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...
2023年
JSON_SET 2023-10-09 新增Sugar BI连接MaxCompute 新说明 Sugar BI是百度智能云推出的敏捷 BI 和数据可视化平台，MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入Sugar BI，帮助您轻松完成数据分析和数据可视化工作。本文为您介绍如何使用Sugar ...
实时数据API
本文为您介绍什么是实时数据API，以及实时数据API的作用。实时数据业务流程。在实时数据业务场景中，最常见的链路是将实时采集的数据，通过实时计算初步清洗，实时写入数据至数据库，再对接BI工具实现数据的可视化分析。数据处理流程如下图...
什么是ETL
在降低开发门槛和业务系统影响的同时提升效率，丰富企业实时数据处理和计算场景，赋能企业数字化转型。为什么选择ETL ETL支持通过DAG模式和Flink SQL模式配置任务。DAG模式 可视化处理编辑：ETL任务界面当前提供三种组件（输入/维表、转换...
流式ETL
在降低开发门槛和业务系统影响的同时提升效率，丰富企业实时数据处理和计算场景，赋能企业数字化转型。为什么选择ETL ETL支持通过DAG模式和Flink SQL模式配置任务。DAG模式 可视化处理编辑：ETL任务界面当前提供三种组件（输入/维表、转换...
功能更新动态（2022年之前）
实时数据处理 数据集成 致力于提供具有强大的数据预处理能力、丰富的异构数据源之间数据高速稳定的同步能力。数据集成 告警中心 为您展示资产质量、实时计算、数据服务模块的告警事件、推送记录及值班表。告警中心 资产质量 为您提供全链路...
文档更新动态（2022年之前）
通用功能 概述 2020-04-09 数据处理 功能拓展 新增实时数据处理，帮助您处理实时计算任务。通用功能 实时数据处理 2020-04-09 实时元表 新增功能 为您介绍如何查看实时元表的详情。通用功能 元表详情 2020-04-09 函数权限 新增功能 为您...
产品优势
多场景支持：支持实时数仓、多表实时拼接查询、实时数据处理与上传、实时报表、业务与计算分离、实时业务问题定位等。高效低延时：通过DTS获取和写入数据，支持分布式并发读写，效率高于Flink，数据准确性更高。可视化数据开发，更多信息，...
使用Flink写入时序引擎
Flink可以处理实时数据流，并将处理结果写入Lindorm时序引擎，以实现实时数据监控等场景。本文介绍如何将Flink上实时的数据处理结果写入到时序引擎。前提条件 已开通实时计算Flink版或者已有自建Flink。实时计算Flink版的开通，请参见 开通...
2024年
03-26 新增Pandas API 新说明 MaxFrame提供了兼容Pandas的API接口，您可以用类似于Pandas的方式来操作MaxCompute中的数据，同时利用MaxCompute强大的分布式计算能力，简化您在大数据环境下的数据处理工作。Pandas API支持 2024-03-26 新增...
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（...
功能特性
在降低开发门槛和业务系统影响的同时提升效率，丰富企业实时数据处理和计算场景，赋能企业数字化转型 功能集 功能 功能描述 参考文档 读写分离与分流 TP实时缓存 支持将MySQL数据库（例如自建MySQL或RDS MySQL）迁移至云原生内存数据库Tair...
如何对JSON类型进行高效分析
实时分析 针对半结构化数据分析，PolarDB IMCI实现列式JSON与列存虚拟列等技术，本小节将以GitHub实时事件数据（2023年7月份）来验证 PolarDB IMCI JSON实时数据分析能力。GitHub实时事件JSON数据可以从 GH Archive 获取，如wget，下载2023...
X-Engine简介
数据库领域的泰斗，图灵奖得主Michael Stonebreaker就此写过一篇论文《OLTP Through the Looking Glass,and What We Found There》，指出传统关系型数据库，仅有不到10%的时间是在做真正有效的数据处理工作，剩下的时间都浪费在其它工作上...
产品概述
用户可以编写应用程序或者使用流计算引擎来处理写入到数据总线 DataHub的流式数据比如实时Web访问日志、应用日志、各种事件等，并产出各种实时的数据处理结果比如实时图表、报警信息、实时统计等。产品概述 数据总线 DataHub基本介绍 阿里...
应用场景
实时数据建模：提供了实时数据建模聚合表，以支持实时聚合能力。强大的引擎和优化器保证了数据库在实时数据建模时的高效性。实时更新：采用了delete-and-insert的实时更新策略，且在读取时无需进行主键合并，相较于采用了merge-on-read...
什么是阿里云实时计算Flink版
阿里云实时计算Flink版是一套基于Apache Flink构建的⼀站式实时大数据分析平台，提供端到端亚秒级实时数据分析能力，并通过标准SQL降低业务开发门槛，助力企业向实时化、智能化大数据计算升级转型。产品概述 阿里云实时计算Flink版是一种全...
集成与开发概览
通过可视化拖拉拽操作、SQL语句（100%兼容Flink）两种方式配置流式加工任务，实现流式数据的抽取、数据转换和加工、数据装载能力，适用于日志、在线数据实时加工处理、实时统计报表等各类实时数据开发场景。数据开发 任务编排。更多信息，...
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。
Delta Lake概述
而Delta简化了工作流程，整条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、特征化等操作都是流上的节点动作，无需对历史和实时数据分别处理。与开源Delta Lake对比 EMR-Delta Lake丰富了开源Delta Lake的特性，例如对SQL...
轨迹服务
如何保存和处理这些实时数据，如何提升实时查询性能，成为平台需要面临的新问题。业务挑战 面对海量的车辆实时数据，汽车云平台的业务系统需要达到以下要求：能高效写入海量轨迹点，且存储成本低。实时计算：实时电子围栏：实时判断车辆...
