目录一、DataWorks概况1.1  定义1.2  功能1.3  与MaxCompute的关系二、基于DataWorks与MaxCompute构建云数仓三、是否适用于本公司一、DataWorks概况1.1  定义DataWorks 是基于MaxCompute计算引擎的一站式开发工场,帮助企业快速完成数据集成、开发、治理、质量、安全等全套数据研发工作。1.2
## dataworks 部署架构 在大数据领域中,数据的处理和分析是非常重要的。为了有效地进行数据处理和分析,需要有一个稳定可靠的数据处理平台。DataWorks是一种云上的数据处理平台,具有高可用性、高性能和高扩展性。在本文中,将介绍DataWorks部署架构,并给出相关的代码示例。 ### DataWorks 部署架构概述 DataWorks部署架构主要由以下几个组件组成: 1.
原创 2023-09-27 13:48:11
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什么是DataWorksDataWorks是从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工场,助力您快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量和安全等全套数据研发工作。本文为您介绍什么是DataWorks,以及DataWorks的功能和使用限制。DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据
一、概述DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,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。 DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute、开源大数据引擎E-MapReduce、实
一、开通Dataworks(1)百度搜Dataworks,进入如下页面,点击立即开通 (2) 这里要选好自己想要的配置,这里展示我之前的配置解决方案:选DataWorks+MaxCompute组合产品 DataWorks:标准版 购买时长:1年 MaxCompute:按量付费(3)开通好之后,进入Dataworks的控制台,点击dataworks首页二、进入dataworks首页三、数据开发(1)
1、DataWorks概念DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,提供了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务和一站式开发管理的界面。DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎,提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发和治理的平台,自带阿
背景:2018年5月份,刚来公司的时候要求写一份大型的数据报告,大概200多页。那时候公司的BI数据仓库还没搭建完善,而且数据ETL仍然使用的是KETTLE工具,只能支撑T+1的更新。更郁闷的是写个算法,结果跑了8个小时根本无法支撑整个每天产生的GB级别的数据计算量。还有更可怕的是,公司产品分为好几个版本,且放在不同的生产库内,早期的开发很多都离职了且经常是标注不明确,导致大量的脏数据。(还好后期
 DataWorks开发规范1 数仓基本概念 1.4.1 ods数据源层表命名规范 1.4.2 dim维表层表命名规范 1.4.3 dwd数据明细层表命名规范 1.4.3 dws数据明细层表命名规范 1.4.4 ads数据应用层表命名规范 1.1 数据仓库架构 1.2 数据仓库具体业务域划分 1.3 数据仓库数据流动方向 1.4 数据仓库中表命名规范 2 DataWorks开发规范 2.
# 深入理解 Dataworks 底层架构 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现 Dataworks 的底层架构Dataworks 是一个强大的数据开发与管理平台,能够帮助企业更高效地处理和分析数据。 ## 流程图 我们先通过流程图展示构建 Dataworks 底层架构的整体流程: ```mermaid flowchart TD A[需求分析] --> B[架构设计]
原创 22天前
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一、概述DataWorks数据工场,是MaxComputer的可视化开发平台,一站式开发、管理界面  1.功能概述1.强大调度:支持分钟到月的调度2.多种任务:支持ODPS、SHELL等多种任务3.可视化开发:B/S架构的可视化开发界面,简单易上手2.基本概念1.任务      0个或多个表作为输入,1个或多个表作为输出。主要分为节点任务、工作流任务、内部节点2.实例      某个任务某个时刻的
转载 2023-07-24 23:51:27
