与DLA相关精彩内容-云栖社区-阿里云

一步即可！阿里云数据湖分析服务构建MySQL低成本分析方案

作者: 数据湖分析DLA 2633人浏览

通过一键建湖能简单便捷的构建Mysql分析。它的特性是易用，分析能力强，成本极低，对源库影响很低。

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使用DLA分析AnalyticDB for MySQL 3.0的数据

作者: 数据湖分析DLA 274人浏览

阿里云数据湖分析(Data Lake Analytics)支持对AnalyticDB for MySQL 3.0 中的数据进行直接分析，这篇文章介绍一下用法。创建数据库在 DLA 里面创建一个底层映射到 AnalyticDB for MySQL 3.

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利用DLA一键建仓功能一次性归档RDS/MySQL全量数据

作者: 天斯 766人浏览

利用现有的阿里云DLA一键建仓功能，对RDS/MySQL数据进行一次性全量数据归档。

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阿里云数据湖分析一键建仓遇到net_write_timeout异常

作者: 数据湖开发 509人浏览

阿里云数据湖分析某用户遇到一键建仓同步数据失败的问题 because Application was streaming results when the connection failed. Consider raising value of 'net_write_timeout'

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DLA访问TableStore的性能调优Hints、支持单字段update等

作者: 我是萌豆 688人浏览

一、背景 Table Store是DLA最早支持的存储引擎，基于DLA+Table Store可以很好的满足大数据写入和分析的需求，具体如何使用可以看文章：DLA如何分析Table Store的数据 Hint是数据库系统中非常常用和重要的机制，用来干预SQL在数据库中的执行，从而实现性能调优、新功能灰度测试、紧急预案、执行计划选择、特殊功能选择性开启等等。

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2020年3月12日数据湖分析服务Data Lake Analytics发布计算引擎与控制台多项优化及改进

作者: 数据湖分析DLA 605人浏览

欢迎大家使用数据湖分析(DLA)，DLA不仅仅便宜，且快，且方便，专为阿里云数据湖分析方案而生。

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Data Lake Analytics: 自动推断 OSS 上的 CSV 文件

作者: 数据湖分析DLA 560人浏览

截止目前，Data Lake Analytics（下面简称 DLA）已经和 OSS 有很多深度的集成，详情可以参见 DLA 的官方文档：DLA 和 OSS 整合。为了能够提供更好的使用体验，目前可以通过 DLA 自动探测 OSS 上的多种文件格式，并自动生成建表语句，大大减少建表的使用成本。

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数据湖分析服务Data Lake Analytics发布支持OSS多版本优化、控制台等多项优化及改进

作者: 数据湖分析DLA 751人浏览

数据湖分析服务 Data Lake Analytics SQL引擎是兼容MySQL协议的，具备高性能的Serverless化的联邦分析引擎，支持OSS、MySQL、PG、SQLServer、Redis、MongoDB、HBase、OTS等数据源。

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教程：使用Data Lake Analytics读/写MongoDB数据

作者: xumingmingv 2932人浏览

Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，最近加入了对于MongoDB 的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 MongoDB 支持。创建数据库在 DLA 里面创建一个底层映射到 MongoDB 的外表的语法如下: CREATE DATABASE `mongo_test`.

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Data Lake Analytics账号和权限体系详细介绍

作者: 我是萌豆 2770人浏览

一、Data Lake Analytics介绍数据湖（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，可以不用做任何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。

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太方便了！DLA消息回执，及时通知您的异步Query

作者: 我是萌豆 2096人浏览

一、DLA介绍数据湖（Data Lake）是时下热门的概念，更多阅读可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖，可以不用做任何ETL、数据搬迁等过程，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。

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Data Lake Analytics，大数据的ETL神器！

作者: 我是萌豆 6140人浏览

0. Data Lake Analytics（简称DLA）介绍数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。

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如何在阿里云上使用Data Lake Analytics分析Table Store数据

作者: 我是萌豆 6289人浏览

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，可以不用做任何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。

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TableStore实战：DLA+SQL实时分析TableStore

作者: 潭潭 3510人浏览

一、实战背景什么是DLA（DataLake Analytics数据湖）？他是无服务器化（Serverless）的云上交互式查询分析服务。

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DLA一键建仓

作者: xumingmingv 1227人浏览

DLA很早之前就支持了对关系型数据库的查询，但是一直以来用户会有一个担心: 直接分析RDS里面的数据会不会影响线上业务。这个担心很合理，除非你要查询的RDS是专门用来做后台数据分析使用的，否则直接大规模分析确实可能会造成数据库性能下降，影响前台业务。

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教程：如何通过DLA实现数据文件格式转换

作者: 金络 1698人浏览

前言 Data Lake Analytic（后文简称 DLA）可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在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。

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使用Data Lake Analytics快速分析OSS上的日志文件

作者: 金络 1657人浏览

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，用户可以通过标准的SQL语句对存储在OSS, OTS, RDS等介质上的数据进行快速地查询分析。

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使用DataWorks调度DLA循环任务

作者: 金络 3242人浏览

DataWorks是阿里云上的一款热门产品，可以为用户提供大数据开发调度服务。它支持了Data Lake Analytics（后文简称DLA）以后，DLA用户可以通过它进行定时任务调度，非常方便。本文将主要介绍如何使用DataWorks调度DLA的循环任务。

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Data Lake Analytics: 基于OSS文件自动推断建表

作者: 金络 1087人浏览

背景用户在使用Data Lake Analytics对OSS上的数据建表时，需要预先知道目标文件的格式和schema信息。当目标文件中每条记录对应的列数很多时，需要一个个手动匹配，很不方便。在新版的Data Lake Analytics中，支持了CREATE EXTERNAL TABLE LIKE 的语法。

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Create Table Like Mapping: 基于类型推断的建表方法

作者: xumingmingv 891人浏览

![create-table-like-mapping.png](https://ata2-img.cn-hangzhou.oss-pub.aliyun-inc.com/1e60369b1873a7a1c3b358a3194cd3db.png) [Data Lake Analytics](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics) 作为云上

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