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神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据,通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术,为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。 中科金财 作为国内领先的高端IT综合服务商,主要服务于金融业的大数据。 赛思信安 国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统,适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。 东方国信 东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案,收购北科亿力和科瑞明,有效拓展了工业和金融大数据领域。 海捷科技 专注于商业智能领域(BI)、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面,为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。 九次方金融数据 在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断,持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。 神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据,通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术,为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。 中科金财 作为国内领先的高端IT综合服务商,主要服务于金融业的大数据。 赛思信安 国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统,适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。 东方国信 东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案,收购北科亿力和科瑞明,有效拓展了工业和金融大数据领域。 海捷科技 专注于商业智能领域(BI)、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面,为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。 九次方金融数据 在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断,持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。

steel1990 2019-12-02 01:59:56 0 浏览量 回答数 0

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阿里云大数据专业认证考试形式和试卷结构是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:24:01 1124 浏览量 回答数 0

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阿里云大数据专业认证考试形式和试卷结构是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:06:16 1447 浏览量 回答数 0

阿里云高校特惠,助力学生创业梦!0元体验,快速入门云计算!

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详细解答可以参考官方帮助文档 开放数据处理服务又称为大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS),可服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库解决方案以及针对大数据的分析建模服务。 通过数据集成服务,可将RDS数据导入MaxCompute,实现大规模的数据计算,如下图所示。 关于MaxCompute的使用方法,请参见大数据计算。

2019-12-01 22:56:58 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 开放数据处理服务又称为大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS),可服务于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库解决方案以及针对大数据的分析建模服务。 通过数据集成服务,可将RDS数据导入MaxCompute,实现大规模的数据计算,如下图所示。 关于MaxCompute的使用方法,请参见大数据计算。

2019-12-01 22:56:58 0 浏览量 回答数 0

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大数据分析

云栖大讲堂 2019-12-01 21:35:29 764 浏览量 回答数 0

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【PDF下载】大数据峰会之高可用大数据计算平台持续发布

云栖技术 2019-12-01 21:01:32 1000 浏览量 回答数 1

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典型应用-大数据分析

李沃晟 2019-12-01 21:36:01 610 浏览量 回答数 0

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Hadoop大数据平台主要功能,这里以波若Hadoop大数据平台为例。1.资源调度管理全新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。BR-odp(波若大数据计算存储服务平台)以YARN为中心设计,提供业界最好的YARN支持以及YARN和整个Hadoop生态系统的结合。YARN是由Hortonworks的创业者和工程师设计实现的 。2.分布式文件系统分布式高度容错性文件系统,能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。 3.统一管理架构:采用CS架构。运维:提供整个BR-odp(波若大数据计算存储服务平台)集群服务的管理。监控:提供对整个BR-odp(波若大数据计算存储服务平台)集群服务的监控,包括HDFS的使用情况、各个组件的健康情况、服务占用服务器资源情况、以及集群总体负载情况等。 服务:对于不同的服务内容,提供可配置的告警服务,包括需要告警的服务内容,告警的阈值参数等。 Hadoop大数据平台功能,这里以波若Hadoop大数据平台为例 1.统一管理2.分布式文件系统3.资源调度管理等等

sdydata 2019-12-02 02:01:19 0 浏览量 回答数 0

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送

巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 0 浏览量 回答数 0

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大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。通过数据集成服务,可将 RDS 数据导入 MaxCompute,实现大规模的数据计算。下面以 MaxCompute 和 RDS 搭配为例介绍大数据计算方案。前提条件已开通 MaxCompute 服务,并完成项目设置已开通数据集成服务

水中望月888 2019-12-01 23:29:55 0 浏览量 回答数 0

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DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务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。 DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute、开源大数据引擎E-MapReduce、实时计算(基于Flink)、机器学习PAI、图计算服务Graph Compute和交互式分析服务等,并且支持用户自定义接入计算和存储服务。DataWorks为您提供全链路智能大数据及AI开发和治理服务。 您可以使用DataWorks,对数据进行传输、转换和集成等操作,从不同的数据存储引入数据,并进行转化和开发,最后将处理好的数据同步至其它数据系统。

LiuWH 2020-03-21 09:06:23 0 浏览量 回答数 0

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MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

行者武松 2019-12-01 22:01:13 1482 浏览量 回答数 0

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用户指南- 典型应用 -基于MaxCompute的大数据计算

李沃晟 2019-12-01 21:39:48 681 浏览量 回答数 0

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大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。根据《大数据时代》中所说,大数据并非一个确切的概念,更多的是一种可能的方式。“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。”、“大数据即一种新型的能力:以一种前所未有的方式,通过对海量 数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

