阿里大数据平台服务
阿里大数据产品最新特性介绍
智能生态市场
• 一键部署
• 版本控制
• 蓝绿部署
• 弹性扩缩
PAI-AutoLearning
自动学习 • 零门槛使用 • 迁移学习框架 • 一站式解决 • 初级算法工程师
PAI-Studio
可视化建模 • 200种算法组件 • 拖拽方式构建实验 • 支持百亿特征样本 • 中级算法工程师
PAI-DSW
PAI-DSW
NoteBook建模 • 内置Jupyter开发环
境
• 深度优化TensorFlow • 神经网络可视化编辑 • 高级算法工程师
大数据“淘宝”平 台
• 链接技术与业务 • 解决方案 • 算法&模型 • 业务应用API • 智能生态圈
计算框架(MR / MPI / PS / Graph / SQL / Tensorflow)
数据资源(MaxCompute / OSS / HDFS / NAS)
目录
content
01 PAI产品简介 02 自定义算法上传 03 智能生态市场 04 AutoML2.0 05 AutoLearning自动学习
2、自定义算法上传
用户业务(推荐系统 金融风控 疾病预测 新闻分类)
PAI-EAS 模型在线服务
认证
提供ApsaraClouder技能认证课程,通过认证提升开发 者专业技术,并为开发者的能力提供官方认定。为智能 生态市场的整体开发水平提供保障。
论坛
为大数据智能的相关用户及兴趣爱好者提供交流共享的 平台,在知识问答中,交流切磋,学习提高。
市场
用户
开发
论坛
智能生态市场
3、数加智能生态市场
3、数加智能生态市场
ห้องสมุดไป่ตู้
阿里云大数据解决方案
阿里云大数据解决方案阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品,包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。
这些产品均依托于阿里云生态,在阿里内部经历过锤炼和业务验证,可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。
奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心,可为用户提供专业、高效和本地化的服务,包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等,同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算,使用阿里云服务,为用户提供网络、服务和计算资源等,从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力,助力轻松上云。
基础产品:大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。
MaxCompute为您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,能够更快速的解决海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。
分析性数据库(AnalyticDB)是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(Realtime OLAP)云计算服务,使得您可以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。
分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力,能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索,快速发现数据价值,并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。
数据集成(Data Integration)是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台,为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。
核心解决方案介绍:(一)个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为,推荐用户感兴趣的信息和商品。
建立在海量数据挖掘基础之上,为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。
业务需求:1.研发成本高:对于一些中小企业,想做自己的个性化推荐业务,但是不知道如何收集数据,而且搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等。
阿里斑马系统
阿里斑马系统
简介
阿里斑马系统,是阿里巴巴集团旗下的一个人工智能和大数据服务平台,它不仅拥有全方位的自动化和智能服务功能,还针对大数据领域的开发功能进行了全面的优化提升。
阿里斑马系统由集团研发的自营开放应用和自营算法引擎构成。
自营开放应用实现了阿里斑马开发者在阿里斑马系统上进行自由开发的基础,支持开发者丰富的功能,并实现了从源代码到调度发布的一体化平台。
自营算法引擎则实现了从数据分析到预测分析以及多维度决策的全程智能化,从而使阿里斑马系统成为大数据应用的一站式服务平台,丰富现有的IT 组织的大数据能力,助力以数据为基础的企业级应用发展。
此外,阿里斑马系统同时还拥有AI实用服务平台,可支持自然语言处理和图像识别等功能,实现技术服务的全面智能化、高效自动化,为应用提供快速有效的技术支持,增强智能化应用创新能力。
MaxCompute