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# 数据工程师教程:如何实现dataworks技术架构 ## 1. 流程概述 首先,让我们来看一下实现dataworks技术架构的整体流程。我们可以用下面的表格展示步骤: | 步骤 | 描述 | |------|-----------------------| | 1 | 创建项目 | | 2 | 配置数据源
分布式文件存储的来源在这个数据爆炸的时代,产生的数据量不断地在攀升,从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘,首先要考虑的就是海量数据的存储问题,比如Tb量级的数据。谈到数据的存储,则不得不说的是磁盘的数据读写速度问题。早在上个世纪90年代初期,普通硬盘的可以存储的容量大概是1G左右,硬盘的读取速度大概为4.4MB/s.读取一张硬
# 实现 DataWorks 技术架构的指南 在现代数据处理与分析的世界中,DataWorks 成为了企业管理数据的重要工具。作为一名刚入行的小白,理解 DataWorks 的技术架构及其实现过程是非常重要的。本文将通过详细的流程、代码示例以及可视化图表,帮助你更好地掌握 DataWorks 的技术架构。 ## 一、DataWorks 技术架构的流程 理解整个实现流程是第一步。以下是实现 D
原创 1月前
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网址:阿里DataWorkers网址:数据集成概述 - 大数据开发治理平台 DataWorks - 阿里云 目录网址:阿里DataWorkers网址:数据集成概述 - 大数据开发治理平台 DataWorks - 阿里云一、DataWorks 工作流程1、数据集成(1)数据同步过程中几个必要的东西 2、数据开发(1)写sql,但又不止写sql(2)调度配置3、运维工作&nbsp
转载 2023-07-14 15:14:21
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 一、数据开发1.任务开发新建表      野路子可以直接新建一个任务,粘贴DDL,手动运行任务即可完成建表“数据管理”->数据表管理中建表:            支持可视化建表和DDL建表(配合之前的宏,建表还是很快的)    当然,这种方式的局限也很明显,一是稍显繁琐,二是不能同时运行多个任务,三是不能保存建表脚本(每次都得去查找数据中找到建表DDL)脚本开发,下文介绍查看表
概述DataWorks提供九个核心功能模块:以数据为基础,以全链路加工为核心,提供数据汇聚、研发、治理、服务等多种功能。既能满足平台用户的数据需求,又能为上层应用提供各种行业解决方案,整体功能架构如下图所示。产品架构数据集成:全领域数据汇聚数据集成(Data Integration)是提供了可跨异构数据存储系统能力、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台。目前数据集成主要支持数据批量(离线)
作为两款产品的深度使用者,浅略地谈一谈dataworks和dataphin两款产品的区别。区别1:产品功能不同1、Dataworks,在阿里集团内部为大家所熟知的部分是D2,在阿里云则是数加平台的主体-数据工厂。DataWorks(数据工场)具备全栈数据研发能力(数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建)的大数据平台;
# DataWorks架构与任务调度 在现代数据处理背景下,数据科学家的工作不仅依赖于数据本身的质量与数量,也与数据处理流程的高效性紧密相关。而在这个过程中,任务调度显得尤为重要。本文将探讨DataWorks架构及其任务调度机制,并通过代码示例使读者更好地理解。 ## 什么是DataWorksDataWorks是一种集成的数据开发和调度平台,主要用于数据的自动化处理、实时分析和可视化。它
# 如何实现 “DataWorks 架构图” 在当今大数据时代,数据架构的设计和可视化显得尤为重要。使用阿里云的 DataWorks,我们可以清晰地构建和展示数据的流动及其相互关系。本文将指导你如何实现 DataWorks 架构图,包括流程、示例代码和可视化工具的使用。 ## 整体流程 首先,我们来看看如何实现 DataWorks 架构图的一般流程。下表展示了实现的各个步骤: | 步骤 |
原创 2月前
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该文章来自于阿里巴巴技术协会(ATA)精选文章。一、总体在阿里通信必零(计费重构)项目中,在完成项目建设的同时,我们把日常常用的一些工具类进行了抽取沉淀,形成了基础库。我觉得有些东西挺好用的,写篇文章介绍一下。 二方库: <dependency> <groupId>com.alicom</groupId> <artifactId>alicom-fra
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