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用户指南-数据迁移-数据集成

李沃晟 2019-12-01 21:39:45 523 浏览量 回答数 0

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阿里云工业互联网企业级平台(数字化工厂)通过统一系统平台、统一门户入口、统一权限管理和统一的数据模型来集成制造企业从产品研发、生产、销售、物流到售后整个价值链过程中需要的所有应用。依据数字工厂的集成指南进行改造的工业应用,就能实现整合到数字工厂中,为企业用户提供业务服务。 在集成工作概述中定义了应用类型以及介绍了不同的应用类型的免登方式,以及数据变更通知订阅的基本数据获取方式。 在基于应用免登和数据订阅以后,按照以下几个部分进行集成改造: 交互框架集成:工业应用需要集成到数字工厂统一的门户中,需要通过以下几步完成: 交互框架集成是指工业应用需要集成到数字工厂统一的门户中,需要通过完成以下几步,来实现统一交互: 通过实现应用描述接口,说明应用需要集成的功能; 账号集成,应用能获得数字工厂的账号、角色和权限相关信息; 日志集成,应用能够使用数字工厂的日志管理功能; 消息集成,应用能够使用数字工厂的消息功能。 基础数据集成:工业应用能直接使用数字工厂提供的主数据、工厂模型、工艺路径和库存地点,实现多应用的标准统一的基础数据来进行业务服务数据的交互: 元数据定义,可以通过接口定义本应用需要的元数据; 主数据集成,保证应用之间的主数据统一; 工厂模型集成,保证应用能同步数字工厂的工厂模型; 工艺路径集成,保证应用能同步数字工厂的工艺路径; 库存地点集成,保证应用能同步数字工厂的库存地点。 应用服务集成:工业应用可以集成数字工厂提供的服务,最终为数字工厂用户提供完整的业务功能,服务包括以下几类: OEE,数字工厂企业用户开通并使用数字工厂的OEE后,第三方工业应用可以通过OEE提供的服务来同步生产设备的状态变化也可以获得设备综合效率的计算结果 生产过程追溯,数字工厂企业用户开通并使用数字工厂的生产过程追溯后,第三方工业应用可以通过生产过程追溯应用提供的服务来同步生产过程的产质耗数据。 获取工厂日历数据,应用能获得用户在数字工厂的工厂日历中进行排班和计划停产的数据。 业务数据集成:数字工厂提供以下标准经营分析功能,工业应用通过以下工业服务接口上报业务数据,用户可以直接通过经营驾驶舱查看对应经营分析结果: 通过接口上报生产成品入库和人员出勤,得到人均产量(能)分析的结果; 通过接口上报生产报工和过程质检数据,得到成品率分析的结果; 通过接口上报生产报工和过程质检数据,得到质量缺陷分析的结果; 通过接口上报设备综合效率,得到设备效率分析的结果; 通过接口上报生产成品入库和能源数据,得到能耗分析的结果; 通过接口上报人员出勤,得到人员出勤分析的结果; 应用需要授权才能获得调用数字工厂提供的工业服务权限,权限的申请查看应用授权。

垚tutu 2020-03-31 11:32:07 0 浏览量 回答数 0

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基于MaxCompute的大数据计算

云栖大讲堂 2019-12-01 21:42:03 872 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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目前支持的ETL工具如下:阿里云的数据集成服务(Data Integration) :阿里云提供的ETL工具。在数据集成服务中,将HybridDB配置为一个PostgreSQL数据库,即可实现其他数据源(RDS、MaxCompute、TableStore等)到HybridDB的ETL和数据同步。可以直接从其他数据源读取数据,写入到HybridDB中;如果数据量较大,需要并发导入,则建议先通过数据集成服务把数据从其他数据源导入到OSS,再通过OSS外部表导入HybridDB。Pentaho Kettle数据集成软件:开源的ETL工具。可以将数据先通过Kettle导入到本地磁盘,再通过COPY或OSS导入到HybridDB;还可以把OSS存储挂载为本地虚拟磁盘,通过Kettle导入到此磁盘,最后通过HybridDB的OSS外部表导入到HybridDB中。Informatica软件:商业化的ETL工具。彩虹桥:阿里云云市场中的ETL工具,提供商业化的服务。dbsync:阿里云提供的开源的数据库同步工具,支持从MySQL、PostgreSQL并发同步数据到HybridDB;支持简单的数据转换;支持通过解析Binlog,准实时的从MySQL同步数据到HybridDB。其他支持Greenplum的ETL工具。

