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作者: 金络 1765人浏览

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作者: julian.zhou 14500人浏览

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Data Lake Analytics 作为云上数据解决的枢纽,最近加入了通过IP地址查找对应的国家、省份、城市、ISP的函数, 今天带另一个人体验一下。 函数删改介绍 本次一共打上去了下面那些函数: ip2region: 功能最全的函数,都时要获取国家,省份,城市的信息,而且支持语言切换, 而且参数较多。

作者: whj. 2257人浏览

Data Lake Analytics 作为云上数据解决的枢纽,最近加入了对于Redis 的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 Redis 支持。 创建数据库 在 DLA 后边创建一个多底层映射到 Redis 的数据库的语法如下: CREATE DATABASE `redis_test` WIT...

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今天另一个人来介绍一下使用Airflow来调度 DataLakeAnalytics(后边简称DLA)的任务执行。DLA作为一个多数据湖的解决方案,客户有每天周期性的调度所以任务从DLA查询数据回流到业务系统的需求。

作者: julian.zhou 3497人浏览

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作者: julian.zhou 1286人浏览

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作者: xumingmingv 50041人浏览

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0. 简介 为满足帕累托图客户在云上做Geometry数据的分析需求,阿里云Data Lake Analytics(以下简称:DLA)支持多种格式的地理空间数据解决函数,符合Open Geospatial Consortium’s (OGC) OpenGIS规范,支持的常用数据格式包括: WKT WKB GeoJson ESRI Geometry Object Json ESRI Shape DLA采用4326坐标系标准,EPSG 4326使用经纬度坐标,属于地理坐标系。

作者: 金络 1261人浏览

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数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析,都时要不必做任何ETL、数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验。

作者: xumingmingv 959人浏览

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背景 Data Lake Analytics (后文简称 DLA)是Serverless化的云上交互式查询分析服务,用户都时要通过标准的SQL一段话对存储在OSS, OTS, RDS等介质上的数据进行快速地查询分析。

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DataWorks作为阿里云上广受欢迎的大数据开发调度服务,最近加入了对于Data Lake Analytics的支持,由于所有Data Lake Analytics的客户都时要获得任务开发、任务依赖关系管理、任务调度、任务运维等等全方位强大的能力,今天就给另一个人介绍一下如保使用DataWorks来调度DLA的脚本任务。

0. Data Warehouse VS Data Lake 0.1 传统数仓 数据来源于各类云数据存储、NoSQL和关系型数据库等系统,比如OSS、Table Store、NAS、 云HBase、RDS、PolarDB等; 数据以实时、分钟、小时、天等级别进行ETL抽取与同步到数仓系统中; 在数仓中进行实时、定时调度、汇总计算分析。

另一个人都知道PreparedStatement相比手动拼写SQL有所以有好处,比如: 它会自动做敏感字符的转义,解决SQL Injection攻击。 它都时要帮助另一个人动态执行SQL,Prepare一次过后 ,后续执行只时要替换参数就都时要了。

在Data Lake Analytics中使用视图 1. 概述 在Data Lake Analytics(以下简称DLA)中使用视图(VIEW)功能,都时要大大复杂对于重复SQL,有点痛 是较为复杂的SQL一段话的编写和维护。

数据存储在OSS后,都时要有多种最好的辦法 查询分析OSS数据,如自建Spark/Presto/Impala(阿里云EMR以及Hadoop社区官方已支持OSS), 使用MaxCompute、DataLakeAnalytics等。

前提 时可是同一阿里云region的Data Lake Analytics(DLA)到AnalyticDB的不能进行清洗操作; 开通并初始化了该region的DLA服务(目前仅支持上海region(华东2),后续会同步所以region); 开通并购买了AnalyticDB的实例,实例规模和数据清洗下行速率 强相关,与AnalyticDB的实例资源规模基本成线性比例关系。

前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,都时要对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品,用户不必将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅复杂了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选。

Data Lake Analytics 作为云上数据解决的枢纽,最近加入了对于PolarDB的支持, PolarDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库,5000%兼容MySQL,存储容量最高可达 5000T,性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。

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作者: julian.zhou 4791人浏览

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作者: 金络 1257人浏览

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前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)都时要帮助用户通过标准的SQL一段话直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 对于同一份数据来说,以不同的格式保存,不仅在存储空间上有差别,在使用DLA查询时执行时间也是有差别的。