我的程序要并发访问大量共享数据,该如何设计

如果有大量共享数据需要并发访问,可以把数据存放在阿里云 OSS 或者 NAS 上,并且用InputMapping 的方式挂载访问。BatchCompute 会在访问的节点间自动建立起分布式缓存,可以大幅提升 OSS 和 NAS 的并发访问效率。

设计阶段

设计数据生命周期。企业应根据自身实际情况来进行设置,也可以参考如下数值:数仓分层 说明 ODS层 非去重数据:默认不保留。ETL临时表:保留14日。镜像全量表:重要数据建议采用极限存储。流水全量表:如果不可再生,则永久保存。DWD层 ...

冷热分层

背景信息 在海量大数据场景下,随着业务和数据量的不断增长,性能和成本的权衡成为大数据系统设计面临的关键挑战。Delta Lake是新型数据湖方案,推出了数据流入、数据组织管理、数据查询和数据流出等特性,同时提供了数据的ACID和CRUD操作...

数据组织优化

Transactional Table 2.0支持分钟级近实时增量数据导入,高流量场景下可能会导致增量小文件数量膨胀,从而引发存储访问压力、成本高,并且大量的小文件还会引发meta更新以及分析执行慢,数据读写IO效率低下等问题,因此需要设计合理的小...

设计规范

设计主要目标 降低存储成本 合理的表设计可以降低数据分层设计上的冗余存储,减少中间表的数据量大小。对表数据的生命周期进行正确的管理,也能够直接降低存储的数据量及存储成本。降低计算成本 规范化的表设计可以帮助您优化数据的读取...

CDM接口数据设计规范

本文为您介绍CDM接口数据设计规范。接口数据层将不同数据域的汇总数据预关联在一个物理表,开放给应用使用,以减少应用层多次重复JOIN的成本开销,CDM接口数据层更适用于实时计算。命名规则:{project_name}.dwi{业务 BU 缩写/pub}{数据...

设计最佳实践

采集源表的设计 数据采集方式包括流式数据写入、批量数据写入和周期调度条式数据插入。数据量较时,需确保同一个业务单元的数据使用分区表设计数据量较小时,需优化采集频率。流式数据写入 对于流式写入的数据,采集的通道通常较多,...

CDM明细层设计规范

基于数据应用需求的分析设计事务型事实表,如果下游存在较的针对某个业务过程事件的分析指标需求,可以考虑基于某一个事件过程构建事务型事实表。事务型事实表一般选用事件发生日期或时间作为分区字段,这种分区方式可以方便下游的作业...

SQL处理优化

在查询效率上,跟查询普通表最大的不同在于,读取源表数据文件时,可能会涉及大量 DeltaFile 的合并以及数据历史中间状态的消除,详情可参见 TimeTravel 查询设计,从而极影响读取效率,因此对于查询频率和效率要求比较高的业务场景,...

CDM公共维度层设计规范

数据记录数较的维度表(例如商品表),可以适当冗余一些子集合,以减少下游扫描数据量:可以根据当天是否有行为,产出一个有活跃行为的相关维表,以减少应用的数据扫描量。可根据所属业务扫描数据范围大小的不同,进行适当子集合冗余。表...

ODS层设计规范

日志(数据量非常,例如一天数据量大于100 GB)数据保留24个月。自主设置是否保留历史月初数据。自主设置是否保留特殊日期数据。ODS镜像型全量表 按天分区 重要的业务表及需要保留历史的表视情况保存。ODS全量表的默认生命周期为2天,...

CDM汇总层设计规范

本文为您介绍CDM汇总层设计规范。命名规范 命名规则:{project_name}.dws{业务缩写/pub}{数据域缩写}{数据粒度缩写}[{自定义表命名标签缩写}]{统计时间周期范围缩写}{刷新周期标识}{单分区增量全量标识}。命名说明:在默认情况下,离线计算...

数据引入层(ODS)

ODS层设计规范 ODS层表命名、数据同步任务命名、数据产出及生命周期管理及数据质量规范请参见 ODS层设计规范。建表示例 为方便您使用,集中提供建表语句如下。更多建表信息,请参见 表操作。CREATE TABLE IF NOT EXISTS s_auction(id ...

公共维度汇总层(DIM)

维表是根据维度及其属性将数据平台上构建的物理化的表,采用宽表设计的原则。因此,公共维度汇总层(DIM)首先需要定义维度。定义维度 在划分数据域、构建总线矩阵时,需要结合对业务过程的分析定义维度。本教程以A电商公司的营销业务板块...

数据引入层(ODS)

ODS层设计规范 ODS层表命名、数据同步任务命名、数据产出及生命周期管理及数据质量规范请参见 ODS层设计规范。建表示例 为方便您使用,集中提供建表语句如下。更多建表信息,请参见 表操作。CREATE TABLE IF NOT EXISTS s_auction(id ...

常见问题

1.售前咨询渠道 尊敬的“准”大数据专家服务用户您好:如果您准备购买阿里云大数据专家服务,但是遇到如服务范围、规格、服务选择等售前方面的问题,您可以通过钉钉与我们联系,您将“当面”获得阿里云大数据专家咨询专家的建议。...

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

实时数据通道 1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统 通过数据总线,您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据,统一管理,并投递到下游的分析、归档等系统,构建清晰的数据流,让您更好的释放数据的价值。...

