云数据库Memcache版适合存储多大的数据？
在云数据库Memcache版中，Key支持的最大长度为250字节（Byte），Key+Value的最大长度是4,194,291字节。如果Key+Value的长度大于等于4,194,292字节会提示错误：...使用过大的对象会占用较大带宽，导致QPS下降，推荐长度不超过10,000字节。
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提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
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。...
应用场景
一般的数据库根本无法承载这样的读取压力，可选用云数据库 Memcache 版存储。带有计数器的库存系统 云数据库 RDS 与云数据库 Memcache 版搭配使用。RDS 存储具体数据信息，数据库字段中存储具体计数信息。云数据库 Memcache 版来进行计数的...
什么是DataWorks
产品架构 DataWorks十多年沉淀数百项核心能力，通过 智能数据建模、全域数据集成、高效数据生产、主动数据治理、全面数据安全、数据分析服务六大全链路数据治理的能力，帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河”，释放企业的数据生产力。...
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...
客户案例
基于飞天大数据平台产品DataWorks+MaxCompute大大提高了数据业务的开发效率，构建大润发的数据中台体系。新金融行业：某互联网金融公司湖仓一体案例 客户架构如下。客户简介 公司的第一代数据湖是基于Hadoop+OSS搭建的，同时引入的数据中台...
自媒体：易撰
业务端存在复杂查询，查询涉及的数据时间跨度大。单表10亿级数据，亿级数据需要多维度查询。业务端数据存储量大，TB级数据存储诉求，且数据量持续高速增长。业务端数据有更新诉求，对事务有强一致性要求。解决方案 通过 PolarDB-X+RDS的...
数据分析整体趋势
市场趋势 数据规模高速增长（全球2010-2025年复合增长达到27%，中国则大于30%）带来了强劲的数据分析需求。据Gartner统计，到2025年实时数据占比达30%，其中非结构数据占比达80%，同时数据存储云上规模达45%，而云上数据库规模可达75%。从...
数据集成概述
背景信息 面对各行各业对大数据的应用，数据集成会有很多的诉求，包括能够简单高效的配置大量数据表的同步任务、能够集成多种异构数据源、能够实现对数据源的数据进行轻度预处理、能够实现数据同步任务的调优（例如容错，限速，并发）等。...
应用场景
通过内置算法规则和自定义敏感数据识别规则，对其存储的数据库类型数据以及非数据库类型文件进行整体扫描、分类、分级，并根据结果做进一步的安全防护，如细粒度访问控制、加密保存等。数据泄露检测与防护 通过智能化检测模型分析企业内外...
添加数据集
DataV数据集支持多种数据源的接入，如数据库、excel表格文件等，通过对数据的结构化存储和元数据的汇集整理，...创建并保存完成后的数据集会自动排列显示在 数据集管理 页面中，每一个保存的数据集后面都会自动显示数据集内的数据信息数量。
冷热分层
其中冷数据的数据量较大，很少被访问，甚至整个生命周期都不会被访问。冷热数据的区分方式如下：按照数据的创建时间：通常，数据写入初期，用户的关注度较高且访问频繁，此时的数据为热数据。但随着时间的推移，旧数据访问频率会越来越低，...
概述
业务挑战 大部分阿里云用户会将阿里云关系型数据库RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB或者云服务器ECS自建数据库作为业务系统数据库，随着业务数据的增长，业务数据库存储的数据也越来越多。但RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB或者ECS自建...
典型场景
构建数据湖 实时数据湖：支持DB的CDC与消息数据（如Kafka）入湖，构建大规模的可以增删改查的数据集，延迟为T+10分钟。一键建仓：支持数据库一键入湖，T+1天。文件上传：数据上传后，DLA元数据发现功能可自动发现并构建好元数据体系。数据...
ActionTrail日志清洗
清洗后数据保存位置 DLA清洗OSS数据后，将结果数据回写入OSS即数据清洗后的存储位置。DLA会默认指定存储位置。您也可以自定义存储位置。数据清洗时间 设置每天DLA清洗OSS数据的时间。系统默认的数据清洗时间是00:30，您可以根据业务规律，...
实时数据订阅概述
Pull模式：您可以使用开源的Kafka客户端直接订阅数据，服务端会暂时保存数据，您需要对保存的数据设置一个过期时间，如果超过这个时间数据会被删除。具体操作请参见 通过Pull模式创建数据订阅通道。Push模式：云原生多模数据库 Lindorm ...
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...
应用场景
MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，利用MongoDB的map-reduce聚合框架进行多维度的数据分析。其他各领域应用 游戏应用：使用云数据库MongoDB作为游戏服务器的数据库存储用户信息。用户的游戏装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储...
创建GreenPlum数据源
数据源配置 选择需要配置的数据源：如果业务数据源区分生产数据源和开发数据源，则选择 生产+开发数据源。如果业务数据源不区分生产数据源和开发数据源，则选择 生产数据源。标签 您可根据标签给数据源进行分类打标，如何创建标签，请参见 ...
创建GreenPlum数据源
数据源配置 选择需要配置的数据源：如果业务数据源区分生产数据源和开发数据源，则选择 生产+开发数据源。如果业务数据源不区分生产数据源和开发数据源，则选择 生产数据源。标签 您可根据标签给数据源进行分类打标，如何创建标签，请参见 ...
数据仓库研发规范概述
在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会...
配置跨库Spark SQL节点
示例：某电商企业的交易数据保存在MySQL在线库中，而员工数据保存在HR系统中，系统使用的数据库为Oracle，当企业需要按部门统计销售额时，需要对部门、员工和交易数据进行关联查询。以下Spark SQL语句可以实现将mysql_db在线库的交易流水表...