MaxComputeMaxCompute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。
产品优势⼤规模计算存储MaxCompute适⽤于100 GB以上规模的存储及计算需求,最⼤可达EB级别。
多种计算模型MaxCompute⽀持SQL、MapReduce、UDF(Java/Python)、Graph、基于DAG的处理、交互式、内存计算、机器学习等计算类型及MPI迭代类算法。
简化了企业⼤数据平台的应⽤架构。
强数据安全MaxCompute已稳定⽀撑阿⾥全部数据仓库业务9年以上,提供多层沙箱防护、细粒度权限管理及监控。
MaxCompute通过了独⽴的第三⽅审计师针对阿⾥云对AICPA可信服务标准中关于安全性、可⽤性和机密性原则符合性描述的审计。
审计报告请参见SOC 3报告。
低成本与企业⾃建专有云相⽐,MaxCompute的计算存储更⾼效,可以降低30%~50%的采购成本。
免运维基于MaxCompute的Serverless⽆服务器的设计思路,⽤户只需关⼼作业和数据,⽽⽆需关⼼底层分布式架构及运维。
极致弹性扩展MaxCompute提供按量付费模式下的作业级别的资源管理。
⽤户⽆需受困于资源扩展难题,系统会⾃动扩展计算、存储、⽹络等资源,最⼤程度地节省成本。
系统架构MaxCompute以数据为中⼼,内建多种计算模型和服务接⼝,满⾜⼴泛的数据分析需求。
⼀切服务开通即⽤,更好地赋能数据业务。
*功能概述数据通道批量历史数据通道Tunnel是MaxCompute为您提供的数据传输服务,提供⾼并发的离线数据上传下载服务。
⽀持每天TB/PB级别的数据导⼊导出,特别适合于全量数据或历史数据的批量导⼊。
Tunnel为您提供Java编程接⼝,并且在MaxCompute的客户端⼯具中,提供对应的命令实现本地⽂件与服务数据的互通。
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用随着消费者消费习惯的改变,互联网已经成为了商业社会的必要元素之一。
尤其是在电商领域,互联网的作用更加突出。
阿里巴巴作为中国电商的领头羊,早期就在电商领域体现出了强大的竞争力。
近年来,阿里巴巴更是在数据开放领域迈出了关键性的一步,推出了阿里巴巴数据开放平台,并获得了广泛的应用。
本文将探讨阿里巴巴数据开放平台的价值与应用。
一、阿里巴巴数据开放平台的价值1.1 提供全面、可靠、实时的数据来源阿里巴巴数据开放平台汇聚阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫等电商平台的海量数据,提供丰富的商品、交易、用户等多维度数据。
这些数据具有全面、可靠、实时的特点,可以为用户提供全面的信息支持。
1.2 促进数据的重复使用和再利用阿里巴巴数据开放平台通过规范化、标准化的数据格式和 API 接口,为用户提供了可用性非常高的数据资源。
用户可以通过访问 API 接口获取所需的数据,从而避免重复采集、处理数据的过程。
这使得数据资源得到充分利用,促进了数据的再利用。
1.3 提高数据的可解释性和价值阿里巴巴数据开放平台的数据不仅数量庞大,而且包含了工业、零售、金融、物流等多个领域的数据。
这些数据具有多维视角和深度级别的特点。
而对于传统数据统计使用者,这些数据可能显得缺乏可解释性。
而在平台上,数据已被全面整合和规范化,因此用户可以直接获取深度解释、分析这些数据的专家知识。
这样,数据的使用者可以充分利用数据的有用信息,提高了数据的价值。
1.4 简化数据提取过程,提高效率阿里巴巴数据开放平台简化了数据提取过程,提高了数据使用的效率。
用户可以快速找到所需的数据,节省了大量的时间和人员开支。
同时,数据也要经过格式化和标准化的处理,从而更容易被其他系统使用。
二、阿里巴巴数据开放平台的应用2.1 帮助品牌商了解市场趋势阿里巴巴数据开放平台可以为品牌商提供详细和实时的市场趋势,帮助他们了解消费市场的情况。
品牌商可以利用这些趋势数据调整产品设计,优化销售策略,从而提高产品的销售量。
阿里大数据平台
阿里大数据平台阿里大数据平台是阿里巴巴集团旗下的一项重要业务。
它是一个基于大数据技术的创新平台,旨在帮助企业根据大数据分析和洞察,提升业务运营效率和决策能力。
阿里大数据平台的核心优势在于深度挖掘和分析海量数据,为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
通过阿里大数据平台,企业可以实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等多维度的深入分析和挖掘。
依靠强大的计算和分析能力,阿里大数据平台能够将大数据转化为有价值的商业洞察,并为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据平台提供的主要功能包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析。
通过数据采集,平台可以自动收集和整合来自多个数据源的数据,并实现对数据的实时更新和同步。
数据处理功能可以对数据进行清洗、转换和加工,保证数据的准确性和可用性。
数据存储功能提供了多种存储方式,包括关系型数据库、分布式文件系统等,以满足不同业务需求的数据存储需求。
数据分析功能则提供了多种分析算法和模型,帮助企业从数据中发现关键业务规律和趋势。
阿里大数据平台还提供了可视化的数据展示和报表功能,使企业能够直观地了解和分析数据。
通过数据报表,企业可以实时监控业务运营情况、产品销售情况等重要指标,及时调整业务策略和决策。
阿里大数据平台的优势不仅在于其强大的数据处理和分析能力,还在于其丰富的业务解决方案和行业经验。
阿里巴巴集团在多个行业都有丰富的数据积累,能够根据行业特点和需求,为企业提供个性化的数据分析和洞察解决方案。
