应用场景
数据建模：通过数据建模模块提供的各种数据开发工具，实现数据的清洗、加工和转换。资产管理：通过资产运营功能实现资产的注册、编目、上架，在资产中心方便各个部门的使用人员搜索数据资源并申请数据权限。价值：数据标准一致：沉淀行业...
背景信息以及准备工作
在使用DLA对OSS中的历史数据按天进行清洗时，由于数据清洗的SQL是固定的，只是每次执行的时候需要传入不同的日期，因此我们可以通过DataWorks来循环调度DLA数据清洗任务。针对上述场景，我们需要在DataWorks中完成以下工作：部署一个赋值...
ActionTrail日志清洗
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，将数据清洗时间设置在业务低峰期，以免清洗过程中可能对业务造成的影响。完成上述参数配置后单击 创建，创建Schema。Schema创建成功后，...
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...
场景2：依赖上一周期的结果时，如何配置调度依赖
如果您需要查看下游节点对当前节点数据的清洗结果是否符合预期，可以对下游节点产出的结果表配置数据质量规则。本节点 节点依赖关系：跨周期自依赖（依赖当前节点的上一周期），即本次节点是否运行取决于上一周期本节点是否运行成功。业务...
配置ClickHouse输出组件
同步其他数据源的数据至ClickHouse数据源的场景中，完成源数据的信息配置后，需要配置ClickHouse输出组件写入数据的目标数据源。本文为您介绍如何配置ClickHouse输出组件。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已完成ClickHouse数据源及...
配置ClickHouse输出组件
同步其他数据源的数据至ClickHouse数据源的场景中，完成源数据的信息配置后，需要配置ClickHouse输出组件写入数据的目标数据源。本文为您介绍如何配置ClickHouse输出组件。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已完成ClickHouse数据源及...
配置AnalyticDB for PostgreSQL输出组件
例如，数据同步至AnalyticDB for PostgreSQL数据源前自定义数据清洗的规则。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如，数据写入目标表A后，重命名目标表A为B。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 输出字段区域展示了已选中表及...
DataWorks节点合集
DataWorks的数据开发（DataStudio）模块为您提供多种类型的节点，包括用于数据同步的数据集成节点，用于数据清洗的引擎计算节点（例如，ODPS SQL、Hologres SQL、EMR Hive），以及可对引擎计算节点进行复杂逻辑处理的通用节点（例如，可...
配置AnalyticDB for PostgreSQL输出组件
例如，数据同步至AnalyticDB for PostgreSQL数据源前自定义数据清洗的规则。填写完成语句：导入后执行的SQL脚本。例如，数据写入目标表A后，重命名目标表A为B。输入字段 展示从源表中读取的字段。输出字段 输出字段区域展示了已选中表及...
2021年
创建RDS MySQL数据订阅任务 创建PolarDB MySQL版数据订阅任务 创建Oracle数据订阅任务 2021年4月 类别 功能描述 相关文档 新增 ETL（Extract Transform Load）功能正在新版控制台公测中，可用于实现数据库中数据的清洗和转换处理，能够准确...
数据开发：开发者
背景信息 DataWorks的数据开发（DataStudio）面向各引擎（MaxCompute、Hologres、EMR、CDH等）提供可视化开发界面，包括智能代码开发、数据清洗加工、规范化任务开发与发布等，保证数据开发的高效与稳定。更多数据开发模块的使用，详情请...
DDoS基础防护和黑洞
清洗条件 当流入WAF的流量满足流量模型特征，且达到设置的清洗阈值时，会触发流量清洗。流量模型的特征：DDoS基础防护能够基于阿里云的大数据能力，自动学习您的业务流量基线，并结合算法识别异常攻击。流量大小：根据实际QPS设置的清洗...
快速体验
DataWorks为您提供智能建模、数据清洗、周期调度运维、数据治理等一站式大数据开发管理能力，本文以一个零售电商行业的数仓搭建实验为例，为您介绍DataWorks在数仓搭建过程中的技术选型、技术流程以及流程实现，帮助您深入了解阿里云...
数据准备快速入门
数据准备（轻量ETL）可以将数据源表或者数据集中的数据进行清洗、聚合、关联和合并等操作，并将加工后的数据输出，让不会写SQL代码的业务人员能够低成本完成BI可视化数据的准备。常规流程为在数据源模块建立数据库连接后，开发者将数据源表...
典型场景
数据ETL：DLA支持Spark，提供强大的数据ETL能力，把ODS层的原始数据清洗为结构化的DW数据。机器学习：DLA支持Spark，支持开源算法库。交互式分析：DLA提供Presto交互式分析，支持BI、分析师的数据分析诉求。联邦分析：同时连接多个数据源做...
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。...
数据类型
本文介绍了 PolarDB-X 1.0 支持的数据类型。PolarDB-X 1.0 支持四种主要数据类型：数值类型 字符串类型 日期时间类型 JSON 数据类型 不支持的数据类型：空间数据类型 关于数据类型的详细信息可参考 MySQL 数据类型 文档。
数据建模
通过Java Native SDK写入数据和通过行协议写入数据时可以指定Schema约束策略，更多信息，请参见 关于时序数据的Schema约束。在弱约束条件下，写入数据的表或者列不存在时，时序引擎会自动创建，并对已经存在的列进行数据类型校验。创建时序...
DataWorks数据集成
无论是哪种应用场景，都可以通过DataWorks的数据集成功能完成数据的同步过程，详细的操作步骤（包括创建数据集成任务、数据源配置、作业配置、白名单配置等），请参考 DataWorks文档 中的使用指南->数据集成一栏。文章中余下部分会介绍 ...