卓刀 2019-12-01 23:46:34 0 浏览量 回答数 0

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区别有:支持的数据源不同,数据集成支持的数据源更丰富一些。请参考数据集成, reader插件,writer插件文档:https://help.aliyun.com/document_detail/28214.html数据集成不支持实时同步, DTS支持某些数据源的实时同步https://help.aliyun.com/document_detail/26633.html

琴瑟 2019-12-02 00:03:01 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

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需要主账号前去购买数据集成,然后在项目列表 修改服务,然后选择数据集成,这样就给项目开通了数据集成的功能了。

dataworks彭敏 2019-12-02 01:11:34 0 浏览量 回答数 0

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当通过数据集成进行某操作出现问题时,首先需要定位问题的相关信息。例如查看运行资源、数据源信息,确认配置任务的区域等。 • 查看运行资源 o 任务运行在默认的资源组上,日志中会出现如下信息。 running in Pipeline[basecommon_ group_xxxxxxxxx] o 任务运行在数据集成自定义资源组上,日志中会出现如下信息。 running in Pipeline[basecommon_xxxxxxxxx] o 任务运行在独享数据集成资源上,日志中会出现如下信息。 running in Pipeline[basecommon_S_res_group_xxx] • 查看数据源信息 当出现数据集成问题时,请参见添加数据源典型问题场景进行排查。 您需要查看的数据源信息如下: i. 确认是什么数据源之间的同步。 ii. 确认是什么环境的数据源。 阿里云数据库、连接串模式(数据集成网络可直接连通)、连接串模式(数据集成网络不可直接连通)、VPC网络环境的数据源(RDS或其它数据源)、金融云环境(VPC环境、经典网络)。 iii. 确认数据源测试连通性是否成功。 请参见支持的数据源,确认数据源的相关信息是否正确。通常输入错误的情况如下:  多个数据源库输入错误。  输入的信息中加了空格或特殊字符。  不支持测试连通性的问题,例如非RDS的VPC环境的数据源。 • 确认配置任务的区域 登录DataWorks控制台,查看相关的区域。例如,华东2、华南1、中国(香港)、亚太东南1、欧洲中部1、亚太东南2等,通常默认是华东2。 说明 购买MaxCompute后,才可以查看相应的区域。 • 界面模式报错,复制排查编码 如果报错,请复制排查码,并提交工单进行咨询。

LiuWH 2020-03-21 09:14:56 0 浏览量 回答数 0

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移动数据分析SDK集成

hj_1007 2019-12-01 20:18:15 1075 浏览量 回答数 0

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DataWorks数据集成中的数据同步是否支持不同数据源的数据同时同步处理。

19931106rhl 2019-12-01 20:20:37 1030 浏览量 回答数 1

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MaxCompute客户端(Tunnel通道系列) 客户端基于批量数据通道的SDK,实现了内置的Tunnel命令,可对数据进行上传和下载,Tunnel命令的使用请参见Tunnel命令的基本使用介绍。 客户端的安装和基本使用方法请参见客户端介绍。 说明 该项目已经开源,您可进入aliyun-odps-console进行查看 。 DataWorks数据集成(Tunnel通道系列) DataWorks数据集成(即数据同步),是一个稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,致力于为阿里云上各类异构数据存储系统提供离线全量和实时增量的数据同步、集成、交换服务。 其中数据同步任务支持的数据源类型包括:MaxCompute、RDS(MySQL、SQL Server、PostgreSQL)、Oracle、FTP、ADS(AnalyticDB)、OSS、Memcache和DRDS,详情请参见数据集成概述。 DTS(Tunnel通道系列) 数据传输(Data Transmission)服务DTS是阿里云提供的一种支持RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据交互的数据服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输功能。 DTS可以支持RDS、MySQL实例的数据实时同步到MaxCompute表中,暂不支持其他数据源类型。详情请参见创建RDS到MaxCompute数据实时同步作业。

