通过OpenStore自定义冷热存储实现海量数据存储
本文介绍使用OpenStore自定义冷热存储实现海量数据存储的方法。背景信息 在日志全观测场景下，通常因为业务场景或监管需求，需要长时间存储数据或归档审计。在使用开源Elasticsearch的过程中，需要进行集群冷热数据分离，将30天或者更长...
通过OpenStore智能混合存储实现海量数据存储
本文介绍使用OpenStore智能混合存储实现海量数据存储的方法。背景信息 在日志全观测场景下，通常因为业务场景或监管需求，需要长时间存储数据或归档审计。在使用开源Elasticsearch的过程中，需要进行集群冷热数据分离，将30天或者更长时间...
应用场景
网页或者移动应用的静态和动态资源分离 利用海量互联网带宽，OSS可以实现海量数据的互联网并发下载。OSS提供原生的 传输加速 功能，支持上传加速、下载加速，提升跨国、跨洋数据上传、下载的体验。同时，OSS也可以结合CDN产品，提供静态...
日志全观测应用概述
通过OpenStore智能混合存储实现海量数据存储 面临查询复杂度大、海量存储成本高的问题时，可通过阿里云ES 7.10内核增强版的OpenStore智能混合存储功能，实现基于计算存储分离的超低成本的弹性存储，即根据实际数据存储量按量计费，无须提前...
产品优势
高性能的可视化渲染能力 DataV将游戏级三维渲染的能力引入地理场景，借助GPU计算能力实现海量数据渲染，提供低成本、可复用的三维数据可视化方案，适用于智慧城市、智慧交通、安防监控和商业智能等场景。多种数据源接入 DataV支持接入包括...
产品优势
高性能的可视化渲染能力 DataV将游戏级三维渲染的能力引入地理场景，借助GPU计算能力实现海量数据渲染，提供低成本、可复用的三维数据可视化方案，适用于智慧城市、智慧交通、安防监控和商业智能等场景。多种数据源接入 DataV支持接入包括...
后续指引
此外，MaxCompute还支持SDK及JDBC用户接口实现海量数据开发处理。介绍：SQL SQLML PyODPS MapReduce Mars Spark Graph 外部表 Java SDK Python SDK JDBC 实践：数据开发最佳实践 常见问题：错误码 SQL常见问题 PyODPS常见问题 MapReduce...
基于TairRoaring实现人群圈选方案
Bitmap（又名Bitset）数据结构可以较好地实现以上需求，使用少量的存储空间来实现海量数据的查询优化。Redis社区版支持Bitmap运算，但是原生Bitmap往往难以应付超大规模的人群打标问题：原生Bitmap受限于keyspace的大小，对于稀疏场景会...
集群管理概述
通过OpenStore智能混合存储实现海量数据存储 OpenStore智能混合存储是阿里云Elasticsearch团队自研的针对日志场景的低成本、高效、弹性存储解决方案，能够为您在日志场景中提供海量存储服务。数据管理与可视化 基于Terraform管理阿里云...
方案实现
本文主要为您介绍如何基于表格存储实现海量气象格点数据解决方案。基于 方案设计，表格存储实现了一个Tablestore-Grid的library，基于这个library您可以非常方便地实现气象格点数据的存储、查询和管理。提供以下接口：public interface ...
应用场景
不仅可以快速、高效地分析用户行为、属性、标签等各类数据，实现目标人群的精准触达；还能借助Kibana，完成业务数据的统计分类以及大盘的搭建，从而在电子商务、移动应用、广告媒体等多个场景下，高效统计并分析海量数据，深入挖掘业务的...
集群容灾能力
Hadoop HDFS是一个经历了长时间考验且具有高可靠性的数据存储系统，已实现了海量数据的高可靠性存储。同时基于云上的特性，您也可以再在OSS等服务上额外备份数据，以达到更高的数据可靠性。服务容灾 Hadoop的核心组件都会进行HA部署，即有...