此外,阿里大数据平台还积极与各大智能硬件厂商、传感器厂商等合作,实现对物联网数据的集成和分析,为企业提供更加完整的大数据解决方案。
总之,阿里大数据平台是阿里巴巴集团在大数据领域的重要业务,通过深度挖掘和分析海量数据,为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
它不仅拥有强大的数据处理和分析能力,还提供丰富的业务解决方案和行业经验,为企业提供精细化的业务决策支持。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台,旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能,包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能,可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集,可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时,平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能,可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中,如Hadoop的HDFS,以及在列式数据库中,如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据,还可以实现数据的冗余备份,确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力,可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理,平台提供了分布式计算框架,如Hadoop的MapReduce和Spark,可以高效地处理大量数据。
对于实时处理,平台提供了流式计算框架,如Storm和Flink,可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能,可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库,如Tableau、Power BI和D3.js,可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化,用户可以更直观地理解和分析数据,发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能,可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时,平台还支持数据的加密、传输的安全保证,以及日志的记录和审计,保障数据的机密性、完整性和可用性。
阿里云数据中台解决方案
阿里云数据中台解决方案是阿里云面向企业客户提供的一种全新的数据管理和数据分析平台,以其强大的功能、高效的性能以及灵活的扩展性为企业客户带来了极大的商业价值。
本文将从阿里云数据中台的背景、架构、核心功能和应用场景四个方面对其进行详细地介绍。
一、阿里云数据中心的背景阿里云数据中台解决方案源于阿里云在大数据技术和云计算技术方面多年的积累和实践。
随着互联网的高速发展和数据时代的到来,企业日益重视对数据的采集、存储、分析和应用,希望能够通过数据获取更多的商业价值和竞争优势。
然而,由于数据来源众多、数据类型复杂、数据量庞大、数据分散在不同的业务系统和地理位置上等问题,使得企业难以有效地挖掘数据价值,加上传统数据仓库和分析平台效率低下、性能瓶颈等问题,让企业不得不寻求一种新型的数据管理和分析平台。
阿里云数据中台正是为此而诞生的,它不仅解决了企业中数据的管理问题,而且还实现了对数据的高速处理和深度分析,这些都极大地提升了整个企业的数据应用能力和商业价值。
二、阿里云数据中台解决方案架构阿里云数据中台解决方案采用了业界领先的大数据存储和处理技术,包括Hadoop、Spark、Flink、Druid、Kafka、Hbase、Elasticsearch等,在此基础上构建了一个完整的数据管理和分析体系。
具体来说,它的架构包括以下几个部分:1. 数据采集层:主要负责从多个数据源(如关系型数据库、非关系型数据库、日志、网络、传感器等)中采集和抽取数据,并将数据进行清洗和预处理,使其变得更加规范和可用。
2. 数据存储层:主要负责将采集的数据存储到不同类型的存储系统中,如分布式文件系统(如HDFS)、列式数据库(如Phoenix、Impala)、文档数据库(如Elasticsearch)等。
3. 数据计算层:主要负责实现对存储在不同存储系统中的数据进行高效计算和分析,它采用了Apache Spark、Flink等分布式计算框架,支持包括SQL、流处理、机器学习、图计算等多种计算模型。
阿里大数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D
阿⾥⼤数据计算服务MaxCompute-批量数据通道D⼤数据计算服务MaxCompute批量数据通道批量数据通道SDK介绍MaxCompute Tunnel是 MaxCompute 的数据通道,⽤户可以通过Tunnel向 MaxCompute 中上传或者下载数据。
⽬前Tunnel 仅⽀持表(不包括视图View)数据的上传下载。
MaxCompute 提供的数据上传下载⼯具即是基于Tunnel SDK编写的。
使⽤Maven的⽤户可以从Maven库中搜索"odps-sdk-core"获取不同版本的Java SDK,相关配置信息:com.aliyun.odpsodps-sdk-core0.21.3-public这篇教程从⽤户的⾓度出发,介绍Tunnel SDK的主要接⼝,不同版本的SDK在使⽤上有差别,准确信息以SDK Java Doc为准。
