使用流程 - 云原生数据湖分析 DLA

原生 数据 分析 DLA(Data Lake Analytics)是无服务器(Serverless)化的 上交互式查询 分析服务,支持通过 ...

ClickHouse - 云原生数据湖分析 DLA

开通 数据 分析服务并在 原生 数据 分析 DLA控制台上创建了Spark虚拟集群 您已开通对象存储OSS(Object Storage Service)服务,详情请参见开通OSS服务 ...
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(Data Lake Analytics)服务,详情请参见开通 数据 分析服务并在 原生 数据 分析 DLA控制台上创建了Spark虚拟集群 您已开通对象存储OSS(Object Storage Service)服务,详情请参见 ...

一键同步RDS表结构 - 云原生数据湖分析 DLA

原生 数据 分析 DLA支持通过标准JDBC对RDS(MySQL、SQLServer、PostgreSQL)中的 数据进行查询和 分析,并 ...

Hive - 云原生数据湖分析 DLA

参见开通 数据 分析服务并在 原生 数据 分析 DLA控制台上创建了Spark虚拟集群 您已开通对象存储OSS(Object Storage Service)服务,详情请参见开通OSS服务 ...

产品优势 - 云原生数据湖分析 DLA

原生 数据 分析 DLA(Data Lake Analytics)是新一代大 数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持数据库与消息 ...

什么是云原生数据湖分析 - 云原生数据湖分析 DLA

原生 数据 分析(简称 DLA)是新一代大 数据解决方案,采取计算与存储完全分离的架构,支持数据库(RDS\PolarDB\NoSQL)与 ...

DLA Presto CU版本快速入门 - 云原生数据湖分析 DLA

本文主要教您如何快速上手阿里云云 原生 数据 分析 DLA Presto CU版本 ...

调度DLA Spark 任务 - 云原生数据湖分析 DLA

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DLA子账号绑定RAM账号 - 云原生数据湖分析 DLA

目前 DLA的SQL功能都是通过 DLA账号运行的,但是Spark功能是通过RAM账号来运行的。为了打通 DLA产品的Presto和Spark两个引擎的元 数据互访互通,需要将RAM账号和 DLA子账号进行绑定,这样您就可以通过 DLA ...

授予RAM账号细粒度访问DLA的权限 - 云原生数据湖分析 DLA

本文主要介绍在RAM访问控制中,如何通过阿里 账号配置RAM账号对 DLA的访问权限 ...

分析MaxCompute外部表数据 - 云原生数据湖分析 DLA

本文介绍如何在 DLA分析MaxCompute外部表生成的 数据。 大 数据计算服务(MaxCompute ...

开通云原生数据湖分析服务 - 云原生数据湖分析 DLA

本文档介绍了如何开通 原生 数据 分析服务。前提条件已注册阿里 账号并完成实名认证。说明 如果您还没有创建阿里 账号,系统会在您开通 原生 数据 分析时提示您注册账号。操作步骤前往 数据 分析 ...

SLS的OSS投递数据源 - 云原生数据湖分析 DLA

志、行为日志等 数据存储在日志服务SLS中,当 数据量较大时,可以通过投递的方式把全量 数据归档到OSS。以前这些 数据不可进行 分析计算,使用 DLA的元信息发现功能,能够一键构建 数据 的元 数据,接入 DLA的统一 数据 分析平台。使用 DLA的Serverless ...

OSS数据源 - 云原生数据湖分析 DLA

分析和计算。元 数据发现任务可以在单次运行中自动为OSS上面的 数据文件创建和更新 数据 数据(一张或多张表),具有自动探索文件数据字段及类型、自动映射目录和分区、自动感知新增列及分区、自动对文件进行分组建表的能力 ...

创建MongoDB表并读写数据 - 云原生数据湖分析 DLA

数据进行 分析之后,可以通过 DLA把结果 数据回写到MongoDB,供前台业务使用。 以 dla_person表为例,通过MySQL命令行工具连接 DLA,执行以下SQL语句把oss_db中customer的前十条记录进行一些转换 ...

创建Redis表并读取数据 - 云原生数据湖分析 DLA

创建Redis表CSV针对Redis中CSV格式的 数据,本示例在DMS for Data Lake Analytics中创建表 dla_person_csv:CREATE EXTERNAL TABLE dla_person_csv ( id int ...

配置数据源网络 - 云原生数据湖分析 DLA

。 注意事项 访问服务型 产品中的 数据,无需进行本文档中的配置,这些服务包括OSS、MaxCompute ...

数据写入RDS - 云原生数据湖分析 DLA

本文将以在 DLA中读取OSS 数据,并将符合条件的 数据写入RDS for MySQL为例,介绍如何通过 DLA向RDS中写入 数据。操作步骤步骤一:创建OSS SchemaCREATE DATABASE tpch_50x_textWITH ...

