基于阿里云大数据平台的实时数据湖构建与数据分析实战
在大数据时代，数据湖作为集中存储和处理海量数据的架构，成为企业数据管理的核心。阿里云提供包括MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce等在内的完整大数据平台，支持从数据采集、存储、处理到分析的全流程。本文通过电商平台案例，展示如何基于阿里云构建实时数据湖，实现数据价值挖掘。平台优势包括全托管服务、高扩展性、丰富的生态集成和强大的数据分析工具。
阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，公测可申请 100CU 计算资源解锁近实时高效查询体验
阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute 推出 MaxQA（原 MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于 BI 场景、交互式分析以及近实时数仓等对延迟要求高且稳定的场景。现正式开启公测，公测期间可申请100CU（价值15000元）计算资源用于测试，欢迎广大开发者及企业用户参与，解锁高效查询体验！
产品测评 | 上手分布式Python计算服务MaxFrame产品最佳实践
MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架，专为大数据处理设计，提供高效便捷的Python开发体验。其主要功能包括Python编程接口、直接利用MaxCompute资源、与MaxCompute Notebook集成及镜像管理功能。本文基于MaxFrame最佳实践，详细介绍了在DataWorks中使用MaxFrame创建数据源、PyODPS节点和MaxFrame会话的过程，并展示了如何通过MaxFrame实现分布式Pandas处理和大语言模型数据处理。测评反馈指出，虽然MaxFrame具备强大的数据处理能力，但在文档细节和新手友好性方面仍有改进空间。
使用PAI-FeatureStore管理风控应用中的特征
PAI-FeatureStore 是阿里云提供的特征管理平台，适用于风控应用中的离线和实时特征管理。通过MaxCompute定义和设计特征表，利用PAI-FeatureStore SDK进行数据摄取与预处理，并通过定时任务批量计算离线特征，同步至在线存储系统如FeatureDB或Hologres。对于实时特征，借助Flink等流处理引擎即时分析并写入在线存储，确保特征时效性。模型推理方面，支持EasyRec Processor和PAI-EAS推理服务，实现高效且灵活的风险控制特征管理，促进系统迭代优化。
MaxCompute MaxFrame评测 | 分布式Python计算服务MaxFrame（完整操作版）
在当今数字化迅猛发展的时代，数据信息的保存与分析对企业决策至关重要。MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架，支持Python编程接口、兼容Pandas接口并自动进行分布式计算。通过MaxCompute的海量计算资源，企业可以进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算等任务。本文将详细介绍如何开通MaxCompute和DataWorks服务，并使用MaxFrame进行数据操作。包括创建项目、绑定数据源、编写PyODPS 3节点代码以及执行SQL查询等内容。最后，针对使用过程中遇到的问题提出反馈建议，帮助用户更好地理解和使用MaxFrame。
活动实践 | DataWorks智能交互式数据开发与分析之旅
本指南介绍了如何使用阿里云平台进行大数据开发与分析。首先，在MaxCompute控制台创建项目并配置计算资源；接着，通过DataWorks控制台创建工作空间和独享资源组，并绑定工作空间。然后，创建个人开发环境，载入案例并新建Notebook实例。在Notebook中，通过SQL和Python Cell进行交互式开发和数据分析，体验智能助手Copilot的功能，如SQL改写、解释、生成注释及智能建表。最后，清理所有创建的资源，包括删除DataWorks资源、MaxCompute项目及网络配置，确保环境整洁。