备注:- 关于SDK的更多详细信息请参阅SDK Java Doc ;- 有关服务连接的说明请参考服务连接;接⼝定义:public class TableTunnel {public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName);public DownloadSession createDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName);public UploadSession createUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public DownloadSession getDownloadSession(String projectName, String tableName, String id);public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, PartitionSpec partitionSpec, String id); public UploadSession getUploadSession(String projectName, String tableName, String id);}TableTunnel:- ⽣命周期: 从TableTunnel实例被创建开始,⼀直到程序结束。
阿里云ODPS,大数据进入电厂模式
开放之前,ODPS通过阿里小贷业务、阿里妈妈广告平台等业务进行了验证。
通过ODPS进行卖家的信用额度评估、用户点击行为预测模型训练。
阿里的整个淘宝系和支付宝数据仓库,都架设在ODPS上,显而易见这是阿里大数据最重要的基础软件部署。
为了验证ODPS的计算能力,阿里邀请华大基因利用ODPS进行基因测序,耗时不到传统方式的十分之一;邀请药监部门利用ODPS ,全程监管药品流向,解决假药问题。
现在则将验证过ODPS正式开放出来商用,实际上是将阿里能够承载双十一和支付宝平台宏大的交易量的计算和数据能力开放出来。
阿里野心:做大数据的军火商在阿里”数据、平台和金融”战略支撑下,大数据已成为阿里的重中之重。
马云在多处场合提到人类正在进入DT时代。
对大数据最有话语权的美国公司莫过于Google和Amazon,Google有举世闻名的数据中心、基于Colossus的云,比MapReduce更快的Caffeine,分布式存储Colossus比GFS还要先进,还有大数据分析管理工具Dremel、 PowerDrill、Instant和Pregel,基于这些,Google可以做到世界杯8强的准确预测和流感趋势预测;Amazon除了AWS是最早的IaaS平台外,去年曾宣城可以通过大数据预测用户的购买行为进行提前发货。
对应到中国则是阿里和百度,此前阿里曾与气象局合作为其提供大数据服务,众所周知,气象科学一直是非常典型的海量数据型业务,在双十一期间还可以预测用户余额宝的消费取现行为,菜鸟网络这一开放式的物流体系的智能调度同样极度依赖大数据。
百度则具有世界杯、旅游、高考预测服务,世界杯预测准确率超过谷歌。
阿里和百度思路并不相同,阿里做的是大数据的集市,拥有数据的可以提交上去,阿里提供基础设施和能力,第三方亦可帮助数据拥有者进行挖掘分析。
阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
这些底层架构是其他公司利用大数据武器,阿里则充当军火商的角色。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介随着科技和互联网的快速发展,大数据已经成为了各行业的重要资源和竞争力。
为了更好地利用和管理大数据,大数据服务平台应运而生。
本文将为大家介绍大数据服务平台的功能。
1. 数据采集与存储大数据服务平台具备强大的数据采集和存储能力。
通过各种数据源的接入,平台能够实时地获取和记录海量的数据,包括结构化数据和非结构化数据。
同时,平台还支持数据的备份和存储,确保数据的安全性和完整性。
2. 数据清洗与预处理大数据往往来自各种不同的数据源,质量和格式各异。
为了提高数据的质量和可用性,大数据服务平台提供数据清洗和预处理的功能。
通过数据清洗和去重,平台能够过滤掉冗余和错误的数据,提高数据的准确性。
同时,平台还支持数据的格式转换和规范化,使得数据能够更好地进行分析和应用。
3. 数据分析与挖掘大数据服务平台拥有强大的数据分析和挖掘能力。
平台能够对海量的数据进行快速的处理和分析,发现数据背后的关联和规律。
通过各种算法和模型,平台可以进行数据挖掘,提取有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策,提高业务的效率和竞争力。
4. 数据可视化与报表生成大数据服务平台可以将数据进行可视化展示,并生成各种形式的报表和图表。
通过直观的图表和可视化效果,用户可以更好地理解和分析数据。
平台还提供灵活的报表生成功能,用户可以根据自己的需求自定义报表的格式和内容。
这些报表可以用于汇报、决策支持和业务分析等方面。
5. 数据安全与隐私保护大数据服务平台非常注重数据的安全和隐私保护。
平台通过强大的安全措施,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
同时,平台还能对敏感数据进行隐私保护,防止数据泄露和滥用。
这不仅可以维护企业的声誉和利益,也符合相关法律法规的要求。