应用场景
数据处理流水线 使用 云工作流 可以快速搭建一个高可用的数据处理流水线（Data Pipeline）。例如，来自不同数据源的计量数据被收集到日志服务，函数计算 的定时器定时触发 云工作流 执行，云工作流 利用 函数计算 对多个Shard的计量数据做...
HLS标准加密
工作原理 相关概念 媒体处理采用信封数据加密的方式加密视频。业务方调用阿里云密钥管理服务（KMS）生成数据密钥（DK）和信封数据密钥（EDK），然后利用数据密钥（DK）加密视频，并将加密后的文件和信封数据密钥（EDK）存储。播放器终端...
面临的业务挑战
数据时效性在企业运营中的重要性日益凸现，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的重要因素。越来越多的企业大数据分析已不再局限于传统的T+1场景，对数据的实时性分析和处理要求提出了更高要求。传统的批处理模式往往有数小时甚至数天的...
实时数据消费概述
实时数据消费功能包含高速数据导入API和实时数据源消费两部分，可实现数据直接写入Segment（分片单元），避免通过COPY或INSERT方式造成的Master写入负载高的问题，也可实现使用 AnalyticDB PostgreSQL版 单产品直接消费Kafka数据。...
数据迁移与同步FAQ
DTS的数据迁移与数据同步工作原理是什么？DTS的数据迁移与数据同步有什么区别？使用DTS遇到预检查报错，如何解决？什么是数据迁移、数据同步？数据迁移：将Redis数据库中的数据（即键值对）迁移至另一个Redis数据库中。通常迁移完成后即可...
产品架构
数据订阅的工作原理 数据订阅支持实时拉取RDS实例的增量日志，用户可以通过DTS提供的SDK数据订阅服务端来订阅增量日志，同时可以根据业务需求，实现数据定制化消费。DTS服务端的日志拉取模块主要实现从数据源抓取原始数据，通过解析、过滤...
查看资源用量大盘
资源用量大盘为您展示当前租户下已使用的数据处理单元总量和按任务类型分别统计的消耗趋势以及按项目粒度统计的消耗增量排行，帮助您了解数据处理单元的消耗情况以及时调整资源规格配置。本文为您介绍如何查看资源用量大盘。前提条件 需...
计费说明-半托管
智能研发版定价 数据处理单元规格 定价（CNY/年）500 298,000 1000 397,800 1500 497,600 2000 597,400 2500 697,200 3000 797,000 数据处理单元统计规则：数据处理单元总量=（数据同步任务数+数据集成任务数）/3+计算任务数（离线和实时）...
计费说明-全托管
000 4500 60C240G 101,500 5000 60C240G 110,000 数据处理单元统计规则：数据处理单元总量=（数据同步任务数+数据集成任务数）/3+计算任务数（离线和实时）+明细逻辑表总数+[向上取整（指标数/10）]其中：前200个数据集成任务不纳入统计，...
实时同步数据库的数据至Hologres
常见的支持实时数据同步的数据库包括：Oracle、Polar DB、PolarDB MySQL等。说明 如需查看更多支持的数据库，请参见 支持的数据源及同步方案。相关原理：MySQL Reader、Oracle数据源、PolarDB Reader、SQL Server Reader、Hologres数据源。...
应用场景
前端的监控系统和大数据处理系统会利用 TSDB 的数据查询和计算分析能力进行业务监控和分析结果的实时展现。电力化工及工业制造监控分析 传统电力化工以及工业制造行业需要通过实时的监控系统进行设备状态检测，故障发现以及业务趋势分析。...
工作原理
工作原理 本地安装一个数据库网关代理（database gateway agent）。数据库网关代理负责与数据库网关云端服务（database gateway cloud service）建立安全的、可信任的通道。不同账号、不同网关所建立的通道彼此隔离。通道建立后，当您...
FineBI
数据准备标签下没有抽取数据和实时数据的选项 处理方法：FineBI官网提供的版本不包含直连引擎，需要联系FineBI技术支持获取对应版本。更多详情，请参见 处理方法。数据库与BI数据不同步 处理方法：更多详情，请参见 数据库与 BI 数据不同步...
快速搭建实时数仓分析大屏
背景信息 Hologres是阿里云的实时交互式分析产品，通过内置的实时数据API（详情请参见 实时数据API）直接对接实时计算，实现高并发实时写入或查询实时数据，速度达到秒级。Hologres兼容PostgreSQL，将查询到的数据直接对接BI分析工具，使用...
概述
工作原理 在 PolarDB 控制台上设置完脱敏规则后，控制台会将规则写入至Proxy中。当应用程序通过规则中指定的账号连接至数据库并查询规则中指定的列时，Proxy会先将数据库返回的数据脱敏转换，再将脱敏后的数据返回给客户端。上图的脱敏规则...
堆叠区域图
图表样式 堆叠区域图是移动端组件中折线图的一种，支持自定义y轴区间、多系列数据配置，以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维实时数据的变化趋势。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您...
基础区域图
图表样式 基础区域图是移动端组件中折线图的一种，支持自定义y轴区间、多系列数据配置，以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维实时数据的变化趋势。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您...
堆叠区域图
图表样式 堆叠区域图是移动端组件中折线图的一种，支持自定义y轴区间、多系列数据配置，以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维实时数据的变化趋势。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您...
自定义区域下钻层（v3.x版本）
动作 动作 说明 请求数据接口 重新请求服务端数据，上游数据处理节点或图层节点抛出的数据将作为参数。例如自定义区域下钻层配置了API数据源为 https://api.test ，传到 请求数据接口 动作的数据为 { id:'1'}，则最终请求接口为 ...
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