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。
数据湖构建服务搭配Delta Lake玩转CDC实时入湖
Change Data Capture(CDC)用来跟踪捕获数据源的数据变化，并将这些变化同步到目标存储(如数据湖或数据仓库)，用于数据备份或后续分析，同步过程可以是分钟/小时/天等粒度，也可以是实时同步。CDC方案分为侵入式(intrusive manner)和非倾入性(non-intrusive manner)两种。
数据湖统一元数据与权限
本文整理自阿里云数据湖构建与分析研发熊佳树在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
阿里云 EMR 强势助力，与阿里云大数据体系共创辉煌，把握时代热点，开启生态建设之旅
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR（Elastic MapReduce）是一种大数据处理服务，与阿里云的多个服务紧密结合，共同构建了完善的大数据生态系统。EMR与对象存储服务（OSS）集成，利用OSS提供可靠、低成本且可扩展的数据存储；与MaxCompute集成，实现深度数据分析和挖掘；还支持数据湖构建服务，加速数据湖的搭建并简化数据管理与分析过程。EMR提供多种编程接口及工具，如Hive、Spark和Flink等，帮助用户高效完成大数据处理任务。
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