版本发布记录
补齐分区写入功能 补齐了 INSERT OVERWRITE SELECT 的ETL、目标分区写入功能，简化了用户ETL数据清洗处理的步骤。深度集成的生态 接入融合分析和数据回流能力 目前支持如下数据源的接入融合分析和数据回流能力，包括对象存储OSS上7种以上...
规格及选型
对于日志数据提供SLS+OSS成熟的解决方案，能够实现仓内的高效数据清洗。Serverless版本分析能力完备，具备更强的单点计算能力。案例六：新零售企业 用户为新零售企业，需要构建CDP平台，平台需要完备的多数据源汇入能力，并提供CDP下游人群...
管理数据库资产
在进行数据库审计前，您必须在数据库审计系统中添加要审计的数据库。本文介绍了在数据库审计系统中添加、编辑、删除数据库的具体操作。背景信息 关于数据库审计服务支持审计的数据库类型，请参见 支持的数据库类型。重要 数据库审计仅支持...
通过向导模式配置离线同步任务
同步过程中可能存在源端与目标端字段类型不匹配，产生脏数据，导致数据无法正常写入目标端，同步过程中关于脏数据的容忍条数，请参考下一步 通道控制 进行配置。说明 当源端某字段未与目标端字段进行映射时，源端该字段数据将不会同步到...
使用DMS数据追踪进行恢复
数据追踪与其他恢复方案的区别 恢复方案 恢复原理 费用 恢复速度 恢复范围 数据追踪 按需追踪到目标时间段内的相关更新，汇总生成逆向的回滚语句，并通过 数据变更 工单最终执行到数据库中完成数据的恢复。管控模式为自由操作，无费用。...
识别任务说明
导出任务功能提供导出主用模板或已启用模板检测出的敏感数据的能力。创建导出任务后，数据安全中心会获取您在导出任务中指定的识别模板的检测结果数据，供您下载。您需要在创建导出任务前，确保需要导出的识别模板的扫描任务已执行完毕。您...
应用场景
2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。2.2 收益 实时ETL 接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与...
什么是ETL
ETL支持通过可视化拖拉拽操作、Flink SQL语句配置任务，并结合DTS的高效流数据复制能力，可以实现流式数据的抽取、数据转换和加工、数据装载。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...
流式ETL
ETL支持通过可视化拖拉拽操作、Flink SQL语句配置任务，并结合DTS的高效流数据复制能力，可以实现流式数据的抽取、数据转换和加工、数据装载。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...
数据库管理
说明 关于数据冷热分层的概念，可以参见时序数据的 冷温热数据分层。用户能够以Database为单位设置数据的存活时间（Time To Live，简称 TTL）。当TTL被设置后，时序数据的时间戳距当前的时间差超过了TTL的时间，则这些数据将被视作过期数据...
概述
在投递的过程中可能添加数据清洗和集成的工作，例如实时构建搜索系统的索引和实时数仓中的ETL过程等。实时数据分析 实时数据分析指的是根据业务目标，从原始数据中抽取对应信息并整合的过程。例如，查看每天销量前10的商品、仓库平均周转...
创建数仓分层
根据实际业务需求，记录原始数据的历史变化或对原始数据进行简单的清洗。ODS层的数据表，命名必须以 ods 开头，并且生命周期为 366 天。明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail）DWD层通过企业的业务活动事件构建数据模型。基于具体业务...
开通或关闭数据共享
AnalyticDB PostgreSQL版Serverless模式 实例开通数据共享后，可以实现跨实例联合查询，在保证数据实时性的同时，有效减少数据冗余。使用限制 实例资源类型为Serverless版本。所有实例必须属于同一个阿里云账号。所有实例需要在同一地域下...
使用场景
数据清洗与加工 DMS任务编排可以用于数据清洗和加工任务的编排和执行，如数据清洗、数据匹配、数据合并、数据转换等，确保数据的准确性和完整性。数据集成与汇总 使用DMS任务编排集成和汇总不同数据源的数据，进行数据聚合和分析，生成报表...
应用场景
多云数据库统一管理 数据管理 DMS 是一种集数据管理、结构管理、用户授权、安全审计、数据趋势、数据追踪于一体的数据管理服务。数据库网关与数据管理DMS搭配可为您提供高稳定性、低成本、统一的非阿里云数据库（例如本地IDC自建、其他云...
应用场景
多云数据库统一管理 数据管理 DMS 是一种集数据管理、结构管理、用户授权、安全审计、数据趋势、数据追踪于一体的数据管理服务。数据库网关与数据管理DMS搭配可为您提供高稳定性、低成本、统一的非阿里云数据库（例如本地IDC自建、其他云...
数据标准概述
Dataphin支持创建并管理数据标准，以保障数据的标准化生产与管理，节约数据应用和处理的成本。背景信息 数据标准目标是为 业务、技术 和 管理 提供服务和支持。数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。...
数据标准概述
Dataphin支持创建并管理数据标准，以保障数据的标准化生产与管理，节约数据应用和处理的成本。背景信息 数据标准目标是为 业务、技术 和 管理 提供服务和支持。数据标准管理的过程就是对数据以及数据的属性信息的标准化定义和应用的过程。...
购买数据安全中心
阿里云 数据安全中心DSC（Data Security Center）为您提供以数据为中心视角的安全风险治理能力，包括数据梳理、数据脱敏、数据风险审计等。本文介绍如何购买 DSC 服务。购买指导视频 支持的地域和数据库类型 购买数据安全中心前，您需要先...
概述
查询冷数据 对普通表和分区表执行冷数据归档操作后，您可以通过以下方法查询归档后的冷数据：普通表：执行冷数据归档后，查询冷数据的方法和查询热数据的方法一致，不需要修改访问方式。分区表：执行冷数据归档后，查询冷数据的操作方法请...
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