MaxCompute 是面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库,以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您可以经济并高效的分析处理海量数据。
华大基因是中国最领先的基因科技公司,华大基因为消除人类病痛、经济危机、国家灾难、濒危动物保护、缩小贫富差距等方面提供分子遗传层面的技术支持。让我们结合maxcompute的技术特点,看看如何助力华大基因。
一,背景与概述 复杂系统的灾难恢复是个难题,具有海量数据及复杂业务场景的大数据容灾是个大难题。 MaxCompute是集团内重要数据平台,是自主研发的大数据解决方案,其规模和稳定性在业界都是领先的。
一,背景与概述 复杂系统的灾难恢复是个难题,具有海量数据及复杂业务场景的大数据容灾是个大难题。 MaxCompute是集团内重要数据平台,是自主研发的大数据解决方案,其规模和稳定性在业界都是领先的。
MaxCompute新增Transaction Table2.0(下文简称事务表2.0)表类型在2023年6月27日开始邀测,支持基于事务表2.0实现近实时的增全量一体的数据存储、计算解决方案。
本文将介绍阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构的核心设计和应用场景。
MaxCompute近期推出新版控制和新的售卖规格,新售卖规格包含弹性预留CU、资源抵扣包。本文为您介绍新售卖规格的特性、限制以及新版控制包含的具体功能以及相关操作。
离线实时一体、分析服务一体、湖仓一体、数据安全、数据建模、数据治理,六大热门主题,六位大数据专家,带你了解当前炙手可热的云数仓产品最新演进趋势。
云原生一体化数仓数据安全能力基于MaxCompute与DataWorks的组合能力,包括数据分级机制、敏感数据识别算法、用户权限级别和数据安全级别自动映射、数据脱敏、审批和权限回收流程、审计机制、开发生产环境隔离等安全能力,实现了端到端的安全管控能力。
本文主要介绍如何通过湖仓一体,打通 MaxCompute 与 Hadoop、DLF/OSS 数据湖,以及 Hologres、MySQL 等数据平台,并通过 DataWorks 做统一数据开发和治理。
本文介绍大数据开发治理平台DataWorks在数据治理领域的最新产品进展,包括基于事前、事中、事后的全链路理念构建的核心产品功能和数据治理量化评估机制解读,以及围绕降本增效的成本治理最佳实践。
本文主要介绍DataWorks智能数据建模的核心产品能力。
本文主要介绍如何通过Hologres在分析和服务场景下的新功能,包括资源隔离,数据湖(Delta、Hudi)的支持、JSON优化支持等。
介绍MaxCompute+Hologres离线和实时数仓一体化优于之前有离线、有在线、有很多不同的引擎的实现方案,通过用实时的引擎做预处理,实现离线实时数据入仓后做更加实时的服务化BI分析实践。
本文重点介绍大数据产品集通用解决方案,即大数据在线计算+离线计算一体化解决方案,并通过真实案例模拟来说明此通用解决方案在具体项目中是如何落地的。
随着法律的完善,数据安全,信息安全,网络安全,升级成国家安全,所以数据安全不管对用户,还是对公司也都会变的越来越重要。做为大数据云数仓解决方案的领导者,阿里云MaxCompute在安全体系上也做了很多特性,本文给大家简单介绍下MaxCompute关于数据安全的一些能力。
阿里云智能研究员 林伟 :阿里巴巴从湖到仓的演进给我们带来了湖仓一体的思考,使得湖的灵活性、数据种类丰富与仓的可成长性和企业级管理得到有机融合,这是阿里巴巴最佳实践的宝贵资产,是大数据的新一代架构。
上海数禾信息科技大数据平台负责人 程俊杰:MaxCompute+DLF+EMR的湖仓一体架构实现了统一元数据管理 ,统一存储管理,统一权限管理 ,真正实现湖仓计算的自由流动,为企业业务高速发展助力。
