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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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DLA支持分区表的INSERT OVERWRITE

![insert-vs-overwrite.jpg](https://ata2-img.cn-hangzhou.oss-pub.aliyun-inc.com/2cb3c0a8d7d3ea7a2468dfc154b93573.jpg) [DLA](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics) 最近加入了对分区表insert overwrit

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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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转载《Data Lake Analytics: 使用DataWorks来调度任务》

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。

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Data Lake Analytics: 使用DataWorks来调度DLA任务

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。

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教程: 使用PreparedStatement访问DLA

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。

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下一代企业级云上数据分析服务:Data Lake Analytics

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。

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Data Lake Analytics的Geospatial分析函数

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。

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Data Lake Analytics: 读/写PolarDB的数据

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。

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DataLakeAnalytics: 解析IP地址对应的国家城市地址的能力

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。

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Data Lake Analytics: 以SQL方式查询Redis数据

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...

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