高压缩引擎（X-Engine）介绍
借助 PolarDB 底层共享存储的快速备份能力，实现对海量数据的快速备份，备份数据可以上传到OSS等廉价存储设备，确保数据不丢失。高压缩引擎（X-Engine）多节点架构借助X-Engine引擎的数据压缩能力，不仅能够有效降低存储成本，还可用于保障...
搭建与管理（基于Hadoop）
通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体方案旨在实现对海量数据的统一管理、存储和分析，提供了一个既能处理结构化、半结构化数据，又能满足高并发分析需求的一体化数据平台。本文为您介绍如何通过MaxCompute与Hadoop构建湖仓一体，以及管理湖...
电子合同：深圳法大大网络科技有限公司
客户价值 100%兼容MySQL，实现零改造成本 PolarDB 能够100%兼容MySQL 5.6、5.7和8.0的特性，应用从MySQL数据库迁移至 PolarDB 以后，不用做任何的改造即可实现海量历史数据的归档及实时查询。配合上云迁移工具DTS，已有的数据库可以平滑...
从PolarDB MySQL版同步至云原生数据仓库AnalyticDB ...
通过数据传输服务DTS（Data Transmission Service），您可以将 PolarDB MySQL版 同步至云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL，帮助您快速实现对海量数据的即席查询分析、ETL处理和可视化探索。前提条件 PolarDB MySQL版 集群已开启Binlog，...
基本散点图
其它 海量数据交互增强：基本散点图的数据过多时可设置数据交互增强的样式，单击 图标可开启或关闭交互增强效果。参数 说明 交互方式 数据交互方式，可选 缩略轴 和 滚动条。说明 当数据类型为时间型数据时，不支持海量数据交互功能。默认...
快速玩转Tablestore入门与实战
TableStore时序数据存储-架构篇 基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储 药品监管系统架构揭秘：海量溯源数据存储与查询 基于Tablestore实现海量摩托车的轨迹管理 超级快递——如何用系统来保证快递准时送达 科学大数据 多维的网格数据是...
导出数据
分析型数据库MySQL版对海量数据分析计算后支持输出（DUMP）数据结果，目前支持两种DUMP方式：导出数据到OSS 导出数据到MaxCompute
产品优势
数据安全中心DSC（Data Security Center）可扫描和识别海量数据，帮您实时获取数据的安全状态。本文介绍 数据安全中心 的产品优势。合规性 使用数据安全中心产品，可以帮助企业满足等保2.0对“云计算环境下安全审计”及“个人信息保护”的...
品牌升级
PolarDB-X 融合分布式SQL引擎与分布式自研存储X-DB，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。此次品牌升级，存量DRDS实例不受影响，可正常续费...
引擎简介
核心能力 低成本 通过高密度低成本介质、智能冷热分离、高压缩比算法、自适应编码等技术，达到海量数据存储处理成本比自建低80%。云原生弹性 通过存计分离架构和Serverless技术，支持计算和存储资源的按需即时弹性。企业级稳定性 基于高...
应用场景
大数据存储与分析 传统的数据分析场景下，用户需要把数据从在线数据库（Operational Database）复制到离线数据仓库（Data Warehouse）上之后再进行数据分析，这需要海量数据的多次复制、传输、加载和存储等多方面工作。HybridDB for MySQL...
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...
教程概述
本文为您介绍当需要通过DataV展示海量数据的分析结果时，如何使用DataWorks的数据服务开发数据API，并快速在DataV中调用API，最终将来自MaxCompute的数据成果展示在DataV大屏中，数据开发到数据服务再到数据分析展现一气呵成。注意 本案例...
数据服务集群
Apache HBase支持海量数据存储，具有很高的存储和计算扩展性，以及很好的读写性能，支持动态列、数据多版本存储，以及数据的生命周期管理等特点。适用场景 基于Apache HBase的优势和特点，DataServing适用于以下场景：风控或画像等需要支持...