懂天明 2019-12-02 02:01:57 0 浏览量 回答数 0

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数据中台,解决数据“存”、“通”、“用”难题让一切业务数据化,一切数据业务化具体而说,数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样,发现其实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。第一:数据汇聚,承上启下。数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个,那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长,这样节约的成本还会更大。传统的数据仓库和数据中心,如果做得比较好,设计到位的话,也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术,在执行的过程中,很难保障数据的全,也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话,那么后期数据则会比较混乱。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。袋鼠云数据中台策略第二:纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。所以,构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况,数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动袋鼠云数据中台七大数据服务数据资源规划及获取盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;数据质量分析及提升从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理企业可根据数据资源规划报告指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。实体画像及标签引擎对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取,将其特征数字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。数据指标体系梳理及计算(BI)构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标,描述使用不便的指标,分析问题原因,绘制数据供应链条;数据应用规划及实现(DI)基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估。一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。数据可视化大屏数据可视化大屏,讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言,将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。袋鼠云数据中台七大数据服务通过上述服务内容,希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现,数据资产情况展现,数据需求展现(传统数据分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图,最终利用这张地图,辅助数据业务推进。第三:技术升级、应用便捷大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况,开源产品使用费力,配置繁琐,导致大数据开发门槛高,数据应用受到严重阻碍,甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力,实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受。袋鼠云数据中台产品(数栈)客观的说则是一款轻量化的,可私有部署的类数加产品,用以解决基于私有云的大数据平台的管理和开发问题。数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。袋鼠云数栈产品体系袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作,希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率,高应用价值和低成本的。

hiekay 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

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大数据平台基础建设当前的趋势是云化与开放,这个平台需要可以提供各类大数据相关 PaaS 服务,也需要使各类服务间可以简单灵活的组合来满足多变及定制的需求基于云计算的大数据平台基础设施建设以及其架构特点的主题分享https://yq.aliyun.com/articles/259231#从四个方面和大家交流一下:云计算与大数据,云上大数据平台建设的挑战,大数据基础平台,数据格式

zwt9000 2019-12-02 00:29:16 0 浏览量 回答数 0

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【健康医疗】4步完成数据分析报表,让医疗数据转化为生产力

sheroy 2019-12-01 21:21:39 4378 浏览量 回答数 4

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• MaxCompute:大数据计算服务MaxCompute(原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够快速地解决海量数据计算问题。 • OSS:对象存储服务OSS是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。 • DataWorks:数加·Dataworks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。同时能满足用户对数据治理、质量管理需求,赋予用户对外提供数据服务的能力。

LiuWH 2020-03-23 10:23:50 0 浏览量 回答数 0

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目前大数据计算服务只部署在华东2,其他区域暂时没有部署。如果您的其他云服务在华北2,您可以使用大数据开发套件把数据同步到大数据计算服务来,所有的计算本身发生在大数据计算服务内部。https://help.aliyun.com/document_detail/30269.html?spm=5176.product30254.6.553.8m8rgYhttps://help.aliyun.com/document_detail/47677.html?spm=5176.doc30269.6.599.IusEFThttps://help.aliyun.com/document_detail/53008.html?spm=5176.7847758.6.606.k13oTt

知与谁同 2019-12-01 23:58:31 0 浏览量 回答数 0

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一、一站式大数据解决方案 从数据导入、查找、开发、ETL、调度、部署、建模、质量、血缘,到服务开发、发布、应用托管,以及外部数据交换的完整大数据链路,一站式集成开发环境,降低数据创新与创业成本。 二、大数据与云计算的无缝结合 阿里云数加平台构建在阿里云云计算基础设施之上,使用大数据开发及应用套件能够流畅对接ODPS等计算引擎,支持ECS、RDS、OCS、ADS等云设施下的数据同步与应用开发。 三、企业级数据安全控制 阿里云数加平台建立在安全性在业界领先的阿里云上,并集成了最新的阿里云大数据产品。这些大数据产品的性能和安全性在阿里巴巴集团内部已经得到多年的锤炼。这些产品集成的架构经过不断迭代,目前正在为大数据安全国标工作组借鉴。在多租户的数据合作业务场景下,大数据平台采用了先进的“可用不可见”的数据合作方式,并对数据所有者提供全方位的数据安全服务,数据安全体系包括:数据业务安全、数据产品安全、底层数据安全、云平台安全、接入&网络安全、运维管理安全。

