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一步即可!阿里云数据湖分析服务构建MySQL低成本分析方案

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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!

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

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

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

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

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

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

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

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

![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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