综上所述,大数据服务平台是一个集数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、可视化和安全保护于一体的综合性平台。
通过这些功能,平台可以帮助企业更好地利用和管理大数据,提高业务的效率和竞争力。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix(调度)............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
大数据平台功能
大数据平台功能大数据平台是指基于大数据技术构建的一种管理和分析大规模数据的系统。
它具有多种功能,以下是其中的几个重要功能。
1. 数据存储和管理:大数据平台能够高效地存储和管理大规模数据。
它可以支持多种数据存储引擎,如Hadoop Distributed File System(HDFS)、Apache Cassandra等,能够在大规模数据环境下实现高可靠性和高性能的数据存储和管理。
2. 数据集成和清洗:大数据平台可以将来自多个数据源的数据进行集成和清洗。
它可以连接各种数据源,如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等,并提供数据清洗和转换的功能,确保数据的整合性和一致性。
3. 数据分析和挖掘:大数据平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能。
它支持各种数据分析算法和工具,如数据挖掘、机器学习、统计分析等,并能够处理复杂的数据分析任务,如数据建模、预测分析、关联分析等。
4. 实时数据处理:大数据平台可以进行实时数据处理,对数据进行低延迟的处理和分析。
它支持流式数据处理技术,能够从数据源中实时提取数据,并对数据进行实时处理和分析,实现实时监控、实时预警等功能。
5. 可视化和报表:大数据平台可以将数据分析结果可视化,生成报表和图表,以便用户更直观地了解数据分析结果。
它提供了丰富的可视化工具和报表模板,能够生成各种类型的图表和报表,并支持数据的导出和共享。
6. 安全和权限管理:大数据平台具有完善的安全和权限管理机制。
它可以对数据进行加密和访问控制,确保数据的安全性和隐私性。
同时,它也提供了灵活的权限管理功能,能够对不同用户和角色进行权限设置和管理。
7. 扩展性和容错性:大数据平台具有高度的扩展性和容错性。
它可以轻松地扩展到大规模集群,通过添加更多的计算和存储节点来适应不断增长的数据量和计算需求。
同时,它也能够自动检测和处理节点故障,确保系统的稳定性和可靠性。
总体而言,大数据平台是一个功能强大的系统,能够帮助用户高效地存储、管理和分析大规模数据。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP (离线)数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台,提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案,可用于构建PB 级别的数据仓库,实现超大规模数据集成,对数据进行资产化管理,通过对数据价值的深度挖掘,实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ,原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品,支持针对海量数据(结构化、非结构化)的离线存储和计算、分布式数据流处理服务,并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务,应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展,支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破,集群规模可以根据需要灵活扩展,支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器(保持80%线性扩展)3、不保证线性增长的情况下,单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制,多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制,多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区,最多只能维护一个分支•开源社区组件太多,版本问题,打包问题,升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现(如分布式文件系统多master实现等)没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重,发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算(StreamCompute)是一个通用的流式计算平台,提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的,链路是即时的,完全以业务为中心,数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析,基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品:数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理,根据不同业务场景的时效性需要,从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题,可以