通过函数计算节点实现GitHub实时数据分析与结果发送
开发人员在基于GitHub开源项目进行开发时会产生海量事件，GitHub会记录每次事件的类型、详情、开发者和代码仓库等信息，并开放其中的公开事件。DataWorks提供“Github十大热门编程语言”模板，通过对GitHub中公开数据集进行加工和分析，并将分析结果以邮箱的方式发送给指定用户。运行本案例后，您将得到Github中Top10编程语言每小时被提交的次数与排行。
用户画像分析（MaxCompute简化版）
通过本教程，您可以了解如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合进行数仓开发与分析，并通过案例体验DataWorks数据集成、数据开发和运维中心模块的相关能力。
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先，通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组，接着创建MaxCompute项目和数据源。随后，利用DataWorks的数据集成和数据开发模块，将业务数据同步至MaxCompute，并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工，最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程，包括任务开发、运行、运维操作和资源释放，帮助读者顺利完成用户画像分析。此外，还指出了文档中的一些不一致之处，并提供了相应的解决方法。
如何优化超长定时任务：慢节点优化实践
本文介绍了一个复杂的ODPS任务优化过程。通过对任务耗时卡点的分析，发现主要问题是数据倾斜和join任务资源不足。通过提高join任务资源分配、对空值加随机值打散、视图物化落表、节点拆分、前置裁剪和使用Distributed Mapjoin等方法，成功将宽表产出时间从下午一点提前到早上八点半，节省了4小时以上。优化过程中还拆分了宽表节点，降低了回刷成本。文章强调了在设计开发初期应避免代码耦合度过高，以提高代码运行效率和可维护性。
最佳实践：AnalyticDB在企业级大数据分析中的应用案例
【10月更文挑战第22天】在数字化转型的大潮中，企业对数据的依赖程度越来越高。如何高效地处理和分析海量数据，从中提取有价值的洞察，成为企业竞争力的关键。作为阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务，AnalyticDB（ADB）凭借其强大的数据处理能力和亚秒级的查询响应时间，已经在多个行业和业务场景中得到了广泛应用。本文将从个人的角度出发，分享多个成功案例，展示AnalyticDB如何助力企业在广告投放效果分析、用户行为追踪、财务报表生成等领域实现高效的数据处理与洞察发现。