SQL血缘分析实战！数据人必会的3大救命场景
1. 开源工具：Apache Atlas（元数据管理）、Spline（血缘追踪）
2. 企业级方案：阿里DataWorks血缘分析、腾讯云CDW血缘引擎
3. 自研技巧：在ETL脚本中植入版本水印，用注释记录业务逻辑变更
📌 重点总结：
一体系数据平台的进化：基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
本文介绍了一体系汽配供应链平台如何借助阿里云EMR Serverless Spark实现从传统Hadoop平台向云原生架构的迁移。通过融合高质量零部件供应与创新互联网科技，一体系利用EMR Serverless Spark和DataWorks构建高效数据分析体系，解决大规模数据处理瓶颈。方案涵盖实时数据集成、Lakehouse搭建、数仓分层设计及BI/ML应用支持，显著提升数据处理性能与业务响应速度，降低运维成本，为数字化转型奠定基础。最终实现研发效率提升、运维压力减轻，并推动AI技术深度整合，迈向智能化云原生数据平台。
使用DataWorks PyODPS节点调用XGBoost算法
本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。
DataWorks x 婚礼纪：智能一站式数据开发治理平台让千万新人的幸福时刻“数智化”
婚礼纪是杭州火烧云科技推出的结婚服务平台，覆盖婚宴酒店、婚纱摄影等全产业链，年服务超2000万对新人。为应对海量数据处理挑战，婚礼纪选择阿里云DataWorks作为一站式大数据开发治理平台，解决数据血缘不清、指标口径混乱等问题。通过湖仓一体架构与全链路数据治理，实现多源异构数据高效整合，支撑精准营销、交易风控等核心场景。DataWorks新版数据开发Data Studio大幅提升开发效率，Copilot智能助手优化SQL代码生成与测试，助力婚礼纪构建数据驱动的结婚产业服务中枢。