什么是EMR on ACK

阿里云E-MapReduce(简称EMR)on ACK提供了全新构建大数据平台的方式。您可以将开源大数据服务部署在阿里云容器服务Kubernetes版(ACK)之上,利用ACK在服务部署和容器应用管理的优势,减少对底层集群资源的运维投入,以便于您可以更加专注...

什么是DataWorks

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎,为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。从2009年起,DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论,支撑数据中台建设,同时与...

应用场景

数据分析业务 云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。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...

ECS实例说明

大数据型 使用本地SATA盘作存储数据,存储性价比高,是大数据量(TB级别的数据量)场景下的推荐机型。说明 Hadoop、Data Science、Dataflow和Druid类型的集群支持Core节点;Zookeeper和Kafka类型的集群不支持Core节点。本地SSD型 使用本地...

DataWorks快速入门指引

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎,为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台,为了便于新用户快速了解DataWorks的数据开发治理操作全流程,DataWorks为您提供了...

IoT数据自动化同步至云端解决方案

大数据分析是大数据完成数据价值化的重要手段之一,而进行大数据分析的第一步是让数据成功上云。解决方案 IoT数据自动化同步至云端解决方案主要包括存储原始数据和同步数据至分析系统两部分。IoT设备大量的数据通常以半结构化的形式存储。...

产品简介

大数据专家服务 大数据专家服务(Bigdata Expert Service)是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户...,赋能技术团队具备大数据平台建设、架构设计、AI算法建模以及运维保障能力...

DataWorks on EMR数据安全方案

大数据领域,阿里云为企业用户提供了一整套数据安全方案,包含用户认证、数据权限、大数据作业管理体系等。本文以联合使用DataWorks与EMR为例,为您介绍DataWorks on EMR场景下的数据安全方案。背景信息 DataWorks on EMR目前支持LDAP...

产品概述

什么是E-MapReduce 开源大数据开发平台E-MapReduce(简称EMR),是运行在阿里云平台上的一种大数据处理的系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark,让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理...

产品简介

开源大数据开发平台E-MapReduce(简称EMR)是运行在阿里云平台上的一种大数据处理系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark,让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。EMR还可以与阿里云...

大数据安全治理的难点

存储 众所周知,大数据系统以数据类型多(结构化、非结构化、半结构化)、数据(动辄PB级别)著称,某些巨头组织一天就能新增数十万甚至数百万张表,如此体量给数据分级分类带来了极挑战,通过人工进行数据分级分类显然是不现实的,...

构建数据仓库

DataWorks具有通过可视化方式实现数据开发、治理全流程相关的核心能力,本文将为您介绍DataWorks在构建云上大数据仓库和构建智能实时数据仓库两个典型应用场景下的应用示例。构建云上大数据仓库 本场景推荐的架构如下。适用行业:全行业...

自媒体:易撰

所属行业:自媒体 网站地址:易撰 客户介绍 长沙营智信息技术有限公司是专业的新媒体大数据服务商,其旗下知名品牌易撰,基于新媒体大数据挖掘技术及NLP算法分析,为各内容创客、广告主提供全面、科学、精准的大数据分析服务以及大数据架构...

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(...

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。说明 上图中,虚线框内的开发流程均可基于阿里云大数据平台完成。数据开发的流程如下所示:数据产生:业务系统每天会产生大量结构化的...

DataWorks V3.0

MaxCompute:大数据计算服务MaxCompute(原ODPS)是一种快速、完全托管的EB级大数据计算引擎,是规模离线数据仓库的核心引擎。MaxCompute是DataWorks最早支持,且最成熟完备的计算引擎,目前已基本覆盖MaxCompute的所有功能。详情请参见 ...

DMS支持的数据库

关系型数据库 MySQL SQL Server PostgreSQL MariaDB OceanBase MySQL模式 OceanBase Oracle模式 OceanBase ODP Oracle DB2 达梦数据库 OpenGauss 数据仓库 ClickHouse SelectDB NoSQL数据库 Redis MongoDB 大数据 Hive 录入他云/自建数据库...

相关的云服务

DataWorks作为阿里云一站式大数据开发与治理平台,通常会与计算引擎产品联合使用,此外使用DataWorks进行数据集成时通常联合进行数据传输的数据源产品一起使用。本文为您介绍典型场景下,使用DataWorks时通常会使用到的其他云产品。计算...

数据分析整体趋势

大数据数据库一体化:早期大数据技术以牺牲一定程度一致性为基础提供分布式能力,解决了传统单机数据库的扩展性不足问题,在MapReduce基础上提供了标准SQL接口,架构上也逐步采用了部分MPP数据库技术;另一方面,分布式数据库也快速发展...

OSS Foreign Table功能概览

与OSS External Table的对比 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...

账单数据订阅及查询分析

DataWorks及MaxCompute:DataWorks基于MaxCompute等大数据引擎,支持您在线进行SQL分析、业务洞察、编辑和分享数据,以及将查询结果保存为可视化图表卡片,快速搭建可视化数据报告。订阅账单数据后,用户中心会将相关账单数据同步至指定...

数据标准

数据是由特定的环境产生的,这些环境因素包括生产者、时间、系统等,从而造成了同一个语义的数据,有...说明 目前使用DDM进行数据建模可以进行逻辑建模和物理建模,但物理建模仅支持MaxCompute和Hive两种大数据引擎,不支持自定义数据源类型。
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