互联网、电商行业离线大数据分析
概述 电商网站的销售数据通过大数据进行分析后，可以在大屏幕展示销售指标、客户指标、销售排名和订单地区分布等业务指标数据。DataV大屏支持可视化动态展示销售数据，触控大屏支持您自助查询数据，极大地提高数据的可读性。应用场景 电商...
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。
产品优势
全托管的Databricks数据洞察大数据分析平台，可以让您从繁杂的环境运维、内核优化等工作中解脱出来，专注于开发Spark作业本身。本文介绍Databricks数据洞察的产品优势。高效稳定 产品内核使用Databricks商业版的Runtime和Delta Lake。与...
典型场景
大数据分析平台 对于MaxCompute、Hadoop和Spark中保存的海量数据，可通过采用数据集成服务（DataX）或通过对象存储服务（OSS），快速批量导入到 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版，帮助您实现高性能分析处理和在线数据探索。...
通用数据开发
通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。...数据展现与分享：数据提取成功后，可以通过报表、地理信息系统等多种展现方式，展示与分享大数据分析、处理后的成果。
ActionTrail日志清洗
以操作DLA的账号为例，该账号下每天会产生几千个数据文件，一个月的文件数将达到几十万个，大量的数据文件对大数据分析非常不便，分析数据耗时，且需要足够大的集群资源才能进行大数据分析。前提条件 使用ActionTrail日志清洗之前，您需要...
Quick BI连接MaxCompute
背景信息 智能分析套件Quick BI是一个专为云上用户量身打造的易上手、性能强的大数据分析及可视化平台，可以让每个人都能成为数据分析师。Quick BI不仅是业务人员查看数据的工具，更是数据化运营的助推器。更多Quick BI信息，请参见 Quick ...
基础分析
基础分析数据维度 在基础分析功能中系统支持以时间维度、技能组、对话轮次和和自定义数据维度进行分析。通话内容分布 通话内容分布是分析呼叫中心呼入电话内容的业务情况，并展示各个通话中涉及到的各项业务占比。分析时以用户定义的业务...
什么是MaxCompute
MaxCompute还为您提供完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，您可以不必关心分布式计算和维护细节，便可轻松完成大数据分析。MaxCompute适用于100 GB以上规模的存储及计算需求，最大可达EB级别，并且MaxCompute已经在阿里巴巴...
大数据AI公共数据集分析
本教程通过DataWorks，联合云原生大数据计算服务MaxCompute，使用大数据AI公共数据集（淘宝、飞猪、阿里音乐、Github、TPC等公共数据），指导您如何快速进行大数据分析，快速熟悉DataWorks的操作界面与最基础的数据分析能力。DataWorks的更...
Serverless Spark概述
解决方案 Serverless Spark是云原生数据湖团队基于Apache Spark打造的服务化的大数据分析与计算服务。方案架构图如下所示：Serverless Spark将Spark、Serverless、云原生技术，深度整合到一起，相对于传统开源Spark集群版方案，具体以下...
读写RDS MySQL数据
更多的场景是在DLA中对存储在OSS、Tablestore中的大数据进行分析，分析完成之后把结果数据回写到RDS中，供前台业务使用。DLA如何读取OSS中的数据，请参见 操作步骤。以 person 表为例，通过以下SQL语句把 oss_db 中customer的十条记录进行...
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...
我是安全管理员
解决方案 数据归档概述 数据归档功能支持定时将大表的数据归档至其他数据库，同时支持源表数据删除、表空间整理回收等。一键建仓 一键创建实时同步的数据仓库，数据在秒级的延迟下，同步至AnalyticDB MySQL版数据库中。数据库迁移 通过创建...
读写Elasticsearch数据
云原生数据湖分析DLA（Data Lake Analytics）中支持接入Elasticsearch，通过标准SQL语句读取Elasticsearch中的数据，从而实现Elasticsearch中的数据与其他数据源的数据联合查询等业务需求。本文档主要介绍了DLA读写Elasticsearch数据的操作...
基于Delta lake的一站式数据湖构建与分析实战
数据湖计算与分析 相比于数据仓库，数据湖以更开放的方式对接多种不同的计算引擎，如传统开源大数据计算引擎Hive、Spark、Presto、Flink等，同时也支持云厂商自研的大数据引擎，如阿里云MaxCompute、Hologres等。在数据湖存储与计算引擎...
应用场景
而智能质检通过对客服的通话记录识别成文本进行大数据分析，可以极大的提高质检覆盖率（达到100%），并减少人工成本。保险行业 在保险行业中，阿里云智能质检凭借强大的技术实力，迅速在行业中树立起标杆客户；例如：平安产险的金牌话术...
实例画像
数据库自治服务DAS（Database Autonomy Service）提供实例画像功能，基于数据库实例的运行特征表现，通过AI大数据分析构建的一种“千人千面”画像服务。实例画像可以帮助您直观地了解数据库实例全貌，快速确认数据库实例是否存在异常与缺陷...
实例画像
数据库自治服务DAS（Database Autonomy Service）提供实例画像功能，基于数据库实例的运行特征表现，通过AI大数据分析构建的一种“千人千面”画像服务。实例画像可以帮助您直观地了解数据库实例全貌，快速确认数据库实例是否存在异常与缺陷...
背景信息以及准备工作
背景信息 DLA作为无服务化的大数据分析服务，通过标准的SQL语句直接对存储在阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）、表格存储（Table Store）中的数据进行清洗。例如，使用DLA对OSS中的历史数据按天进行清洗。DataWorks...
