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阿里云DataWorks最佳实践中文PDF版电子书文档下载免费

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互联网云服务诉求日益强烈

1)随着社会各行各业“互联网+”改革的深入,企业对数据资产的管理 加工 利用的诉求越来越强烈。

2)利用云计算技术,互联网公司得以快速的将自身的大数据处理能力对外赋能。

3)这也是在Forrester的榜单中,全球主要的四家云服务公司,得以超越Oracle IBM等老牌数仓技术公司,成为一线CDW供应商的原因。

DataWorks核心概念介绍

1)DataWorks是基于MaxCompute计算引擎,从工作室 车间到工具集都齐备的一站式大数据工厂,它能帮助你快速完成数据集成 开发 治理 服务 质量 安全等全套数据研发工作,专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。

2)DataWorks以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,同时以阿里云ECS服务器为技术支持,紧跟大数据主流场景,对接企业实际需求,对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解,让你迅速成长,获取最前沿的技术经验。

3)阿里云数据工厂是阿里云数加重要的PaaS平台产品,它提供全面托管的工作流服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。

4)DataWorks(数据工场)基于MaxCompute作为核心的计算 存储引擎,提供了海量数据的离线加工分析 数据挖掘的能力。

DataWorks目前的发展状况

1)目前DataWorks已在公有云中开放。截止目前,DataWorks已服务4000+公有云客户,支撑了新浪微博 人人车 天弘基金等重要客户。

2)提供可视化的代码开发 工作流设计器页面,无需搭配任何开发工具,简单的拖拽和开发就可以完成复杂的数据分析任务。只要有浏览器有网络,便可随时随地进行开发工作。

阿里云DataWorks的具体功能和作用

1)在正式开始解读之前,我们先来了解一下DataWorks在阿里云CDW服务体系中的角色,以及DataWorks的产品架构。

2)DataWorks支持专有云输出。作为大数据能力赋能的重要手段,DataWorks出现在了ApsaraEnterprise等阿里云专有云解决方案中。

3)从2015年至今,已支撑了包括“城市大脑” “最多跑一次”等重量级政企项目。

4)监控告警运维中心提供可视化的任务监控管理工具,支持以DAG图的形式展示任务运行时的全局情况。可方便地配置短信报警,任务发生错误可及时通知相关同学,保证业务正常运行。

5)DataWorks能够在在不确定能够排除那些用户,那些访问地址,甚至那些字段为可疑或者有害访问时,关注数据内容本身,抓住敏感信息点,并有针对性地对该部分信息进行动态访问遮蔽,从而达到保护数据安全的目的。

6)DataWorks对于特权用户的访问有严格的审查流程,包括何时访问,执行哪些操作,执行顺序等等。

7)记录审计特权用户的访问记录,可以确保特权用户在正确的时间完成了正确的操作,审查是否有越轨行为的出现,进而保证数据系统的安全。

8)DataWorks还会持续输出更多先进的数据管理理念,包括实时数据集成 数据资产分析等。将云计算技术与数仓管理方法论有机结合,保持不断迭代,致力于打造“最适合于大数据数仓建设的平台”,我想这正是DataWorks入选ForresterCDW榜单的原因。

9)DataWorks拥有自己的多租户权限模型。租户可按需申请资源配额,独立管理自己的资源,租户也可以独立管理自有的数据 权限 用户 角色,彼此隔离,以确保数据安全。

10)据悉,DataWorks近日还更新了拖曳式业务流程编辑功能,进一步改善用户体验,打造可能是最好用的数据开发IDE。

11)DataWorks和MaxCompute关系紧密,DataWorks为MaxCompute提供一站式的数据同步 业务流程设计 数据开发 管理和运维功能。

12)使用DataWorks,可对数据进行数据传输 数据转换等相关操作,从不同的数据存储引入数据,对数据进行转化处理,最后将数据提取到其他数据系统。

13)提供强大的调度能力,支持按照时间 依赖关系的任务触发机制,支持每日千万级别的任务按照DAG关系准确 准时运行。

14)支持分钟 小时 天 周和月多种调度周期配置。完全托管的服务,无需关心调度服务器资源问题。租户之间提供隔离,保证不同租户之间的任务不会相互影响。

15)DataWorks的数据集成还具有数据流管控的能力,能够从脏数据 数据流速 并发线程数等多个维度管控数据流的行为,多方位节约用户成本,实现精益化管理。

阿里云DataWorks最佳实践 PDF教程

1)本文档最佳实践教程结合国内多家企业实际项目经验。从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建基于阿里云服务器的大数据集群。

2)采用阿里云ECS服务器作为数据平台,搭建高可用的 高可靠的Flume数据采集通道,运用阿里云DateHub构建中间缓冲队列并担任数据分发枢纽将数据推送至阿里自主研发的DataWorks对数据进行分层处理。

3)采用MaxCompute作为处理海量数据的方案,将计算结果保存至MySQL并结合阿里的QuickBI工作做最终数据展示。

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