基本概念
为了进一步提高效率，云数据库ClickHouse 将海量数据分散存储到多台服务器上，每台服务器只存储和处理海量数据的一部分，在这种架构下，每台服务器被称为一个分片（Shard）。副本（Replica）为了在异常情况下保证数据的安全性和服务的高...
通用数据开发
数据收集与存储：您需要同步不同业务系统的数据至MaxCompute中，方可通过MaxCompute的海量数据存储与处理能力分析已有的数据。DataWorks提供数据集成服务，可以支持多种数据源类型，根据预设的调度周期同步业务系统的数据至MaxCompute。...
典型应用
海量数据实时多维查询 在数亿至数百亿记录规模大宽表，数百以上维度自由查询，响应时间通常在100毫秒以内。让业务人员能持续探索式查询分析，无需中断分析思路，便于深挖业务价值，具有非常好的查询体验。用户画像分析 随着数据时代的发展...
车联网数据存储处理方案
方案总览 Lindorm是一款适用于任何规模、多种模型的云原生数据库服务，支持海量数据的低成本存储处理和弹性按需付费，提供宽表、时序、搜索、文件等多种数据模型，兼容HBase、Cassandra、Phoenix、OpenTSDB、Solr、SQL等多种开源标准接口，...
互联网金融：上海富友支付服务股份有限公司
业务挑战 随着业务规模和用户量的快速增长，高并发交易和海量数据给富友的数据库带来三大挑战：数据量大导致性能瓶颈：仅扫码业务每日有千万级交易量，加上互联网、跨境和SaaS富掌柜等业务，海量数据下传统商业数据库的性能明显不足。...
公共节点
资源类型 节点类型 描述 离线类型 MaxCompute SQL MaxCompute SQL节点采用类似SQL的语法，适用于海量数据（TB级）但实时性要求不高的分布式处理场景，具体操作，请参见 新建MaxCompute SQL类型的公共节点。MaxCompute MR MaxCompute MR节点...
阿里云MaxCompute数据源
MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。SelectDB可以连接并访问阿里云MaxCompute数据源并进行联邦分析。连接MaxCompute 云...
概述
特性介绍 低存储成本 数据压缩是降低海量数据存储空间的关键手段。OceanBase 通过 LSM-Tree 的存储架构和自适应压缩技术，解决了传统数据库无法平衡“性能”和“压缩比”的难题，同一业务的存储量仅为 Mysql/Oracle 的 1/4 到 1/3可降低...
面临的业务挑战
传统的批处理模式往往有数小时甚至数天的延迟，不能满足T+0的业务需要，用户要求在秒级，甚至毫秒级完成对海量数据分析。系统极复杂 大数据平台普遍存在使用复杂的问题。用户希望专注于核心业务，而非底层技术。用户希望使用的是“开箱即用...
DBS沙箱功能概览
背景信息 在海量数据场景下，传统数据库备份服务面临两大越来越严重的困难：存储成本：为了保障数据恢复点目标（Recovery Point Objective，RPO），周期性的全量和增量备份产生大量重复数据，导致存储成本过高。使用成本：您必须待数据完成...
服务介绍
Search服务适用于：需要保存海量数据，并且需要各种条件组合查询的业务。例如：物流场景，需要存储大量轨迹物流信息，并需根据任意多个字段组合查询。交通监控场景，保存大量过车记录，同时会根据车辆信息任意条件组合检索出感兴趣的记录。...
技术发展趋势
如果没有工具来分析这些海量数据，企业无法在商业智能表上留下大量有价值的数据。因此，“数据多模”需求被逐步提出。传统大数据技术可以满足此类需求，但其发散的技术栈，不统一的使用习惯，都难以在广大企业内落地使用。因此急需统一、...
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...
应用场景
快速导入：通过BulkLoad将海量数据快速导入HBase，效率比传统方式提升一个数量级。高并发：水平扩展至千万级QPS。弹性：存储计算分离架构，支持独立伸缩，自动化扩容。广告场景 使用云数据库HBase存储广告营销中的画像特征、用户事件、点击...
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