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Serverless对日志服务中的数据进行ETL处理

通过日志服务+函数计算ETL,快速完成日志采集、加工、查询、分析和展示。

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DataWorks实时同步/实时ETL/批同步ETL灰度邀测中

DataWorks实时同步功能可以支持多种实时数据源(Kafka、MySQL Binlog,Oracle CDC等),可以将实时消息数据经过一些列处理后再写入目的数据源。同时在此前DataWorks数据集成强大EL(Extract-Load)能力基础之上,增加了数据处理能力(Transform),实现了完整了ETL链路。

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阿里云Data Lake Analytics正式商业化

产品介绍: Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore等)数据源的数据适用客户: 全网发布功能: 阿里云Data Lake Analytics正式商业化,无需ETL即可开启异构数据源的联邦实时分析能力。

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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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使用函数工作流+函数计算轻松构建 ETL 离线数据处理系统

随着云计算、人工智能、物联网等新技术的应用普及,人类产生的数据呈现出了爆发式增长的态势,对数据处理的需求能力也提出了越来越高的要求。数据成了重要资产,收集、处理数据的能力成为了核心竞争力,比如:应用服务的运行监控,运营数据的分析,以及深度学习的数据过滤、预处理等,这些对已有数据的处理能力将直接影响服务的运营效率。

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Lyft 基于 Flink 的大规模准实时数据分析平台(附FFA大会视频)

如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台。

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你真的需要数据湖吗?

数据湖已经成为许多大数据项目的基石,就因为它们在处理高速生成的大量数据时,提供了更容易、更灵活的选择。

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日志服务数据加工的设计与实践

在日志类数据成为生产资料得到越来越多关注的今天,日志服务数据加工抽象了规整、分发、富化等操作,帮助数据在阿里云服务和开源生态间流动起来,让日志分析变得更容易。

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数据中台的OneModel体系与经典维度建模理论有何关系?

作者:柯根 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com维度建模经典理论维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法,将数据结构化的逻辑设计方法,它将客观世界划分为度量和上下文,Kimball最先提出这一概念。

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OneModel体系能给数据中台的建设带来什么?

作者:柯根 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com重要地位造成企业大数据建设的痛点原因,概括起来就是“烟囱式”开发造成数据不标准、不规范。所以数据中台建设的切入点需要以“数据公共层建设”消除因“烟囱式”开发给业务带来的困扰和造成的技术上的浪费。

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AnalyticDB for PostgreSQL 实时数据仓库上手指南

AnalyticDB for PostgreSQL 提供企业级数据仓库云服务,基于开源Greenplum构建,采用MPP架构,支持1000+节点PB级数据的实时分析。

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日志服务(SLS)数据加工功能发布

日志服务用户,您好! 针对日志生命周期内存在的各种数据规整、分发、富化、清洗场景需求,阿里云日志服务(SLS)新推出了“数据加工”功能。 推荐在日志服务上进行数据规整、加工或联合其它数据源做分析的数据工程师使用。

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新功能:日志服务命令行工具ETL发布!

日志服务命令行工具ETL发布,解决数据采集、分析查询、投递归档、外部整合过程中的数据规整痛点,提供实时、可靠、可扩展、可管理的运行模式支持,以及全面简单的ETL规则,并支持丰富的扩展支持。

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日志服务数据加工: 用户手册下载 (持续更新)

本文提供日志服务数据加工的ETL语言中完整语法, 200+函数与400+GROK模式等完整手册下载.持续更新.

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用Flink取代Spark Streaming!知乎实时数仓架构演进

本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进,这包括以下几个方面: - 实时数仓 1.0 版本,主题:ETL 逻辑实时化,技术方案:Spark Streaming。 - 实时数仓 2.0 版本,主题:数据分层,指标计算实时化,技术方案:Flink Streaming。

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日志服务数据加工最佳实践: 日期时间处理

本文介绍日志服务数据加工最佳实践: 日期时间处理, 覆盖日志互转实践, 时区转换, 日期偏移等

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日志服务数据加工最佳实践: 使用搜索映射做高级数据富化

典型映射方式不能满足富化需求时, 可以使用搜索映射, 搜索映射与传统方式映射的区别在于匹配方式不同. 本篇介绍日志服务数据加工最佳实践: 使用搜索映射做高级数据富化.

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日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化

本篇覆盖日志服务数据加工最佳实践: 从RDS-MySQL拉取数据做富化的各种场景, 包括定期刷新拉取所有, 拉取部分数据, 拉取后再过滤数据, 调整返回表格结构等

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日志服务数据加工最佳实践: 构建字典与表格做数据富化

本篇介绍日志服务数据加工最佳实践: 构建字典与表格做数据富化, 覆盖多种方式: 直接, 任务配置, 字典表格函数, RDS-MySQL, 其他Logstore等

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