如何恢复误删除的数据
详细信息 恢复大量数据方法 恢复MySQL数据 恢复SQL Server数据 恢复PostgreSQL数据 恢复MariaDB数据 恢复少量数据方法 阿里云的 数据管理（DMS）提供的数据追踪功能可以逐条恢复数据，且会自动生成回滚语句，便于少量数据的恢复。...
管理问题数据
数据质量支持您保留数据质量监控过程中从数据表中发现的非预期数据，帮助您快速排查、定位问题，提升数据质量。本文为您介绍如何管理数据质量监控过程中从数据表中发现的非预期数据。背景信息 问题数据表 数据质量支持在部分规则校验不通过...
操作流程
采用数据元的数据标准管理 根据业务需要，创建数据标准以约束建模规范，根据字段标准设置可以快速创建字段级质量规则，保证字段命名、字段值域遵循统一的标准规范，提升数据质量。流程图 流程说明 操作 说明 新建模型目录 通过新建模型目录...
操作流程
采用数据元的数据标准管理 根据业务需要，创建数据标准以约束建模规范，根据字段标准设置可以快速创建字段级质量规则，保证字段命名、字段值域遵循统一的标准规范，提升数据质量。流程图 流程说明 操作 说明 新建模型目录 通过新建模型目录...
质量规则模板类型
如果差异较大，可能存在较大数据质量的问题需要进行确认和修复。实时多链路对比 高可用场景下，需要构建多条链路，以便数据出现异常时，能够及时切换。对于多链路之间的数据计算进度监控则可以发现一些数据滞留、统计偏差问题，提升实时...
质量规则模板类型
如果差异较大，可能存在较大数据质量的问题需要进行确认和修复。实时多链路对比 高可用场景下，需要构建多条链路，以便数据出现异常时，能够及时切换。对于多链路之间的数据计算进度监控则可以发现一些数据滞留、统计偏差问题，提升实时...
进入数据质量概览（新版）
需要重点关注的数据质量总览指标、实例运行后触发的质量规则校验状态的趋势及分布情况、TOP质量问题表及质量问题责任人、质量规则覆盖保障情况等，帮助质量负责人快速了解工作空间数据质量整体情况，及时处理质量问题提升数据质量。...
数据标准概述
数据标准化清晰定义 数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则，提升数据质量。管理方面：通过数据的标准化定义，明确数据的责任主体，为数据安全、数据质量提供保障；统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持，提升数据处理...
表详情
数据质量 您可以创建质量规则，并结合任务编排功能，检查数据的正确性，提高数据质量。更多信息，请参见 监测数据质量。使用说明 可以详细描述表的使用方式，也可以补充其他信息等，便于用户理解和使用表数据，支持Markdown格式编辑。说明 ...
数据标准概述
数据标准化清晰定义 数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则，提升数据质量。管理方面：通过数据的标准化定义，明确数据的责任主体，为数据安全、数据质量提供保障；统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持，提升数据处理...
互联网、电商行业离线大数据分析
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 电商网站数据看板。全国、全球业务的态势分析。互联网、金融行业的风险数据监控。方案介绍 实现互联网、电商行业离线大数据分析的...
索引优化
在大部分传统的TP型数据库中，索引可以极大的提高数据的访问效率。但是在类似与 AnalyticDB PostgreSQL版 这样的分布式数据库中，应该谨慎的选择索引的使用。在大部分场景下，AnalyticDB PostgreSQL版 更适合快速的顺序扫描，或者结合稀疏...
获取数据
数据是可视化的原材料，本文档为您介绍获取春节期间全国的空气质量数据的方法。您可以从空气检测官网上，自行获取全国空气质量历史数据。本示例中，采用了2017年1月1日至2017年2月2日，全国1497个监测点的数据。
数据质量衡量
在了解保障基于MaxCompute的数据仓库数据质量的方案后，您还需要进一步学习如何制定一套标准度量方案，以及判断质量监控方案是否合适业务需求以及如何改进。例如，针对每一个数据质量事件，必须分析原因和处理过程，制定后续同类事件预防...
数据质量：全流程的质量监控
DataWorks的全流程数据质量监控功能为您提供35种预设表级别、字段级别和自定义的监控模板。数据质量帮助您第一时间感知到源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，有效阻断脏数据向下游蔓延...
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。...
DB2数据源
DB2数据源作为数据中枢，为您提供读取和写入DB2数据库的双向通道，能够快速解决海量数据的计算问题。本文为您介绍DataWorks的DB2数据同步的能力支持情况。支持的版本 DB2 Reader和DB2 Writer使用的DB2驱动版本为 IBM Data Server Driver ...
IO加速
本文档将详细介绍该技术的优势、适用场景和工作原理，帮助您在面临大规模或频繁数据读写需求时显著提升数据库性能。背景 RDS PostgreSQL在数据处理过程中，数据会从磁盘读取到内存，在内存中处理完成后，数据再从内存写入到磁盘中。与内存...
配置集成管道质量监控
数据表 选择该集成管道内适用该规则模板的生产环境数据表，点击 更多规则，可跳转至数据质量模块配置更多规则模板，详情请参见 创建数据表质量规则。规则强度 选择质量规则的强弱：如果您选择了 强规则，则质量规则校验的结果为异常时报警...
配置集成管道质量监控
数据表 选择该集成管道内适用该规则模板的生产环境数据表，点击 更多规则，可跳转至数据质量模块配置更多规则模板，详情请参见 创建数据表质量规则。规则强度 选择质量规则的强弱：如果您选择了 强规则，则质量规则校验的结果为异常时报警...
