《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》Workshop-入口

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 阿里云MVP Meetup Workshop入口

阿里云MVP Meetup 大数据Workshop入口

《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》

欢迎大家扫码加入阿里云数加MaxCompute交流群,后续相关项目支持都可以进行群里提问,数加小二也第一时间帮助解决。

  • 数据采集:日志数据上传
  • 数据加工:用户画像
  • 数据分析展现:可视化报表及嵌入应用

该课程是基于大数据时代日志分析的基础需求的基础上,告知用户如果通过阿里云数加大数据解决方案来实现自己网站日志的用户画像。包括数据采集、数据加工以及数据最终的展现。

专场议程介绍

在大数据时代,无论是基于自建大数据体系还是在阿里云数加上来完成网站日志的分析和处理,基本都离不开数据采集->数据加工、清洗->数据展现的方法论,该专场议程深入浅出的介绍了阿里云数加大数据下,数据采集的支持能力、阿里巴巴集团内基于MaxCompute构建大数据数仓的踩坑之路以及解决云上数据最后一公里的BI报表展现等问题。

准备工作

为保证大家能够在Workshop现场能够顺利开展实验教程,需要大家根据如下教程来进行相关准备工作。

实验环境准备

详细教程

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
云上玩转Qwen3系列之三:PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用,通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力,使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。
|
7月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Pandas数据应用:天气数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行天气数据分析。Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库,适合处理表格型数据。文章涵盖加载天气数据、处理缺失值、转换数据类型、时间序列分析(如滚动平均和重采样)等内容,并解决常见报错如 SettingWithCopyWarning、KeyError 和 TypeError。通过这些方法,帮助用户更好地进行气候趋势预测和决策。
248 71
|
21天前
|
监控 安全 Linux
AWK在网络安全中的高效应用:从日志分析到威胁狩猎
本文深入探讨AWK在网络安全中的高效应用,涵盖日志分析、威胁狩猎及应急响应等场景。通过实战技巧,助力安全工程师将日志分析效率提升3倍以上,构建轻量级监控方案。文章详解AWK核心语法与网络安全专用技巧,如时间范围分析、多条件过滤和数据脱敏,并提供性能优化与工具集成方案。掌握AWK,让安全工作事半功倍!
35 0
|
6月前
|
SQL 数据可视化 大数据
从数据小白到大数据达人:一步步成为数据分析专家
从数据小白到大数据达人:一步步成为数据分析专家
363 92
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
销售易CRM:移动端应用与数据分析双轮驱动企业增长
销售易CRM移动端应用助力企业随时随地掌控业务全局。销售人员可实时访问客户信息、更新进展,离线模式确保网络不佳时工作不中断。实时协作功能提升团队沟通效率,移动审批加速业务流程。强大的数据分析与可视化工具提供深度洞察,支持前瞻性决策。客户行为分析精准定位需求,优化营销策略。某中型制造企业引入后,业绩提升30%,客户满意度提高25%。
|
4月前
|
存储 监控 算法
基于 PHP 语言的滑动窗口频率统计算法在公司局域网监控电脑日志分析中的应用研究
在当代企业网络架构中,公司局域网监控电脑系统需实时处理海量终端设备产生的连接日志。每台设备平均每分钟生成 3 至 5 条网络请求记录,这对监控系统的数据处理能力提出了极高要求。传统关系型数据库在应对这种高频写入场景时,性能往往难以令人满意。故而,引入特定的内存数据结构与优化算法成为必然选择。
92 3
|
7月前
|
存储 数据采集 数据可视化
Pandas数据应用:电子商务数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行电子商务数据分析,涵盖数据加载、清洗、预处理、分析与可视化。通过 `read_csv` 等函数加载数据,利用 `info()` 和 `describe()` 探索数据结构和统计信息。针对常见问题如缺失值、重复记录、异常值等,提供解决方案,如 `dropna()`、`drop_duplicates()` 和正则表达式处理。结合 Matplotlib 等库实现数据可视化,探讨内存不足和性能瓶颈的应对方法,并总结常见报错及解决策略,帮助提升电商企业的数据分析能力。
296 73
|
5月前
|
SQL 人工智能 数据可视化
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂,涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展,数据科学团队面临挑战。协作式数据文档(如阿里云DataV Note)成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通,帮助创建知识库,实现可重现的数据科学过程,并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来,大模型AI将进一步增强其功能,如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport,为数据分析带来更多可能。
196 21
|
5月前
|
运维 应用服务中间件 nginx
docker运维查看指定应用log文件位置和名称
通过本文的方法,您可以更高效地管理和查看Docker容器中的日志文件,确保应用运行状态可控和可监测。
471 28
|
4月前
|
SQL 数据库
【YashanDB知识库】应用绑定参数的慢查询,慢日志抓取不到
【YashanDB知识库】应用绑定参数的慢查询,慢日志抓取不到