电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
步骤2 在菜单栏单击新建官方解决方案中心，搜索关键字：互联网电商行业离线
分析，获取到官方模板。互联网电商行业离线大数据分析 搭建电商网站Demo 步骤3 选择目标模板库，单击基于方案新建。步骤4 右上角单击保存，输入应用名称（如：离线），最后单击确认。说明：此模板会按照基础资源环境规划...
相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,API网关,云速搭CADT
分析集群/
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
分析平台，如 Hadoop、Spark等。但是用户通过种单例或批量创建 ECS，方式均缺乏灵活性，无法跨越计费方式、可用区及规格族等核心参数的限制，同时无法避免资源不足...
分析/
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
应用范围 需要使用 Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark
分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS：阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器
相关产品：专有网络 VPC,对象存储 OSS,容器服务 ACK,弹性容器实例 ECI,文件存储HDFS
采集系统/
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
采集系统 最佳实践 业务架构 场景描述 当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据 信息采集起来然后传输到后端的各类系统
中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比 如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业 中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些...
相关产品：专有网络 VPC,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,日志服务（SLS）,函数计算,消息队列 Kafka 版,云速搭CADT
场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云 上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地 盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力， 发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR 产品针对本地盘机型，推出了一整套的自动化运 维方案，帮助用户方便可靠地使用本地盘机型， 不需要关注整个运维过程同时数据的高可靠和 服务的高可用。 解决问题 1.云盘多份冗余数据导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.数据迁移时自动决策问题 6.自动故障节点迁移与数据平衡问题 产品列表 EMR(E-MapReduce) 本地盘 VPC
阿里 云 EMR产品针对本地盘机型，推出了一整套 的自动化运维方案，帮助用户方便可靠地使用 本地盘机型，不需要关注整个运维过程同时
导致成本高 2.磁盘吞吐量不高 3.节点的高可靠分布问题 4.本地盘与节点的故障监控问题 5.
查询/
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
8 文档版本：20240425利用交互式分析工具进行数据查询 产品简介 1.4.DataWorks DataWorks（数据工场，原
开发套件）是阿里云重要的PaaS（Platform-as-a-Service）平台产品，提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质 量和
等全方位的产品服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价 值的挖掘和探索。...
相关产品：大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,Hologres,云速搭CADT
投递MaxCompute/
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓，打通云下数据上云链路，解决数据复杂类型支持和动态分区问题，满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下，现有业务系统零改造，打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程，数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎，实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
近实时数据投递 MaxCompute 目录 目录 文档版本信息.I 法律声明.II 前言.III 目录.V 最佳实践概述.1 前置条件.2 1.资源环境部署.3 2.EMR Kafka集群配置Topic.9 2...
相关产品：块存储,专有网络 VPC,云服务器ECS,访问控制,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,数据总线,云速搭CADT
同步集成MaxCompute数仓/
场景描述 本文Step by Step介绍了通过数据传输服务 DTS实现从云数据库RDS到MaxCompute的 数据同步集成，并介绍如何使用DTS和 MaxCompute数仓联合实现数据ETL幂等和数 据生命周期快速回溯。 解决问题 1.实现大数据实时同步集成。 2.实现数据ETL幂等。 3.实现数据生命周期快速回溯。 产品列表 MaxCompute 数据传输服务DTS DataWorks 云数据库RDS MySQL 版
抽取不幂等或容错率低，如凌晨 0:00启动的 ETL任务因为各种原因(数据库 HA切换、网络抖动或 MAXC写入失败等)失败后，再次抽取无法获取 0:00时的
状态。2.针对不规范设计表，如没有 create_time/update_time的历史遗留表，传统 ETL需 全量抽取。3.实时性差，抽取
相关产品：专有网络 VPC,云数据库RDS MySQL 版,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute
治理/
概述 基于Dataworks做大数据一站式开发，包含数据实时采集到kafka通过实时计算对数据进行ETL写入HDFS，使用Hive进行数据分析。通过Dataworks进行数据治理，数据地图查看数据信息和血缘关系，数据质量监控异常和报警。 适用场景 日志采集、处理及分析 日志使用Flink实时写入HDFS 日志数据实时ETL 日志HIVE分析 基于dataworks一站式开发 数据治理 方案优势 大数据一站式开发，完善的数据治理能力。 性能优越：高吞吐，高扩展性。 安全稳定：Exactly-Once，故障自动恢复，资源隔离。 简单易用：SQL语言，在线开发，全面支持UDX。 功能强大：支持SQL进行实时及离线数据清洗、数据分析、数据同步、异构数据源计算等Data Lake相关功能 ，以及各种流式及静态数据源关联查询。
集的批处理作业，例如，网络日志分析。本章主要通过 hive对存储在 hdfs上的日志进行分析，获取错误日志记录。整体流程 如下：步骤1 创建业务流程 log_analyse 进入数据开发页面 新建业务流程 log_analyse：文档版本：20201020 32 基于 Dataworks的
相关产品：块存储,云服务器ECS,E-MapReduce,DataWorks,实时计算,云速搭
分析预测/
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
计算服务 接下来，创建自定义权限策略 步骤1 在权限策略管理页面，单击创建权限策略。步骤2 设置策略名称，选择脚本配置模式，输入自定义策略，单击确定。基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖
分析预测 自定义权限策略：{Version:1,Statement:[{Action:[oss:ListBuckets,oss:...
相关产品：对象存储 OSS,E-MapReduce,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,API网关,数据湖构建,云速搭
workshop/
系统架构设计 下图为所设计的系统架构设计，主要包括数据源（两类业务数据：用户行为日志和 业务后台数据库）、日志采集、日志传输、实时计算、数据存储和同步、数据展现 这几
仓库。注：对于 DIM（维度层）的维度数据可以主要使用 MySQL、HBase、Hologres三种 存储引擎。对于维表数据比较少的...