加和科技CTO 王可攀:技术是为业务价值而服务
湖畔网络大数据平台负责人 陈晓亮:我们建设数据中台的原动力是希望积累的数据能够持续产生价值,阿里云提供的大数据产品组件,让我们这种中小规模数据团队也有机会可以支撑大数据业务。
新氧数据中台数据研发部总监 高宏超:自建大数据平台面临困难与挑战,我们从成本、安全、资产管理及组件可扩展性等综合考量后决定整体迁移到阿里云,上云后,总体资源成本降低30%,性能上提升2-3倍,商家、用户、活动等运营体验提升,未来期待更多互动和交流。
Delta Lake 和 Hudi 是流行的开放格式的存储层,为数据湖同时提供流式和批处理的操作,这允许我们在数据湖上直接运行 BI 等应用,让数据分析师可以即时查询新的实时数据,从而对您的业务产生即时的洞察。MaxCompute 在湖仓一体架构中,通过支持 Delta Lake 和 Hudi 在数据湖中提供数据仓库性能。
MaxCompute作为企业级数据仓库服务,集中存储和管理企业数据资产、面向数据应用处理和分析数据,将数据转换为业务洞察。通过与阿里云内、外部服务灵活组合,可构建丰富的数据应用。全托管的数据与分析解决方案,可简化平台运维、管理投入,提升面向业务的服务能力,加速价值实现。
本文主要介绍如何通过 MaxCompute 进行海量人群的标签加工,通过 Hologres 进行分析建模,从而支持大规模人群复杂圈选场景下的交互式体验,以及基于API的数据服务最佳实践。
如何利用云上分布式 Python 加速数据科学。 如果你熟悉 numpy、pandas 或者 sklearn 这样的数据科学技术栈,同时又受限于平台的计算性能无法处理,本文介绍的 MaxCompute 可以让您利用并行和分布式技术来加速数据科学。也就是说只要会用 numpy、pandas 和 scikit-learn 之一,就会用 MaxCompute 分布式 Python 的能力。
MaxCompute 通过流式数据高性能写入和秒级别查询能力(查询加速),提供EB级云原生数仓近实时分析能力;高效的实现对变化中的数据进行快速分析及决策辅助。当前Demo基于近实时交互式BI分析/决策辅助场景,实现指标卡近实时BI分析、近实时市场监测、近实时趋势分析、近实时销量拆分功能。
如何通过PAI+MaxCompute完成用户增长模型AARRR全链路,包含拉新、促活、留存、创收、分享。
搜索一直是电商行业流量来源的核心入口之一,如何搭建电商行业搜索并提升搜索效果,一直是电商行业开发者努力攻克的难题。基于传统数据库或开源引擎虽然能够搭建基础搜索服务,但随着商品数据的增多和业务流量的增长,难免会遇到性能瓶颈和效果瓶颈。另一方面,随着电商、直播、云计算等技术的不断发展,越来越多的传统零售企业正在进行互联网云上转型,特别是受近两年疫情等因素的影响,APP、小程序已经成为零售企业重要的业务增长来源。在此背景下,如何快速搭建高效搜索服务成为零售行业上云及转型的难题。
在互联网行业红利已过、在获客成本越来越高、在用户在线时长全网基本无增长以及信息大爆炸的情况下,如何更好的转化新用户和提升老用户粘性就变得至关重要,智能化的个性化推荐无疑是经过验证的重要手段之一,我们每天使用的移动App或企业内都处处有其身影。
本次直播将主要分享MaxCompute查询加速功能、数据库管理工具DBeaver、DataGrip、SQL Workbench/J的部分连接演示。
MaxCompute 是面向分析的企业级 SaaS 模式云数据仓库,以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,帮助企业和大数据开发者经济并高效的分析处理海量数据。
本文主要讲解MaxCompute Spark资源调优,目的在于在保证Spark任务正常运行的前提下,指导用户更好地对Spark作业资源使用进行优化,极大化利用资源,降低成本。