[帮助文档] 迁移StarRocks数据至EMR Serverless StarRocks

本文将指导您如何使用StarRocks跨集群数据迁移工具,在源集群保持在线且业务服务不中断的状态下高效、安全地进行数据复制。该工具提供全量及增量同步功能,旨在为您提供一键式解决方案,实现源集群数据无缝迁移至目标集群,确保数据一致性的同时,最大限度减少对业务运营的影响。

[帮助文档] MaxCompute近实时数仓数据入仓介绍

为满足业务对数据仓库中高度时效性数据的需求,MaxCompute基于Delta Table实现了分钟级近实时数据写入和主键更新功能,显著提升了数据仓库的数据更新效率。

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[帮助文档] 通过MaxCompute控制台上传数据

MaxCompute控制台提供数据上传功能,支持您将本地文件或阿里云对象存储服务OSS中的文件数据离线(非实时)上传至MaxCompute进行分析处理及相关管理操作。

[帮助文档] Java SDK大数据场景下批量写入数据

表格存储提供了BulkImport接口用于在大数据场景下批量写入数据到数据表。当要写入数据到数据表时,您需要指定完整主键以及要增删改的属性列。

[帮助文档] 数据洞察生成数据卡片及报告

DataWorks数据洞察是指通过深度数据分析和解读来获取深刻的数据理解和发现,它支持数据探索和可视化。您可以通过数据洞察了解数据分布,创建数据卡片,并组合成数据报告。此外,数据洞察结果能够通过长图形式的报告进一步分享。该功能利用AI技术辅助数据分析,帮助您解析复杂数据,并为业务决策提供支持。

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 导读

前  言‖ 在“大数据”风靡的当代,学术研究中的“小数据”依旧不容小觑。随着绝对数据量的增加,学者们进行个体研究的能力却不断退化。因为他们从未距离研究对象如此遥远。新工具和新视角成为学术研究的必需品。但相对于“小数据”而言,“大数据”不一定是最好的选择。因为研究者距离数据来源(即数据采集、处理、提炼...

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 3.6 结论

3.6 结论 数据和学术彼此之间密不可分,二者共存于知识基础设施的复杂生态系统中。由于研究和技术的进步、政策的调整以及利益相关者之间的重新平衡,知识基础设施正处于连续演变状态,而且已经适应并发展了很长一段时间。社会和技术对知识基础设施的影响同样相互交错。学者可能同时属于多个重叠的学术社区。每个学者都...

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 3.5 交流融合

3.5 交流融合 商界、政界和学术界的正式和非正式交流活动正日益融合。企业在主街道和日报上的广告已无法满足其生存需求,他们还需在万维网、社交网络、博客、微博和视频频道上进行宣传。传统意义上,政府必须为省会城市的居民和个别社区提供服务。随着电子政务的发展,政府也必须在网上提供24/7的公共服务。同样,...

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 3.4 开放学术

3.4 开放学术 随着开放获取、开放资源、开放数据、开放标准、开放知识库、开放网络、开放书目、开放注解等专业词汇的出现,“开放”列表依旧不断增加。正如第1章介绍的那样,开放获取运动从19世纪70年代进行至今。开放获取研究的发展旨在提高系统、工具和服务之间的互操作性机制。其与分布式计算网络技术的进步以...

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 3.3 社会与技术

3.3 社会与技术 社会与技术之间的密切关系是数据学术的重要组成部分。由于各关系具有反身性且相互作用,因此彼此之间很难进行分割。现有工具使数据创造成为可能,但工具发挥作用的前提是知道采集何种数据。与其尝试解决那些长期存在的争论,不如假设学术研究的社会和技术两个方面不可分割。数据与工具之间相辅相成,缺...

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