Dataphin数据加工流程及属性含义业务板块：比数据域更高维度的业务划分方法，适用于庞大的业务系统。维度：维度建模由Ralph Kimball提出。维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。维度是度量的环境，是我们观察业务的角度，用来反映业务的一类属性。属性的集合构成维度，维度也可以称为实体对象。例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。属性
# 如何实现“dataphin技术架构图”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何实现“dataphin技术架构图”。这个过程需要遵循一系列步骤，从而帮助你理解并实现这个技术架构图。
## 流程步骤
### 步骤一：收集需求
在开始实现技术架构图之前，首先需要收集相关需求，明确所要展示的内容以及数据源。
### 步骤二：绘制关系图
使用ER图的方式绘制dataphin技术架
之前有读者留言让写一篇大型网站的架构演进过程，发现下面这篇文章讲解得很详细，特此分享给大家，相信看完会有所收获。文章在介绍一些基本概念后，按照以下过程阐述了整个架构的演进过程：单机架构第一次演进：Tomcat与数据库分开部署第二次演进：引入本地缓存和分布式缓存第三次演进：引入反向代理实现负载均衡第四次演进：数据库读写分离第五次演进：数据库按业务分库第六次演进：把大表拆分为小表第七次演进：使用LVS
转载
2023-08-25 20:23:12
144阅读
面对各行各业日趋强烈的大数据建设、管理及应用诉求，2018年春季的MWC大会，阿里云重磅推出了智能数据构建与管理平台Dataphin——从数据接入到数据消费全链路，提供一站式的大数据能力，包括产品、技术和方法论等，致力于助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系。Dataphin作为智能的大数据平台，能够协助各行各业智能地建设与管理属于自己的智能数据。自2018年2月
公测两个月，Dataphin公共云版本已经受到了阿里云上众多轻量级用户的关注。事实上，Dataphin作为一款大数据智能构建与管理的产品，其核心功能是面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求，一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力，包括产品、技术和方法论，助力企业打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系，以驱动业务创新。日前，基于公测期间用户关注
DATAphin产品架构全景
随着大数据时代的到来，数据分析和数据处理变得越来越重要。在这个背景下，DATAphin产品应运而生。DATAphin是一个强大的数据处理和分析平台，可以帮助用户高效地进行数据处理和分析工作。本文将对DATAphin产品的架构进行科普介绍，并提供相应的代码示例。
DATAphin产品的架构可以分为三个主要的部分：数据采集、数据处理和数据分析。
首先，数据采集是指从
Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出，一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力，以助力企业显著提升数据治理水平，构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin兼容多种计算平台，并开放可拓展的能力，以适应不同行业客户的平台技术架构和特定诉求。Dataphin产品能力大图如下图所示基本概念：数据板块：（原名业务板块 < V
转载
2023-07-30 20:39:40
699阅读
# 理解 Dataphin 架构：数据智能的未来
在大数据时代，企业需要高效地管理和分析海量数据，以便在激烈的市场竞争中获得优势。Dataphin 是一个强大的数据智能平台，其架构设计旨在为企业提供全面的数据解决方案。本文将通过介绍 Dataphin 的架构和功能，帮助您更好地理解数据智能的应用。同时，本文将包括一些代码示例和可视化图表，进一步加深对此架构的理解。
## Dataphin 架构
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；
业务数据存储是业务系统最基本的构成，构建数据中台，就是要将这些数据集中起来放到一个有更强算力的地方集中处理，所以对于数据集成的能力是构建数据中台最基本要求；从存储的发展历程来看，由于不同的业务场景需求，带来了数据存储的不同发展路径，在企业发展中随着业务规模的变化，也会选择不同的存储来支撑，所以每个企业一定会存在异构存储，如何将多源异构存储中的数据集成起来是企业做数据中台需要面临的一个巨大问题；当然