保证数据在处理过程中的不重不丢, Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据,自动恢复当前计算状态,保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性,用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展,可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高:标准SQL,语义明确,门槛低,只需要关心计算逻辑,开发维护成本低●完善的元数据管理:SQL天然对元数据友好,SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB),是一套实时OLAP(Realtime-OLAP)系统。
阿里云大数据应用指南
阿里云大数据应用指南近年来,随着云计算、大数据技术的快速发展,越来越多的企业开始将自身的业务转向云端,期望通过云计算和大数据技术来提升企业的竞争力。
在众多云计算服务提供商中,阿里云以其领先的技术和业务,备受业界关注。
阿里云大数据平台作为阿里云的重要业务之一,其在大数据领域的技术和能力备受认可,国内外众多企业都在使用其提供的大数据解决方案,以达到提高业务效率和决策效果的目的。
本文将阐述阿里云大数据应用的优势和实际应用案例,以期为企业提供参考和借鉴。
一、阿里云大数据平台的优势1.全面的数据处理能力阿里云大数据平台提供了全链路的数据处理能力,包括数据采集、存储、计算、分析、可视化等环节。
相比传统的数据处理方式,阿里云大数据平台具有更高的效率和准确度,并能够满足各类不同的业务需求。
2.高效的数据存储和管理阿里云提供多种存储服务,如对象存储OSS、表格存储Table Store、文档数据库MongoDB等,可以满足不同数据类型的存储需求。
此外,阿里云还提供了流媒体存储、文件存储、块存储等服务,为企业的大数据存储提供了全面的支持。
3.快速的数据计算和分析能力阿里云大数据平台提供多种计算和分析服务,如大数据计算引擎MaxCompute、数据分析引擎DataWorks、流式计算引擎实时计算等,这些服务提供快速、高效的数据计算和分析能力,为企业的业务决策提供有力的数据支持。
4.全面的数据可视化服务阿里云大数据平台提供多种可视化工具和组件,如DataV、QuickBI等,这些工具和组件可以帮助企业实现数据的可视化和呈现,从而更好地理解和利用数据,提供更好的业务决策支持。
二、阿里云大数据应用案例1.新冠疫情防控在新冠疫情的防控工作中,阿里云大数据平台发挥了重要作用。
阿里云在数据收集和分析方面采用了多方合作的方式,通过VR锦鲤程序、WiFi数据分析、移动信令数据分析等多种方式,对人员移动轨迹、密切接触者等关键数据进行了采集和分析。
阿里云大数据服务的应用场景
阿里云提供了多种大数据服务和解决方案,适用于各种不同的应用场景。
以下是一些阿里云大数据服务的应用场景:1. 数据分析与洞察:- 数据仓库:通过阿里云MaxCompute(原名ODPS)等数据仓库服务,企业可以将大量数据集成、存储和分析,用于决策支持和洞察业务趋势。
- 数据挖掘和机器学习:使用阿里云的机器学习服务,可以构建和训练模型,以实现预测性分析、推荐系统和自动化决策。
- 实时数据分析:阿里云的流计算服务(Flink、Storm)和消息队列服务(MNS、RocketMQ)支持实时数据处理和分析,适用于实时监控和反欺诈等场景。
2. 云原生大数据应用:- 阿里云容器服务(Kubernetes)结合大数据组件,可用于构建弹性、可伸缩的云原生大数据应用,支持容器化的数据处理和分析任务。
3. 数据湖和数据湖分析:- 阿里云对象存储服务(OSS)可以用作数据湖存储,将结构化和非结构化数据集中存储,供后续分析使用。
- 数据湖分析工具如Data Lake Analytics(DLA)支持在数据湖中执行SQL查询,无需预处理数据。
4. 日志分析和监控:- 阿里云Log Service(SLS)用于收集、存储和分析大规模日志数据,可用于应用程序监控、异常检测和性能分析。
5. 大数据处理和ETL:- 阿里云E-MapReduce(EMR)提供了Hadoop、Spark、Hive等大数据处理引擎,用于数据清洗、转换、计算和存储。
- 阿里云数据集成(DataWorks)用于数据集成、ETL(提取、转换、加载)和数据流程自动化。
6. 图计算和社交网络分析:- 阿里云Graph Database(GDB)支持图数据库,用于分析社交网络、推荐系统、反欺诈等场景。
7. 数据安全和合规性:- 阿里云提供数据安全服务,包括数据加密、访问控制、数据脱敏、审计和合规性报告,以确保数据的安全和合规性。
8. 物联网数据分析:- 阿里云IoT平台与大数据服务结合,用于物联网设备数据分析和智能物联网应用的开发。
阿里大数据计算服务MaxCompute-产品简介
q Java SDK:向开发者提供Java接口。 q Python SDK:向开发者提供Python接口。 备注:目前MapReduce以及Graph功能仍处于公测中,想使用这部分功能的用户可以通过工单系统提交 申请。申请时请指明您的项目空间名称,我们会在7个工作日内处理。
如果您是项目Owner或者管理员?
- SDK:提供给开发者的工具包,SDK的相关介绍请参考 SDK介绍 ; - 安全:MaxCompute提供了功能强大的安全服务,为用户的数据安全提供保护,详情请参考 安全参
考手册 ;各个功能模型的描述请参考用户手册的其他部分。如果想快速了解如何使用 MaxCompute,请参考 快速开始;
如果您是MaxCompute初学者?
2
大数据处理服务MaxCompute/产品简介
如果您是有开发经验பைடு நூலகம்用户?
