流数据服务Confluent对比开源Kafka
不支持 支持 事件流数据库 ksqlDB：实时的流数据处理以及物化视图 不支持 支持 GUI的管理和监控页面 Control Center：通过GUI规模化的管理和监控Kafka 不支持 支持 Health+：智能告警和云上监控的控制面板 不支持 支持 灵活的自动开发运维 ...
引擎简介
云原生多模数据库 Lindorm 流引擎面向实时数据处理场景，支持使用标准的SQL及熟悉的数据库概念完成一站式的实时数据处理，适用于车联网、物联网和互联网中常见的ETL、实时异常检测和实时报表统计等场景。本文介绍Lindorm流引擎的应用场景和...
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...
应用场景
技术领域 从技术领域的角度，实时计算Flink版主要用于以下场景：实时ETL和数据流 实时ETL和数据流的目的是实时地把数据从A点投递到B点。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、实时数仓中的ETL过程等。...
方案背景
背景 电子商务模式是指在网络环境和大数据环境下基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式。在电商运营中数据的分析和可视化是最重要的部分之一，而通过电商大屏可以实现数据分析和可视化的完美结合。电商大屏中包含全量订单和实时订单的...
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
访问频度极高业务 如社交网络、电子商务、游戏、广告等。...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，简化数据操作流程。
MaxFrame概述
您可以用更熟悉、高效、便捷的方式利用MaxCompute的海量计算资源及数据进行大规模数据处理、可视化数据探索分析以及科学计算、ML/AI开发等工作。本文为您介绍MaxFrame背景信息、功能介绍及使用场景。版本说明 当前MaxCompute MaxFrame功能...
金融大数据
业务架构 架构说明：基于阿里云大数据平台强大的计算能力（离线数据处理、交互式OLAP分析能力、实时流处理）以及分布式可视化算法平台PAI，有机集成了批量和实时多模式计算能力，支持实时信用评分和风险预警。实时决策引擎，通过DTBoost...
数据质量：全流程的质量监控
数据质量以数据集（DataSet）为监控对象，支持监控MaxCompute数据表和DataHub实时数据流。当离线MaxCompute数据发生变化时，数据质量会对数据进行校验，并阻塞生产链路，以避免问题数据污染扩散。同时，数据质量提供历史校验结果的管理，...
E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析
Storm适用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算，为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。海量离线数据分析可以应用于多种场景，例如：商业系统环境：电商海量日志分析、用户行为画像分析。科研行业：海量离线计算分析和数据查询。游戏...
实时数据消费概述
为您提供了一个强大的工具，用于结合流处理和批处理的数据分析。更多信息，请参见 实时数据源集成。使用场景 构建实时分析报表及其他实时分析应用。结合增量实时物化视图构建流批一体的实时数仓。在采用SQL方式写入数据（UPSERT或UPDATE）...
轨迹生成
因为位置点是实时上传的且数据量较大，所以数据库在处理追加数据的操作时通常会消耗大量的IO。为解决这一问题，Lindorm Ganos时空服务结合Lindorm流引擎的实时计算能力，提供了轨迹生成方案。本文介绍轨迹生成的技术实现和实际操作步骤。...
概述
技术领域 从技术领域的角度，Flink主要用于以下场景：实时ETL（Extract-transform-load）和数据流 实时ETL和数据流的目的是实时地把数据从A点投递到B点。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...
聚合支付方案
阿里云从业务扩展性、数据流动性、服务高可用三方面入手，通过多款云数据库产品为利楚扫呗制定聚合支付方案，解决利楚扫呗在业务扩展期遇到的数据存储空间不足、读写性能下降以及大数据分析空缺等问题。业务痛点 武汉利楚商务服务有限公司...
常见问题
本文档根据实践，介绍了本案例中比较常见的两个问题及解决方法。流计算中注册 RDS数据存储 失败。可能原因：您的RDS数据库与流计算项目不...参考文档：【流数据与大屏DataV】如何使用DTS，DataHub，StreamCompute，RDS及DataV搭建流数据大屏。
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...
电商网站智能推荐
电商网站智能推荐基于阿里巴巴的大数据和人工智能技术，结合在电商行业的多年积累，为开发者提供个性化推荐服务，提升商品的购买率和转化率。概述 本实践以电商网站为例，通过日志服务采集日志，将RDS作为后端数据服务、MaxCompute作为数据...
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...
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。
Hologres推荐的数仓分层
有实时需求，以分析为主，实时性满足分析时数据在业务场景具备实时含义，不追求数据产生到分析的秒级绝对值，但开发效率优先，推荐分钟级准实时方案，这个方案适合80%以上的实时数仓场景，平衡了时效性与开发效率，适合 实时数仓场景二：...
引擎简介
典型场景 大数据场景：海量数据存储与分析 广告场景：海量广告营销数据的实时存储 金融&零售：海量订单记录与风控数据的实时存储 车联网：车辆轨迹与状况数据的高效存储处理 互联网社交：高效、稳定的社交Feed流信息存储 访问方式 通过...