数据资源平台
阿里云数据资源平台是构建数据智能的全流程平台，提供数据汇聚、规范设计、指标与标签体系构建、数据质量管控、数据资产管理、数据资产服务与共享、智能分析等核心功能，支持行业知识内容沉淀，帮助金融、政府及企业客户快速构建智能数据中...
数据质量管理流程
数据质量的管理流程包括业务数据资产定级、加工卡点、风险点监控和及时性监控，您可以构建属于自己的数据质量保障体系。数据质量管理的流程图如下。数据质量管理的流程说明如下：分析业务场景，对数据流转链路上的整个依赖关系，进行资产...
数据质量管理流程
本文为您介绍数据质量管理概念、数据管理流程。数据质量管理是通过划分数据资产等级和分析元数据的应用链路，对不同资产等级的数据采取相对应的质量管理方式。数据质量管理流程图如下。数据管理流程说明如下：分析业务场景，根据应用的影响...
数据质量管理流程
数据质量的管理流程包括业务数据资产定级、加工卡点、风险点监控和及时性监控，您可以构建属于自己的数据质量保障体系。数据质量管理的流程图如下。数据质量管理的流程说明如下：分析业务场景，对数据流转链路上的整个依赖关系，进行资产...
Vertica数据源
否 无 fetchSize 该配置项定义了插件和数据库服务器端每次批量数据获取条数，该值决定了数据集成和服务器端的网络交互次数，能够较大地提升数据抽取性能。说明 fetchSize 值过大（>2048）可能造成数据同步进程OOM。否 1,024 Writer脚本Demo...
Oracle数据源
Oracle数据源为您提供读取和写入Oracle双向通道的功能，方便您后续可以通过向导模式和脚本模式配置数据同步任务。本文为您介绍DataWorks的Oracle数据同步能力支持情况。支持的版本 离线读写 版本 离线读（Oracle Reader）离线写（Oracle ...
持久内存型
单实例成本对比云数据库Redis社区版最高可降低30%，且数据持久化不依赖传统磁盘，保证每个操作持久化的同时提供近乎Redis社区版的吞吐和延时，极大提升业务数据可靠性。购买方式 创建实例 背景信息 由于内存的价格相对昂贵且容量具备较大的...
质量评估
质量评估通过用户自定义质量检查计划，根据用户设置的数据质量规则执行面向不同计算资源的质量检查任务，通过数据质量监控报告展现系统整体数据质量概览及多维度细分数据的质量情况。质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、...
发展历程
关键性里程碑 2009年9月，ODPS（即现在的MaxCompute）大数据平台飞天项目正式启动。2010年10月，阿里巴巴集团自主研发的第一代云计算平台稳定运行。2013年8月，平台的单集群规模已达到5000台。2014年7月，平台开始对外提供服务，完全替换...
概述
阿里云DataWorks联合建模工具DDM（Datablau Data Modeler）为您提供一体化的数据建模解决...引标落标：支持企业参考业内成熟的数据标准并自定义更适合企业自身业务需求的数据标准，以工具进行引标落标及监控落标的情况，提升最终数据质量。
ApsaraDB For OceanBase数据源
ApsaraDB for OceanBase数据源提供读取和写入ApsaraDB for OceanBase数据的双向功能，您可以使用ApsaraDB for OceanBase数据源配置同步任务同步数据。本文为您介绍DataWorks的ApsaraDB For Oceanbase数据同步能力支持情况。支持的版本 离线...
配置数据质量规则去噪
当任务触发质量规则校验时，您可以使用去噪管理功能，对当前工作空间内，数据质量规则校验异常的数据不触发报警，且不阻塞任务运行（任务不会因为数据质量校验不通过而失败退出）。前提条件 已创建数据质量校验规则，详情请参见 配置规则：...
数据质量入门
数据质量帮助您及时感知源端数据的变更与ETL（Extract Transformation Load）中产生的脏数据，自动拦截问题任务，阻断脏数据向下游蔓延。避免任务产出问题数据，影响正常使用和业务决策。本文示例配置表数据质量监控规则，保障产出的表数据...
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...
PostgreSQL数据源
否 无 fetchSize 该配置项定义了插件和数据库服务器端每次批量数据获取条数，该值决定了数据集成和服务器端的网络交互次数，能够较大地提升数据抽取性能。说明 fetchSize 值过大（>2048）可能造成数据同步进程OOM。否 512 PostgreSQL ...
Napatech案例
Napatech公司的用户可以将数据包采集和分析的能力提升至200G，然而上层软件产生的流量数据包元数据也爆增，给后台数据库（比如开源的HBase/ElasticSearch）的存储和索引能力带来极大的挑战。增加过多的节点会带来极大的成本开销及管理复杂...
配置数据质量监控
本文为您介绍如何通过数据质量实现表数据监控。前提条件 在进行本实验前，请确保已完成 采集数据 和 加工数据。已通过数据集成将存储于RDS MySQL的用户基本信息（ods_user_info_d）同步至MaxCompute的ods_user_info_d表。已通过数据集成将...
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...
产品优势
数据安全中心DSC（Data Security Center）可扫描和识别海量数据，帮您实时获取数据的安全状态。本文介绍 数据安全中心 的产品优势。合规性 使用数据安全中心产品，可以帮助企业满足等保2.0对“云计算环境下安全审计”及“个人信息保护”的...
配置数据质量监控
本文为您介绍如何通过数据质量实现表数据监控。前提条件 在进行本实验前，请确保已完成 采集数据 和 加工数据。已通过数据集成将存储于RDS MySQL的用户基本信息（ods_user_info_d）同步至MaxCompute的ods_user_info_d表。已通过数据集成将...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您