LiuWH 2020-03-19 22:36:30 0 浏览量 回答数 0

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Azure数据工厂复制活动提供了一流的安全,可靠和高性能的数据加载解决方案。它使您能够在各种云和本地数据存储中每天复制数十TB的数据。复制活动提供了高度优化的数据加载体验,易于配置和设置。如果您希望使用Azure数据工厂复制活动更快地传输数据,Azure提供了三种方法来实现更高的吞吐量:数据集成单元。数据集成单元(DIU)(以前称为云数据移动单元或DMU)是表示数据工厂中单个单元的功率(CPU,内存和网络资源分配的组合)的度量。您可以使用更多数据集成单元(DIU)来实现更高的吞吐量。您需要根据复制操作的总时间收费。您为数据移动计费的总持续时间是DIU的持续时间总和。并行复制。我们可以使用parallelCopies属性来指示您希望Copy Activity使用的并行性。对于每个Copy Activity运行,Data Factory确定用于将数据从源数据存储复制到目标数据存储的并行副本数。分阶段的副本。将数据从源数据存储复制到接收器数据存储时,可以选择将Blob存储用作临时存储存储。您可以采用这些方法使用“复制活动”调整数据工厂服务的性能。

社区小助手 2019-12-02 01:51:01 0 浏览量 回答数 0

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DataWorks中的数据集成中的脚本模式是否支持多个不同数据源的同时数据同步?如图所示。

19931106rhl 2019-12-01 20:20:49 838 浏览量 回答数 1

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数据集成支持的数据源有哪些?

LiuWH 2020-03-21 09:14:21 0 浏览量 回答数 1

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集成移动数据分析SDK后多久能看到数据?

保持可爱mmm 2020-03-28 17:22:53 1 浏览量 回答数 1

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目前 HybridDB for PostgreSQL 支持哪些ETL工具?

云栖大讲堂 2019-12-01 21:28:19 1376 浏览量 回答数 0

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数据集成服务(DI)和数据传输服务(DTS)有什么区别?

祁同伟 2019-12-01 20:16:21 1648 浏览量 回答数 1

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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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在使用大数据开发套件时,我在数据集成中设置了同步任务,每天自动同步数据,请教下,为啥不能每天自动同步?

祁同伟 2019-12-01 20:16:22 1089 浏览量 回答数 1

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数据同步华丽上位,大数据离线处理高枕无忧

仙游 2019-12-01 21:18:16 2449 浏览量 回答数 0

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云呼叫中心能否和我们自己的数据库集成

佛山蓝晶领 2019-12-01 18:50:35 316 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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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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用数据集成新增数据源时,测试连通性失败,是什么原因?

montos 2020-05-27 10:05:21 5 浏览量 回答数 1

问题

请教下大家,要根据现有流中数据,去关联查询数据库中的数据,一般是怎么操作,我想集成jp #Flink

黄一刀 2020-05-07 20:17:28 3 浏览量 回答数 1

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数据及时分析与决策 能够解决: • 取数难 业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。 • 报表产出效率低,维护难 后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难。 • 图表效果设计不佳,人力成本高 使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 数据及时分析与决策 能够解决: • 取数难 业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。 • 报表产出效率低,维护难 后台分析系统的数据报表变更,编码研发周期长,维护困难。 • 图表效果设计不佳,人力成本高 使用HighChart等工具做报表,界面效果不佳,人力维护成本高。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 报表与自有系统集成 能够实现: • 上手快 上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低。 • 极大提高看数据的效率 与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率。 • 统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 交易数据权限管控 能够实现: • 数据权限行级管控 轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。 • 适应多变的业务需求 统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢。 • 跨源数据集成及计算性能保障 充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题。 推荐搭配使用: Log + RDS + Quick BI + MaxCompute 报表与自有系统集成 能够实现: • 上手快 上手简单,快捷,满足不同岗位的数据需求,学习门槛低。 • 极大提高看数据的效率 与内部系统集成,可结合进行数据分析,极大提高看数据的效率。 • 统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦,利于使用与控制。 推荐搭配使用: RDS + Quick BI 交易数据权限管控 能够实现: • 数据权限行级管控 轻松实现同一份报表,上海区经理只看到上海的相关数据。 • 适应多变的业务需求 统计指标经常根据业务发展而频繁变动,负担重,响应慢。 • 跨源数据集成及计算性能保障 充分利用云上BI的底层能力,解决跨源数据分析及计算性能瓶颈问题。 推荐搭配使用: Log + RDS + Quick BI + MaxCompute

LiuWH 2020-03-23 14:48:05 0 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

问题

通过大数据开发套件-数据集成-新建同步任务的都是指定分区的吧, 如果每天只执行一次的话,那么就不会进行truncate

祁同伟 2019-12-01 20:18:38 957 浏览量 回答数 1

问题

「移动数据分析」「iOS SDK」集成数据分析运行后崩溃报错:-[UTAnalytics setAp

保持可爱mmm 2020-03-28 17:33:58 2 浏览量 回答数 1
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