上海新能源汽车车辆基础数据
云原生数据湖分析（简称DLA）Spark分析引擎满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等业务诉求。客户价值 Lindorm宽表引擎批量写入、高效压缩，线性扩展等特性使得数据采集入库性能更高、成本更低，很好的支撑了业务的快速发展，对于...
计算设置概述
Fusioninsight Flink Fusioninsight Flink 是一种基于Apache Flink的流式处理引擎，可以实现高速数据流的实时计算和分析。Blink独享版 Blink是阿里云实时计算引擎。重要 该版本在公共云已停售，请谨慎选择。计算设置入口 在Dataphin首页，...
功能特性
低代码（含UI）接入 实时流媒体处理 直播转码 支持普通转码和窄带高清转码。普通转码支持流畅、标清、高清、超清多种码率格式、转码视频宽高比自适应。窄带高清转码在普通转码的基础上可极大降低码率，提升清晰度。直播转码 直播录制 支持...
客户案例
价值体现 从大数据平台上云整体“降本增效”的方案快速切入，迁移到大数据MaxCompute、实时计算、DataWorks后，部分任务有10倍以上的性能提升，存储从自建Hadoop 3PB降到900T，利用Flink实时数据处理能力，将宝宝树现有的场景实时化（...
受众与核心能力
数据开发：在线批处理、流处理和机器学习等多引擎任务开发，构建复杂的调度依赖，提供开发、生产环境隔离的研发模式。实时分析（仅公共云）：提供基于电子表格的快速、灵活的即时查询。数据服务：零代码快速生成Serverless化的API。数据...
应用场景
背景信息 设备将原始数据通过 MQTT 协议发送到物联网平台，经由物联网平台将数据转发到消息服务系统，继而通过流计算系统对这些数据进行实时计算处理后写入到 TSDB 中存储，或者经由物联网平台直接将原始数据写入 TSDB 中存储。前端的监控...
产品架构
LindormStream内部包含流存储、流计算两大组件，通过两者的一体化部署和深度融合，支持流数据的高性能实时处理。其中，流存储负责消息日志数据的写入和订阅，兼容开源Kafka API，并且数据持久化存储在底层LDFS中，具备高吞吐、低成本、弹性...
保险行业解决方案与案例
DTS迁移工具同时提供数据回写原生产库，确保支持回切并同步至流处理平台进行数据分发。方案价值 该公司作为我国最大的保险公司之一，其主要业务系统完成国产化迁移工作，标志着保险业机构向基于自主可控技术的数字化转型迈出了重要一步，...
Transaction Table2.0概述
现状分析 当前典型的数据处理业务场景中，对于时效性要求低的大规模数据全量批处理的单一场景，直接使用MaxCompute足以很好的满足业务需求，对于时效性要求很高的秒级实时数据处理或者流处理，则需要使用实时系统或流系统来满足需求。...
应用场景
提供了Flink-Connector来支持Flink数据流的直接写入，并保证了exactly-once语义。此外，还支持Flink CDC来捕捉TP数据更新，并实时地将结果更新到StarRocks中。数据分析：实现了实时数据分析生成的数据可以直接用于Serving，从而实现了实时...
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...
企业级状态后端存储介绍
流处理的数据访问具有以下特点：存在大量的随机访问且很少有范围查询。数据流量和热点会更加频繁地动态变化，使得即便是同一算子的不同并发，也会有不同的数据访问模式。GeminiStateBackend就是针对以上特点设计的，其核心设计亮点如下：...
产品概述
数据总线 DataHub 和StreamCompute无缝结合，可以作为StreamCompute的数据源和输出源，具体可参考 实时计算文档 流处理应用 用户可以编写应用订阅数据总线 DataHub中的数据，并进行实时的加工，把加工后的结果输出。用户可以把应用计算产生...
概述
为应对数据爆炸式增长的挑战，PolarDB分布式版本基于对象存储设计了一套列存索引（Clustered Columnar Index，CCI）功能，支持将行存数据实时同步到列存存储上，并支持以下功能：在线事务处理和实时数据分析的一体化能力，满足OLTP和OLAP...
配置流程
单击左上角的，在 新增数据流 对话框中，您需在 数据流名称 配置ETL任务名称，选择 开发方式 为 DAG。单击 确认。根据页面信息完成ETL任务配置。创建ETL任务。说明 下文以 输入/维表 MySQL、字段计算器 和 输出 MySQL 节点为例进行介绍。源...
列存索引技术架构介绍
首先，在技术上需要维护两套不同技术体系的数据库系统，其次由于两套系统处理机制的差异，维护上下游的数据实时一致性也非常具有挑战性。而且存在数据同步延迟，下游AP系统存储的经常是过时的数据，从而导致无法满足实时分析的需求。基于多...
ETL工作流快速体验
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 模块通过函数计算节点周期调度实现将处理后的数据发送至用户预设的邮箱中。...
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