监控分析平台对比
在完成数据采集后，还需要有一套合适的系统进行转换、存储、处理、分析，满足多样的需求。数据问题主要包括：数据多样 各类系统数据：cpu、mem、net、disk等通用硬件指标，系统日志。业务黄金指标：延时、流量、错误、饱和度。业务访问日志...
东软案例
东软在物联网、互联网等新场景下面临的IT系统运维主要问题与挑战有：多模型数据融合分析困难，面向海量数据采集终端同时写入数据的并发能力弱，数据量大且价值密度低导致存储成本高，基于开源软件自建数据存储集群稳定性低运维成本高等问题...
数据分析作业
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS模式云数据仓库，支持在多种工具上使用MaxCompute运行大数据计算分析作业。如果您需要进行简单的查询等数据分析作业，推荐您使用SQL查询或DataWorks的临时查询等工具，高效便捷地完成数据分析...
OSS Foreign Table功能概览
OSS Foreign Table在性能、功能以及稳定性上都优于OSS External Table，具体信息如下：功能 OSS Foreign Table OSS External Table 导入OSS数据或导出数据到OSS 支持 支持 OSS数据分析（大数据量场景）大数据量场景的数据分析性能优于OSS ...
什么是实时日志
强大数据分析能力：DCDN与SLS进行产品联动，DCDN投递到SLS中的日志会默认生成可视化分析模板，帮助您更好的分析与监控您的业务，示例场景：精细化的URL分析：分析某个域名的访问趋势、人群画像（地理位置、访问来源等）、可用性等。...
Quick Tracking基本概念
为了能够快速上手Quick Tracking，建议先了解和学习下采集SDK和流量分析产品的基本概念，这些基本概念会贯穿数据采集到数据分析的全流程。行为采集 在行为采集中，有如下四个基本概念需要了解：系统事件 系统事件是指由采集SDK发出，用来...
快速接入
产品准备-创建组织和应用 在使用Quick Tracking产品时，首先需要创建一个组织和应用，后续的SDK集成、用户行为日志采集和数据分析都需在此基础之上。组织管理 应用管理 角色授权 埋点方案录入 将业务准备中梳理好的埋点方案内容录入到Quick...
使用前须知
强大数据分析能力：DCDN与SLS进行产品联动，DCDN投递到SLS中的日志会默认生成可视化分析模板，帮助您更好的分析与监控您的业务，示例场景：精细化的URL分析：分析某个域名的访问趋势、人群画像（地理位置、访问来源等）、可用性等。...
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...
计费说明
购买示例 举例：某公司有1款应用（年总事件量约为1亿条、性能数据暂无具体概念）需要做用户行为数据采集与分析和性能监控的功能，需要使用SAAS服务，由于自己对埋点、指标体系搭建理解不深，需要咨询服务和按年购买产品，整体的价格如下 ...
背景信息以及准备工作
或者对存储在 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）、表格存储（Table Store）上的大数据进行分析之后，通过DLA把结果数据回写到MongoDB，供前台业务使用。前提条件 使用DLA读写MongoDB数据前，您需要通过以下操作在...
产品和业务限制
限制项 描述 例外申请方式 购买分析型数据库MySQL版的限制 账户余额大于等于500元现金 请联系技术支持 开通分析型数据库MySQL版的用户限制 用户需实名认证 无 可创建的最大分析型数据库MySQL版数 3个 联系技术支持申请更多 单个分析型数据...
Quick引擎概述
“慢”虽然只是一种难以精确定义的体感，但想要解决以上问题，就需要BI产品拥有很强的大数据处理架构和能力，可以横向扩展支持不断增长的数据量和计算任务。Quick引擎架构在数据源和数据集之间，用来处理上层数据作品发送到数据集最终下放...
使用前须知
资产详情 开启秒级监控数据采集功能后，日志服务自动创建专属的Project和MetricStore，用于存储云盘的秒级监控数据。日志服务在对应的地域创建一个名为 aliyun-product-data-阿里云账号ID-地域ID 的Project，以及名为ebs_disk_metric的...
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...
可视分析创作间和传统BI软件差异比较
自动数据探查帮助了解数据状态、基础分布 编程实现——IT人员通过代码完成数据采集 通过简单表格操作完成数据准备，例如筛选、排序等 编程实现——IT人员通过数据开发，实现数据准备工作 分析过程 自由的数据可视化分析和探索。上传数据一...
应用场景
日志服务的典型应用场景包括：数据采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/Stream Processing）、数据仓库对接（Data Warehouse）、日志实时查询与分析。数据采集与消费 通过日志服务LogHub功能，可以大规模低成本接入各种实时日志数据（包括...
采集-通过WebTracking采集日志
开发难度大/成本高：为完成一次数据采集、分析需求，首先需要购买云主机、公网IP、开发数据接收服务器、消息中间件等，并且通过互备保障服务高可用。接下来需要开发服务端并进行测试。使用不易：数据达到服务端后，还需要工程师先清洗结果...
产品概述
产品为客户提供资产建模、数据采集、数据分析、设备监控和数据分析五大产品能力：资产建模：定义设备资产标准模型，管理设备资产数据 提供设备资产全维度数据建模工具 快速构建实体资产数据模型 对设备资产进行全生命周期管理 为数据应用...
采集主机监控数据
后续步骤 查询分析 采集到数据后，您可以在MetricStore查询分析页面进行查询分析操作。更多信息，请参见 查询和分析时序数据。主机指标说明请参见 指标说明。日志服务可视化 日志服务自动在对应Project中生成主机监控仪表盘，您可以直接...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您