一步即可！阿里云数据湖分析服务构建MySQL低成本分析方案
作为最为流行的开源数据库，MYSQL正成为越来越多企业的选择。MySQL数据库大量应用在各种业务系统，除了在线业务逻辑的读写，还会有一些额外的数据分析需求，如BI报表、可视化大屏、大数据应用等。但受限于MySQL架构等问题，在面对数据分析场景时，其往往力不从心。
数据湖技术解析
数据湖无疑是近几年大数据领域最火热的一个方向，那到底什么是数据湖？数据湖的架构和核心技术有哪些？企业应该如何构建、管理和使用数据湖？阿里云开源大数据团队结合在数据湖领域多年的深耕和实战经验，通过本书全方位介绍了从数据湖架构到核心技术到平台构建的内容。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
DLF +DDI 一站式数据湖构建与分析最佳实践
本文由阿里云数据湖构建 DLF 团队和 Databricks 数据洞察团队联合撰写，旨在帮助您更深入地了解阿里云数据湖构建（DLF）+Databricks 数据洞察（DDI）构建一站式云上数据入湖。
数据湖构建DLF数据探索快速入门-淘宝用户行为分析
本教程通过使⽤数据湖构建（DLF）产品对于淘宝⽤户⾏为样例数据的分析，介绍DLF产品的数据发现和数据探索功能。教程内容包括：1. 服务开通：开通阿⾥云账号及DLF/OSS相关服务2. 样例数据集下载和导⼊：下载样例数据（csv⽂件），并上传⾄OSS3. DLF数据发现：使⽤DLF⾃动识别⽂件Schema并创建元数据表4. DLF数据探索：使⽤DLF数据探索，对⽤户⾏为进⾏分析，包括⽤户活跃度、漏⽃模型等
如何构建云原生的开源大数据平台 | 云原生开源大数据应用实战
随着开源技术与云原生的高度融合，阿里云开源大数据平台在功能性、易用性、安全性上积累了丰富的实践经验，已成功服务数千家企业，助力其聚焦自身核心业务优势，缩短开发周期、简化运维难度，拓展更多业务创新。10月29日，阿里云发布“如何构建云原生的开源大数据平台”解决方案，邀请到了来自阿里云、微淼、Inmobi的技术专家为大家现身说法，呈现上云实践。