数据分析概述
DataWorks提供的数据分析平台，可以流畅地进行数据处理、分析、加工及可视化操作。在数据分析板块中，您不仅可以在线洞察数据，还可以编辑和共享数据。本文为您介绍数据分析平台的优势、功能、权限等概要信息。产品优势 与本地数据分析相比...
敏感数据溯源
您可以将DataWorks中的数据文件导出或下载至本地，再上传至溯源任务中进行溯源，也可以将外部系统的数据保存至CSV文件，再上传至溯源任务中进行溯源。目标文件上传成功后，您还可以选择 替换 或 下载 该文件。单击 开始溯源，启动目标溯源...
创建MaxCompute数据源
如果需要根据所处环境自动访问对应环境的数据源，请通过${数据源编码}.table 或${数据源编码}.schema.table 的变量格式访问。更多信息，请参见 Dataphin数据源表开发方式。重要 目前仅支持 MySQL、Hologres、MaxCompute 数据源。数据源编码...
数据集成概述
背景信息 面对各行各业对大数据的应用，数据集成会有很多的诉求，包括能够简单高效的配置大量数据表的同步任务、能够集成多种异构数据源、能够实现对数据源的数据进行轻度预处理、能够实现数据同步任务的调优（例如容错，限速，并发）等。...
创建MaxCompute数据源
如果需要根据所处环境自动访问对应环境的数据源，请通过${数据源编码}.table 或${数据源编码}.schema.table 的变量格式访问。更多信息，请参见 Flink_SQL任务开发方式。重要 目前仅支持 MySQL、Hologres、MaxCompute 数据源。数据源编码...
主备方案介绍
A：存储的是数据D1和数据D2中时间戳更大的数据，数据在LTS同步过程中不会改变数据原有的时间戳，一般情况下存储的是数据D2，但是由于主备实例不同可能存在时间戳毫秒级的时间差异造成数据D2的时间戳比数据D1的时间戳小，在这种情况下存储的...
创建Hudi数据源
本文为您介绍如何创建Hudi数据源。背景信息 Hudi即Apache Hudi，Hudi是一个通用的大数据存储系统，将核心仓库和数据库功能直接引入到数据库中，并...同步到Hive的数据库名称：填写同步到Hive的数据库名称。单击 确定，完成Hudi数据源的创建。
创建Impala数据源
使用限制 Dataphin的Impala数据源的数据集成使用JDBC的方式进行集成，因此性能相较于Hive较差，若您集成的表为非Kudu表，您可使用Hive数据源及输入输出组件集成。仅当连接E-MapReduce 5.x版本的Impala数据源时，才支持使用DLF获取元数据。...
创建Hudi数据源
同步到Hive的数据库名称：填写同步到Hive的数据库名称。单击 确定，完成Hudi数据源的创建。重要 创建Hudi数据源时不支持测试数据源是否可以和Dataphin进行正常的连通，因此需要您确保连接信息的正确性。您可根据 网络连通解决方案 自行排查...
新建TDengine数据源
如果需要根据所处环境自动访问对应环境的数据源，请通过${数据源编码}.table 或${数据源编码}.schema.table 的变量格式访问。更多信息，请参见 Dataphin数据源表开发方式。重要 数据源编码配置成功后不支持修改。数据源描述 对数据源的简单...
新建TDengine数据源
如果需要根据所处环境自动访问对应环境的数据源，请通过${数据源编码}.table 或${数据源编码}.schema.table 的变量格式访问。更多信息，请参见 Flink_SQL任务开发方式。重要 数据源编码配置成功后不支持修改。数据源描述 对数据源的简单...
创建Impala数据源
使用限制 Dataphin的Impala数据源的数据集成使用JDBC的方式进行集成，因此性能相较于Hive较差，若您集成的表为非Kudu表，您可使用Hive数据源及输入输出组件集成。仅当连接E-MapReduce 5.x版本的Impala数据源时，才支持使用DLF获取元数据。...
数据迁移
本文为您介绍数据迁移的最佳实践，包含将其他业务平台的业务数据或日志数据迁移至MaxCompute，或将MaxCompute的数据迁移至其它业务平台。背景信息 传统关系型数据库不适合处理海量数据，如果您的数据存放在传统的关系型数据库且数据量庞大...
高压缩引擎（X-Engine）介绍
业务对单独的高压缩引擎（X-Engine）一般有如下诉求：具备大容量存储空间，支持业务持续将线上数据保存到高压缩引擎（X-Engine）中，而无需担心容量问题。与在线数据库系统使用相同的访问接口，如都支持MySQL协议等，确保应用程序端无需...
数据质量保障原则
一致性 一致性通常体现在跨度很大的数据仓库中。例如，某公司有很多业务数仓分支，对于同一份数据，在不同的数仓分支中必须保证一致性。例如，从在线业务库加工到数据仓库，再到各个数据应用节点，用户ID必须保持同一种类型，且长度也要...
JindoFS实战演示
视频发布时间 描述 Fluid+JindoFS对OSS上的数据进行训练加速 Fluid+JindoFS对OSS上的数据进行训练加速 2021-07-06 Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用，例如大数据应用...
新建Doris数据源
如果需要根据所处环境自动访问对应环境的数据源，请通过${数据源编码}.table 或${数据源编码}.schema.table 的变量格式访问。更多信息，请参见 Dataphin数据源表开发方式。重要 目前仅支持 MySQL、Hologres、MaxCompute 数据源。数据源编码...
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