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TableStore实战：DLA+SQL实时分析TableStore
作者: 潭潭
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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。
DLA一键建仓
作者: xumingmingv
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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。
教程：如何通过DLA实现数据文件格式转换
作者: 金络
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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。
使用Data Lake Analytics快速分析OSS上的日志文件
作者: 金络
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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。
使用DataWorks调度DLA循环任务
作者: 金络
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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。
Data Lake Analytics: 基于OSS文件自动推断建表
作者: 金络
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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。
Create Table Like Mapping: 基于类型推断的建表方法
作者: xumingmingv
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 [Data Lake Analytics](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics) 作为云上
DLA支持分区表的INSERT OVERWRITE
作者: xumingmingv
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 [DLA](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics) 最近加入了对分区表insert overwrit
如何在阿里云上使用Data Lake Analytics分析Table Store数据
作者: 我是萌豆
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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，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。
转载《Data Lake Analytics: 使用DataWorks来调度任务》
作者: dataworks彭敏
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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，意味着所有Data Lake Analytics的客户可以获得任务开发、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，今天就给大家介绍一下如何使用DataWorks来调度DLA的脚本任务。
Data Lake Analytics: 使用DataWorks来调度DLA任务
作者: xumingmingv
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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，意味着所有Data Lake Analytics的客户可以获得任务开发、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，今天就给大家介绍一下如何使用DataWorks来调度DLA的脚本任务。
教程: 使用PreparedStatement访问DLA
作者: xumingmingv
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大家都知道PreparedStatement相比手动拼写SQL有很多好处，比如: 它会自动做敏感字符的转义，防止SQL Injection攻击。 它可以帮助我们动态执行SQL，Prepare一次之后，后续执行只需要替换参数就可以了。
下一代企业级云上数据分析服务：Data Lake Analytics
作者: julian.zhou
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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。
Data Lake Analytics的Geospatial分析函数
作者: julian.zhou
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0. 简介 为满足部分客户在云上做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处理函数，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。
Data Lake Analytics: 读/写PolarDB的数据
作者: xumingmingv
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Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，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，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。
DataLakeAnalytics: 解析IP地址对应的国家城市地址的能力
作者: xumingmingv
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Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，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, 今天带大家体验一下。 函数详细介绍 本次一共添加了下面这些函数: ip2region: 功能最全的函数，可以获取国家，省份，城市的信息，而且支持语言切换, 但是参数较多。
Data Lake Analytics: 以SQL方式查询Redis数据
作者: xumingmingv
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Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽，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 里面创建一个底层映射到 Redis 的数据库的语法如下: CREATE DATABASE `redis_test` WIT...
