描述 相关文档 接入Quick BI 支持在Quick BI中添加ClickHouse数据源并通过Quick BI构建BI系统。Quick BI 2020年06月 功能...
深度解析Lindorm搜索索引（SearchIndex）特性
WAL保序 通过隐藏的时间戳属性，保证在宽表中先写入的数据先写入搜索，后写入的数据后写入搜索，确保宽表和搜索的数据一致性，彻底解决LilyIndexer存在的数据错乱问题。全量构建快 对于已有的历史数据，可以借助LTS的全量任务运行机制，...
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