DLA Presto CU版本快速入门 - 云原生数据湖分析 DLA

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JSON数据列展开 - 云原生数据湖分析 DLA

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数据写入Table Store - 云原生数据湖分析 DLA

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基于DLA+DTS同步RDS数据来构建实时数据湖 - 云原生数据湖分析 DLA

本文档主要介绍了基于 DLA和DTS同步RDS 数据来构建实时 数据 的方法 ...

基于SLS+OSS+DLA构建海量、低成本日志分析方案 - 云原生数据湖分析 DLA

(Log Service,SLS)来投递日志和查询热日志,利用阿里 对象存储服务(Object Storage Service,OSS)来持久存储由SLS服务实时投递的日志,利用阿里云云 原生 数据 分析(Data ...

调度DLA Presto任务 - 云原生数据湖分析 DLA

Data Works是基于MaxCompute作为计算和存储引擎的用于工作流可视化开发和托管调度运维的海量 数据离线加工 分析平台,支持 ...

DLA Spark快速入门 - 云原生数据湖分析 DLA

登录 原生 数据 分析管理控制台。 在概览页面的左上角,选择虚拟集群所在地域。 单击 ...

调度DLA Spark任务 - 云原生数据湖分析 DLA

服务。 您已开通 数据 分析服务 。 您已开通OSS服务 ...

授权DLA删除OSS文件 - 云原生数据湖分析 DLA

使用一键建仓功能时,如果您需要在 DLA中进行从OSS 数据到RDS、PolarDB for MySQL、MongoDB、ECS自建数据库 ...

阿里云全面布局云原生数据库产品体系,点亮企业数据上云之路

9月18日云栖大会,阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人、阿里巴巴集团副总裁李飞飞正式推出云原生分布式数据库PolarDB-X、云原生数据仓库AnalyticDB、云原生数据湖分析Data Lake Analytics(DLA)、云原生多模数据库Lindorm等多款产品...

鱼和熊掌可以兼得,云原生开启“数据库大数据一体化”新时代

△ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示,随着数字化转型进程深入推进,企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化,传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加速推进数据分析系统进入“数据库大数据一体化”时代,以更好得帮助企业加速...

阿里云云原生数据湖分析DLA重磅发布-数据湖管理,助力企业一站式管理OSS数据湖存储数据

一、什么是数据湖方案 数据湖当前在国内外是比较热的方案,MarketsandMarkets市场调研显示预计数据湖市场规模在2024年会从2019年的79亿美金增长到201亿美金。一些企业已经构建了自己的云原生数据湖方案,有效解决了业务痛点;还有很多企业在构建或者计划构建自己的数据湖,Gartner...

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阿里云推出业内首个云原生企业级数据湖解决方案:将在今年双11大规模应用

10月23日,数据湖高峰论坛在京召开,阿里云宣布推出业内首个云原生企业级数据湖解决方案,提供EB级数据存储、分析能力,可一站式实现湖存储、湖加速、湖管理、湖计算,帮助企业对数据深入挖掘与分析,洞察其中蕴含的价值,更适合于人工智能、物联网、自动驾驶等拥有海量数据场景的新兴行业。 阿里云智能存储产品资...

PrestoCon 2020: 云原生数据湖分析DLA的Presto实践

阿里云云原生数据湖分析DLA是阿里云在数据湖领域推出的拳头产品,帮忙用户进行数据湖的构建、对数据湖的进行分析、在统一的元数据基础之上支持双引擎: Presto和Spark,一站式满足用户各种数据分析的需求。DLA基于云原生的理念进行构建、用户不需要感知任何物理机、ECS、手动部署等等,直接使用服务...

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阿里云云原生企业级数据湖解决方案采用了存储计算分离架构,基于阿里云对象存储OSS构建,并与阿里云数据湖分析Data Lake Analytics(DLA)、数据湖构建Data Lake Formation(DLF)、E-MapReduce(EMR)等计算引擎无缝对接,兼容丰富的开源计算引擎生态,可...

阿里云云原生数据湖分析DLA Serverless Spark重磅发布,助力企业低成本挖掘OSS数据价值

一、背景概述 1.1 什么样的客户需要数据湖 在数据处理领域,数据湖相对来说是一个比较新的概念,它的提出可以很好地帮助企业应对当前数据场景越来越多、数据结构越来越复杂、数据处理的需求越来越多样化的问题。传统的单机数据库技术倾向于大一统,一个数据库可以解决数据存储、在线交易、在线分析、离线报表等功能...

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云原生点亮数据上云之路 | 数据库全面进入云原生+分布式时代

数字经济迎来了快速的发展,传统的商业数据库已经难以满足和响应快速变化,持续增长的业务诉求。云原生分布式数据库带来了四大特性,很好的解决了企业用户的核心诉求。利用资源池化,弹性扩展,智能运维、离在线一体化等核心的特性,数据库全面地进入云原生+分布式的时代。本次演讲邀请了阿里巴巴集团副总裁李飞飞(飞刀...
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