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
workshop/
本最佳实践，首先搭建一个简化的电商 demo 系统，然后为此 demo 系统构建一套离 线大数据分析系统。 实践目标 1. 学习搭建一个离线大数据分析系统，学习从数据采集到数据存储和业务分析的业 务流程。 2. 整个离线大数据分析系统全部基于阿里云产品进行搭建，学习掌运用各个服务组 件及各个组件之间如何联动。 背景知识要求 熟练掌握 SQL 语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
分析WorkShop 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 内容 文档名称 离线
分析WorkShop 文档版本 V1.1 版本日期 2021-08-02 文档状态 对外发布 制作人 敬海 审阅人 游士 文档变更记录 版本编号 日期 作者 审核人 说明 V1.0 2021-...
相关产品：云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,数据总线,Quick BI,云速搭
workshop/
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
系统架构设计 下图为所设计的系统架构设计，主要包括数据源（两类业务数据：用户行为日志和业
后台数据库）、日志采集、日志传输、实时计算、数据存储和同步、数据展现这几
仓库。注：对于DIM（维度层）的维度数据可以主要使用MySQL、HBase、Hologres三种存储 引擎。对于维表数据比较少的...
相关产品：块存储,云服务器ECS,云数据库RDS MySQL 版,对象存储 OSS,弹性公网IP,数据传输,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,DataV数据可视化,实时计算,数据总线,Quick BI,Hologres
BI分析/
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
BI分析 最佳实践概述 方案优势 以 Hologres+QuickBI快速实时
SLS 的生态，增强用户体验(如无缝对接 Flink、Elasticsearch、RDS、Hologres、EMR、dataV ...
相关产品：日志服务（SLS）,大数据计算服务 MaxCompute,云原生数据仓库AnalyticDB My,Quick BI,云速搭CADT
场景描述 客户基于ECS、IDC自建或在友商云平台自建了大数 据集群，为了降低企业大数据计算平台的成本，提高 大数据应用开发效率，更有效保障数据安全，把大数 据集群的数据、作业、调度任务以及业务数据库整体 迁移到MaxCompute和其他云产品。 解决的问题 自建Hadoop集群搬迁到MaxCompute 自建Hbase集群搬迁到云Hbase 自建Kafka或应用数据准实时同步到 MaxCompute 自建Azkaban任务迁移到Dataworks任务 产品列表 MaxCompute，Dataworks、云数据库Hbase版、Datahub、VPC，ECS。
中心、企业办公网络或 Internet终端与阿里云专有网络（VPC）安全可靠的连 接。VPN 网关提供 IPSec-VPN 连接和 SSL-VPN 连接。详情请查看 基于路由的 IPSec-VPN，不仅可以更方便的配置和...
相关产品：云服务器ECS,DataWorks,大数据计算服务 MaxCompute,云数据库 HBase 版,数据总线,云速搭
阿里云服务器ECS是一种处理能力可弹性伸缩的云主机虚拟服务器，它使服务器托管更安全稳定，可降低开发运维成本，支持包年包月、按量付费等模式，方便财务更好管理
处理等。计费方式转化：暂不支持转换为其他计费方式。包年包月（预付费）定义：先付费后使用，在购买ECS实例时一次性付费，购买时长越长，折扣越多。适用场景：可预估资源使用周期、业务稳定成熟、需要长期使用资源等。例如7*24的Web
阿里云容器服务Kubernetes版ACK（容器服务Kubernetes版，简称ACK）支持企业级K8s容器化应用的全生命周期管理，提供高性能可伸缩的容器应用管理能力，助力企业高效运行云端K8s容器化应用。
语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量
进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经...
作为云原生可观测平台，应用实时监控服务 ARMS 包含前端监控、应用监控、云拨测等模块。覆盖浏览器、小程序、APP、分布式应用、容器等不同可观测环境与场景。帮助企业实现全栈性能监控与端到端追踪诊断。提高监控效率，压降运维工作量。
、CPU 使用率和内存使用量，还支持丰富的网络性能监控信息。事件分析功能是基于已产生的告警事件明细
，自由组合筛选条件进行实时分析，可以满足不同场景的自定义分析诊断需求。通过创建应用监控告警规则，您可以...
阿里云服务网格（简称ASM）是一个统一管理微服务应用流量的托管式平台，兼容Istio。通过流量控制、网格观测以及服务间通信安全等功能，可以全方位地简化您的服务治理。它为运行在异构计算基础设施上的服务提供统一的能力，适用于Kubernetes集群、Serverless Kubernetes集群、ECS虚拟机以及自建集群。
有限公司.高效解决了多语言技术栈情况下应用链路调用复杂的运维难题，并解决了与云上其他产品搭配使用时的易用性问题，从而使运维效率提升了 40%.无需修改代码，服务网格 ASM 就能为客户提供金丝雀发布、无损上下线、服务鉴权、标签路由等业务应用微服务治理能力，支持与Nacos服务注册中心打通，并提供与...
覆盖业务自定义监控/应用组件监控/云服务监控/容器监控/系统监控等场景。默认集成Grafana看板与智能告警，全面优化系统可用性与查询能力，用户无需关注系统可用性与Exporter集成。帮助企业快速搭建一站式指标可观测体系。
作为云原生的运维数据可视化平台，面向用户提供免运维和快速启动 Grafana 运行环境的能力，默认集成如数据库 MySQL、消息队列 RockteMQ、实时计算 Flink、Elasticsearch、可观测监控 Prometheus 版、日志服务SLS等各类阿里云
源，并提供丰富的数据看板，让运维监控更加高效、精细.可观测可视化 Grafana 版.支持按需...