# 阿里的 Dataphin 应用架构解析
Dataphin 是阿里云推出的一款数据集成和管理平台，旨在为企业提供高效的数据处理能力和灵活的数据应用支持。本文将深入探讨 Dataphin 的应用架构，通过示例代码和类图帮助读者更好地理解这一架构。
## 1. Dataphin 的概述
Dataphin 是一个支持数据开发、治理和智能分析的产品，可以帮助企业实现数据的全流程管理。它包括数据接入
阿里云智能数据构建与管理 Dataphin （下简称“Dataphin”）近日重磅上线公共云，开启智能研发版本的公共云公测！在此之前，Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户，已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台，不仅大幅度提升大数据研发效率，实现数据资产的标准化管理，更通过数据服务体系让数据智能驱动业务。经过半年时间准备，Dataphin已于2019年4月23日正式登陆阿里云公共
一、说明数据仓库的规范建模，可以用脚本，也可以用工具，阿里云的数仓规范建模进行了自身的工具化管理，致力于提供体系化和系统化的数据建模的功能。建模应基于明确的业务需求，通过顶层设计，规范定义数据的标准及计算接口。、阿里云的数据仓库建模过程包含：维度、业务过程、原子指标、衍生原子指标、业务限定、派生指标、事实逻辑表、维度逻辑表、汇总逻辑表、建模引擎几个部分。二、规范定义-维度维度是由独立不重叠的数据元
转载
2023-08-08 10:18:24
114阅读
# Dataphin的架构设计解析
Dataphin是一款专注于数据分析和管理的平台，其架构设计旨在实现高度的灵活性和可扩展性。本文将介绍Dataphin的整体架构，核心组件，提供代码示例，流程图，以及类图，以帮助读者更好地理解其设计理念。
## 一、Dataphin的核心组件
Dataphin的架构主要由以下几个核心组件构成：
1. **数据接入层**：负责从各种数据源中接入数据，包括关
一. 简介1.1 介绍 Dataphin是由阿里研发的智能大数据建设平台，提供一站式数据中台（大数据平台）建设服务。Dataphin通过沙箱（项目）实现业务及作业资源隔离，运行更快，且数据同步到Dataphin后，会统一将敏感数据脱敏后放入脱敏层，增强安全性并提高了效率。 Dataphin支持选择不同计算引擎进行数据处理，包括：MaxCompute、HadoopHive、AnalyticDB Po
按照字母顺序排序ActiveMQApache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。Alluxio前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、
目录1. 数据湖框架2. Delta Lake3. Apache Iceberg4. Apache Hudi1. 数据湖框架目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为：Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi。Delta Lake：DataBricks公司推出的一种数据湖方案，网址：https://delta.io/Apache Iceberg：
编译自 Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure 作者：Benjamin H. Sigelman, Luiz Andre Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Jaspan, Chandan Shanbh
转载
2023-09-12 06:43:53
27阅读
100Wqps异地多活，得物是怎么架构的？说在前面在40岁老架构师尼恩的数千读者群中，一直在指导大家简历和职业升级，前几天，指导了一个华为老伙伴的简历，小伙伴的优势在异地多活，但是在简历指导的过程中，尼恩发现： 异地多活的概念、异地多活的架构、非常重要，但是小伙伴却对整个异地多活的体系，不是太清晰。异地多活的概念有很杂乱，像什么同城双活、两地三中心、三地五中心等等这里 ，尼恩 站在 得物 异地多
国内外对Hadoop生态系统的生存状况争论不休，既然如此，我们不妨摸底调查一番，看看国内一线互联网公司(具备自我搭建大数据平台能力的厂商)的大数据平台是如何搭建的?是否基于Hadoop生态系统?Hadoop的存在感有多少?庞大的Hadoop生态系统中又有哪些组件真正脱颖而出了呢?(本文内容来源于公开资料整理)BAT之阿里巴巴如果要论数据，恐怕只有以电商起家的阿里巴巴才能拥有如此丰富且庞大的数据。有