如果您是一个有开发经验的用户并且对分布式概念有一定程度的了解,加上某些数据分析可能无法用SQL来实 现,此时我们建议您学习MaxCompute更高级的功能模块:
- MapReduce:MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型。您可以使用MapReduce提供的接口 (Java API)编写MapReduce程序处理MaxCompute的中的数据。
如果您是一个有开发经验的用户并且对分布式概念有一定程度的了解加上某些数据分析可能无法用sql来实现此时我们建议您学习maxcompute更高级的功能模块
大数据处理服务MaxCompute 产品简介
大数据处理服务MaxCompute/产品简介
产品简介
MaxCompute简介
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。MaxCompute主要服务于批量结构化数据的存储和计算 ,可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。随着社会数据收集手段的不断丰富及完 善,越来越多的行业数据被积累下来。数据规模已经增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百GB、TB、 乃至PB)级别。在分析海量数据场景下,由于单台服务器的处理能力限制,数据分析者通常采用分布式计算模式 。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求,且不宜维护。使用分布式模型,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计算模型。MaxCompute的目的是为用户提供一种便捷的分析处理海 量数据的手段。用户可以不必关心分布式计算细节,从而达到分析大数据的目的。MaxCompute已经在阿里巴 巴集团内部得到大规模应用,例如:大型互联网企业的数据仓库和BI分析、网站的日志分析、电子商务网站的 交易分析、用户特征和兴趣挖掘等。
创建云账号_ODPS权威指南——阿里大数据平台应用开发实践_[共2页]
第2
章
ODPS 入门
这一章将通过真实的场景,一起动手体验ODPS 。
本章会详细介绍使用ODPS 的前期准
备工作和客户端配置,并通过网站日志分析这一典型场景,分析如何实现典型的数据处理。
2.1 准备工作
在使用ODPS 服务之前,首先要创建云账号。
然后,要购买并开通ODPS 服务。
2.1.1 创建云账号
为了使用ODPS 服务,用户首先需要到阿里云官网 申请注册账号并获取密钥。
一个密钥实际上是个安全加密对,包括用户名(AccessID )和密码(AccessKey ),一个账户可以有多个密钥。
对密钥授权后,可以执行相应权限的操作,比如创建表、SQL 查询等。
创建账户并获取密钥的步骤如下(由于网站界面更新较快,下面的屏幕截图可能和你见到的不同,请遵从网站的实际步骤):
1.登录 网站,单击“注册”,如图2-1所示。
图2-1 登录网站。
阿里巴巴服务细则
阿里巴巴服务细则1. 服务明确阿里巴巴作为全球领先的企业服务平台,为用户提供多种服务,以下是阿里巴巴的服务细则。
2. 服务内容2.1 电子商务服务阿里巴巴通过在线市场提供电子商务服务。
用户可以在阿里巴巴平台上发布产品信息、展示公司信息,参与交易活动,并与全球范围内的买家、供应商建立联系。
2.2 营销推广服务阿里巴巴为用户提供一系列的营销推广服务,包括但不限于展示广告、品牌宣传、搜索优化、数据分析等。
用户可以根据自己的需求选择适合的服务,提升企业在阿里巴巴平台上的知名度和销售业绩。
阿里巴巴通过合作伙伴提供金融服务,包括但不限于贷款、支付、保险、理财等。
用户可以根据自己的需求选择合适的金融服务,提升企业的运营效率和风险管理能力。
3. 服务流程3.1 注册用户需要在阿里巴巴平台上注册一个账号,提供真实有效的个人或企业信息,进行身份验证。
3.2 发布信息注册成功后,用户可以通过阿里巴巴平台发布产品信息、展示公司信息,吸引潜在买家和供应商的关注。
3.3 交易活动在阿里巴巴平台上,买家和供应商可以通过发布询价、报价等方式展开交易活动。
阿里巴巴提供安全可靠的交易环境,保障双方利益。
用户可以根据自己的需求选择适合的营销推广服务和金融服务,以提升企业的竞争力和经营效益。
4. 服务保障4.1 数据安全阿里巴巴采用先进的数据加密技术和安全防护措施,保护用户的个人和企业信息的安全。
4.2 交易保障阿里巴巴提供担保交易服务,确保交易资金安全,减少交易风险。
4.3 争议解决阿里巴巴设有专门的客服团队,协助用户解决交易争议,保障用户权益。
5.1 电子商务服务费根据用户的使用情况和服务等级,阿里巴巴会收取一定的电子商务服务费,具体费用标准由阿里巴巴平台制定。
5.2 营销推广服务费用户选择使用营销推广服务时,阿里巴巴会根据服务内容和效果收取一定的费用,具体费用标准由阿里巴巴平台制定。
5.3 金融服务费阿里巴巴的金融服务由合作伙伴提供,服务费用由合作伙伴制定并与用户进行协商。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