LiuWH 2020-03-24 09:16:49 0 浏览量 回答数 0

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人社省级大集中架构图及说明

魏文麟 2019-12-01 22:00:13 6952 浏览量 回答数 0

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数据传输服务DTS的产品优势是什么

云栖大讲堂 2019-12-01 21:23:47 1205 浏览量 回答数 0

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云数据库 Memcache版的应用场景有哪些

云栖大讲堂 2019-12-01 21:30:29 1115 浏览量 回答数 0

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批量计算目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。这套数据处理的方法论伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。但在大数据时代下,伴随着越来越多的人类活动被信息化、进而数据化,越来越多的数据处理要求实时化、流式化,当前这类处理模型开始面临实时化的巨大挑战。传统的批量数据处理模型传统的批量数据处理通常基于如下处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统构造原始的数据存储,以提供给后续的数据服务进行数据分析和数据计算。即下图,用户装载数据,系统将根据自己的存储和计算情况,对于装载的数据进行索引构建等一系列查询优化工作。因此,对于批量计算,数据一定需要预先加载到计算系统,后续计算系统才在数据加载完成后方能进行计算。 系统主动发起一个计算作业(例如MaxCompute的SQL作业,或者Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。此时计算系统开始调度(启动)计算节点进行大量数据计算,该过程的计算量可能巨大,耗时长达数分钟乃至于数小时。同时,由于数据累计的不可及时性,上述计算过程的数据一定是历史数据,无法保证数据的”新鲜”。您可以根据自己需要随时调整计算SQL,甚至于使用AdHoc查询,可以做到即时修改即时查询。 计算结果返回,计算作业完成后将数据以结果集形式返回给您,或者可能由于计算结果数据量巨大保存着数据计算系统中,您进行再次数据集成到其他系统。一旦数据结果巨大,整体的数据集成过程漫长,耗时可能长达数分钟乃至于数小时。 批量示意图 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。 您使用的批量计算的顺序是: 预先加载数据。 提交计算作业,并且可以根据业务需要修改计算作业,再次提交作业。 计算结果返回。 实时计算不同于批量计算模型,实时计算更加强调计算数据流和低时延,实时计算数据处理模型如下: 使用实时数据集成工具,将数据实时变化传输到流式数据存储(即消息队列,如DataHub);此时数据的传输变成实时化,将长时间累积大量的数据平摊到每个时间点不停地小批量实时传输,因此数据集成的时延得以保证。 此时数据将源源不断写入流数据存储,不需要预先加载的过程。同时流计算对于流式数据不提供存储服务,数据是持续流动,在计算完成后就立刻丢弃。 数据计算环节在流式和批量处理模型差距更大,由于数据集成从累积变为实时,不同于批量计算等待数据集成全部就绪后才启动计算作业,流式计算作业是一种常驻计算服务,一旦启动将一直处于等待事件触发的状态,一旦有小批量数据进入流式数据存储,流计算立刻计算并迅速得到结果。同时,阿里云流计算还使用了增量计算模型,将大批量数据分批进行增量计算,进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。 从用户角度,对于流式作业,必须预先定义计算逻辑,并提交到流式计算系统中。在整个运行期间,流计算作业逻辑不可更改!用户通过停止当前作业运行后再次提交作业,此时之前已经计算完成的数据是无法重新再次计算。 不同于批量计算结果数据需等待数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统;流式计算作业在每次小批量数据计算后可以立刻将数据写入在线/批量系统,无需等待整体数据的计算结果,可以立刻将数据结果投递到在线系统,进一步做到实时计算结果的实时化展现。 实时示意图 实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算作业。您使用实时计算的顺序是: 提交实时计算作业。 等待流式数据触发实时计算作业。 计算结果持续不断对外写出。 模型对比下表给出了实时计算与批量计算两类计算模型的差别: 对比指标 批量计算 实时计算数据集成方式 预先加载数据 实时加载数据实时计算使用方式 业务逻辑可以修改,数据可重新计算 业务逻辑一旦修改,之前的数据不可重新计算(流数据易逝性)。数据范围 对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理。 对滚动时间窗口内的数据或仅对最近的数据记录进行查询或处理。数据大小 大批量数据。 单条记录或包含几条记录的微批量数据。性能 几分钟至几小时的延迟。 只需大约几秒或几毫秒的延迟。分析 复杂分析。 简单的响应函数、聚合和滚动指标。在大部分大数据处理场景下,受限于当前实时计算的整个计算模型较为简单,实时计算是批量计算的有效增强,特别在于对于事件流处理时效性上,实时计算对于大数据计算是一个不可或缺的增值服务。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:38 0 浏览量 回答数 0

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E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。

阿里云E-MapReduce团队 2019-12-02 02:37:45 0 浏览量 回答数 0

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大数据认证(ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional) 是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:23:57 1914 浏览量 回答数 0

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什么是数据传输服务DTS

云栖大讲堂 2019-12-01 21:23:46 1153 浏览量 回答数 0

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大数据认证(ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional) 是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:06:03 3421 浏览量 回答数 1

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大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。 随着数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百TB、PB、EB)级别。MaxCompute致力于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。 由于单台服务器的处理能力有限,海量数据的分析需要分布式的计算模型。分布式的计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护。数据分析人员不仅需要了解业务需求,同时还需要熟悉底层分布式计算模型。MaxCompute为您提供完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,您可以不必关心分布式计算和维护细节,便可轻松完成大数据分析。 目前,MaxCompute服务已覆盖全球16个国家和地区,客户遍及金融、互联网、生物医疗、能源、交通、传媒等行业,为全球用户提供海量数据存储和计算服务。MaxCompute的多个客户案例荣获“2017大数据优秀产品和应用解决方案案例”奖。此外,MaxCompute、DataWorks以及AnalyticDB代表阿里云入选了Forrester Wave™ Q4 2018云数据仓库报告。

LiuWH 2020-03-18 18:41:47 0 浏览量 回答数 0
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