企业用户多账号合并之存储迁移集中
场景描述 本文介绍使用在线迁移服务，将分布在各个云 账号中的对象存储、文件存储数据集中到一个 账号的对象存储或文件存储下。 解决问题 1.安全治理需求，统一的账户体系、身份、权 限及资源管理。 2.业务系统相互访问，数据统一需求。 3.系统架构及资源成本优化需求，多账号下的 带宽、流量、存储包等资源整合优化。 4.企业或部门合并时云账号的合并。 产品列表 RAM OSS NAS 在线迁移
使用数 据迁移服务，您可以将第三方数据轻松迁移至阿里云对象存储 OSS，也可以在对 象存储 OSS 之 间 进 行 灵 活 的 数 据 迁 移。详 见 https://help.aliyun.com/product/94157.html 文档版本：20220505 III 企业用户多账号合并之存储迁移集中部署 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 产品介绍.III 目录.IV 最佳实践...
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL数据仓库
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB）是融合数据库、大数据技术于一体的云原生企业级数据仓库平台。云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版支持数据实时写入和同步更新、实时计算和实时服务，可用于构建企业级报表系统、数据仓库和数据服务引擎。
冷数据存储在便宜的HDD介质上，节约存储成本.冷热数据分层.在建表语句中设置表和分区的冷热属性，数据分别写入到对应的介质.冷热数据设置.可以随时修改表和分区的冷热属性，系统自动进行数据搬迁.冷热数据切换.支持将计算资源分组隔离，让重要、稳定计算任务不受临时和异常任务影响，保证业务稳定运行.按照计算任务的重要...
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云产品
数据迁移上云
随着越来越多的企业选择将业务系统上云，各种类型的数据如何便捷、平滑的迁移上 云，成了用户上云较为关注的点；业务上云后，因为业务或者其他方面调整等因素， 也存在如跨区域，跨账号等数据迁移的场景。针对以上需求，阿里云上提供了较为丰 富的工具（如ossimport）、服务(在线迁移服务)，旨在能够帮助客户便捷进行数据迁 移。 本文通过云架构设计工具CADT来快速创建云上基础资源，并以杭州区域来模拟线 下IDC（或友商），深圳区域模拟阿里云云上资源。通过云上的工具命令、服务来提 供常见数据迁移场景的最佳实践。
数据迁移上云 最佳实践 部署架构 场景描述 本最佳实践构建以下场景：以杭州地域模拟线下 IDC，使用 ECS+云 盘模拟本地存储数据，杭州地域模拟阿里 云。通过 ossimport、在线迁移服务等方式将 数据从第三方存储迁移到 OSS，并确保 在迁移时候不影响现有业务。示例应用场景 线下 IDC数据 迁移至阿里云 OSS 线下 NAS数据迁移至...
Databricks数据洞察
阿里云Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台, 内核采用更高效、稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake。可满足数据分析师、数据工程师和数据科学家在大数据场景下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等需求
计算存储分离，减少数据冗余，实现多引擎间的数据共享，降低数据存储成本，内置对OSS的访问性能优化.Databricks数据洞察是基于Apache Spark的全托管数据分析平台,内核采用更高效稳定的商业版Databricks Runtime和Delta Lake，满足用户对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。因产品服务策略...
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云产品
数据安全解决方案
数据是企业的核心资产，如何保护企业的云上数据，是每个企业管理者都应当重视的课题。在云平台提供更为安全便捷的数据保护能力的同时，阿里云根据自身多年的经验积累，结合大量云上客户的最佳实践，提供了一套完整的数据安全解决方案，帮助企业提升云上数据风险防御能力，实现企业核心及敏感数据安全可控。
“云端”即数据上云后的存储形态，包含各类型数据存储，企业会根据业务形态和应用场景选择合适的存储进行数据的保存。“管道”是数据通信和流转的媒介，主要为网络通道。“终端”是各类实现数据采集、输入和使用的用户交互用设备，如APP、网页、应用程序等.数据安全中的“云管端”.安全能力“云、管、端”.开通数据安全中心...
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解决方案
自建Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云Databricks数据洞察
场景描述 客户在IDC或者公有云环境自建Hadoop集群构建数据仓库和分析系统，购买阿里云Databricks数据洞察集群之后，涉及到数仓数据和元数据的迁移以及Hive版本的订正更新。 方案优势 1. 全托管Spark集群免运维，节省人力成本。 2. Databricks数据洞察与阿里云其他产品（OSS、RDS、MaxCompute、EMR）进行深度整合，支持以这些产品为数据源的输入和输出。 3. 使用Databricks Runtime商业版引擎相比开源Spark性能有3-5倍的提升。 解决问题 1. Hive数仓数据迁移OSS方案。 2. Hive元数据库迁移阿里云RDS方案。 3. Hive跨版本迁移到Databricks数据洞察使用Delta表查询以提高查询效率。
使用 sed命令替换转储文件中的 Location相关信息，其中蓝色字体和红色字 体内容可以在步骤 2中分别查看到：sed-i"s/hdfs:\/\/master:9000/oss:\/\/databricks-data-source/g"hive_databases.sql 文档版本：20210425 31 自建 Hive数据仓库跨版本迁移到阿里云 Databricks数据洞察 Hive数据迁移 其中红色字体为数据存储在 oss...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务，允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问数 据，...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
附录B.49基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 最佳实践概述 最佳实践概述 方案概述 本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在 OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据 库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练...
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
文档版本：20220127 I 电商网站数据埋点及分析 前言 前言 概述 本文以电商网站为例，使用日志服务采集日志，RDS作为后端数据存储服务并使用日 志服务对数据进行分析。数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于 业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例 如：推荐系统中...
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