调度系统Octopus架构
调度服务
Service Cluster
Service
Service
Service
Service
Server Cluster
JobScheduler
JobScheduler
Gateway Cluster
Worker
Worker
Worker
Worker
Compute Cluster
• Enable 数据交换和分享,数据驱动用户创造更 大商业价值
御膳房简介-云层
• PAAS
– Data platform as a service
– Data warehouse as a service – Data center as a service
御膳房简介-核心价值
• 阿里数据开放的平台
御膳房简介-业界动态
• Amazon Redshift • 京东云海:2014
御膳房功能-数据开发
第一步 看数据
御膳房开放商家、商品、品牌、客服相关的淘宝数据,为数据开发提供源动力
御膳房功能-数据开发
第二步 用数据—计算开发
御膳房提供IDE开发工具,通过提交SQL、M/R等程序玩转淘宝数据
御膳房功能-数据开发
离线数据
ODPS
调用
Agent
控制指令
Leech Server
File
Server
创建、控制Job
API接口
管理
……
外网
内网
管理员
御膳房未来规划-业务
• 更大用户群
– 电商:商家,ISV,品牌商 – 广告 – 其他:气象局,交通局
• 建立用户数据中心以及长在上面的app生态
– BI 工具:MSTR,Cognos,数云,Tableau
御膳房-阿里大数据平台服务
王贲(陈廷梁) 2014-07
自我介绍
• 陈廷梁,花名:王贲
• 数据平台事业部-商家数据部-架构师
目录
• 御膳房简介
• 功能介绍
• 技术架构 • 未来规划
御膳房简介
• 对外提供一站式大数据服务的平台,让天下没 有难玩的数据 • 从提供酒菜到提供厨房 • 从自己玩数据,到提供平台enable大家玩数据
XLib是ODPS的分布式算法库,支持分类预测 、 回归 、聚类 、关联分析 、矩阵计算等。
XLib
御膳房功能-算法开发
XLib是ODPS的分布式算法库,支持分类预测 、 回归 、聚类 、关联分析 、矩阵计算等。
御膳房架构-按数据流分层
用 户 数据消费者(商家…)
数据生产者(ISV/商家…)
上传数据 开发程序 部署任务 导出结果
ODPS
Hadoop
M/R计算环境系统框图
御膳房数据上传系统框图
Stream Data
HTTP接口 (TOP)
TTWriter Server
实时数据
TT
创建、管理Topic
API接口
实时 离线
用户
调用
御膳房 Web
数据传输
DataBase (RDS, etc)
Leech Agent
Data Server
数 据 层 数 据 源
用户1 数据中心
用户2 数据中心
用户数据中心—数据仓库建模 数据标准联盟
实时传输 专有通道 批量传输
…
用户n 数据中心
阿里集团
电商数据
其他用户数据
御膳房-调度系统Octopus
• 起
• 停
• 重跑 • 补跑
• 支持即时调度和周期调度
• 最小调度周期1分钟 • 支持优先级
• 可扩展,LB,HA
服 务 层
APP host in AE(TAE,ACE) REST/TOP
APP host in VM
数 据 平 台 层
数据查询层(UMP,RDS,HBASE,OB) 权 限 计 费 元 数 据 管 理 调 度 系 统
离线计算平台 (ODPS)
实时计算平台 (garuda, galaxy)
数 据 开 发 环 境
第三步 部署任务
可根据需求对任务进行灵活部署
御膳房功能-数据开发
第四步 发布接口
简单的接口发布,通过TOP接口,拿到数据计算结果
御膳房功能-数据开发
MapReduce
MapReduce简 称MR 平台也提供了 Eclipse开发插 件来辅助 MapReduce开 发与调试。
御膳房功能-数据开发
F
User Defined Function,即用 户自定义函数。 平台提供了 Eclipse开发插件 来辅助UDF开发 与调试。
御膳房功能-算法开发
御膳房功能-算法开发
基于 工具链 的一站式数据挖掘平台
* 虚线表示使用过程中的链式关系。工具可自由选择,两两之间,都可协同工作。
XLib
御膳房功能-算法开发
• 提供大数据存储计算能力 • 一站式数据开发引擎
• 云数据中心(仓库)解决方案 • 数据市场-数据交换分享 • 数据安全服务
御膳房简介-发展历程
2012.9 第一次亲密接触聚石塔商家后台团队 2012.10 开始规划聚石塔数据平台-御膳房 2012.10~2013.1 前御膳房 2013.3 御膳房0.1上线 2013.6 ODPS 评测 2013.7 完成底层云化迁移,HIVE->ODPS,MYSQL->UMP(Unified MySQL Platform) 2013.8 M/R开发环境上线 2013.8 算法环境上线 2014.4 新算法环境上线 2014.6 御膳房成为阿里统一的对外数据平台服务,开始接入非电商市场
– 自用或第三方app
• 促进数据交换分享
御膳房未来规划-架构
消费者 生产者
应用程序(BI,APP…)
开发环境
数 据 源
kernel
系统服务
底层平台(odps,rds,AE,VM)