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阿里云云原生数据湖分析1元10TB

¥1.00¥16,342.00

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云原生数据湖分析(简称DLA)是无服务器化(Serverless)的云原生数据湖分析服务,支持按需与保留资源使用,打造最具性价比的云原生数据湖分析平台。提供一站式的云原生数据湖分析与计算服务,支持 ETL、机器学习、流、交互式分析,可以与 OSS、数据库等多种数据源搭配使用。数据湖管理,帮助客户解决高效构建安全的数据湖,功能包括元数据的管理、一键入湖、元数据爬取、增量湖等功能。

数据源 Serverless SQL(兼容Presto版本) Serverless Spark
OSS 支持 支持
RDS 支持 支持
PolarDB 支持 支持
Lindorm 待支持 支持
Hbase 待支持 支持
MongoDB 支持 待支持
Tablestore 支持 支持
AnalyticDB MySQL 支持 支持
AnalyticDB MySQL 支持 支持
AnalyticDB PostgreSQL 支持 支持
MaxCompute 支持 支持
Elasticsearch 支持 支持
ECS自建Druid数据库数据 支持 支持

何时使用DLA

DLA主要围绕数据湖存储OSS提供一站式的云原生数据湖分析与计算方案,如果您有如下的痛点可以使用DLA:

  • 寻求一站式的数据湖解决方案,从数据高效入湖、数据的ETL、机器学习、交互式分析。DLA提供了数据湖构建、Presto&Spark引擎。
  • 寻求安全的数据处理解决方案。DLA所有的库表及存储的数据都有一整套安全的方案,避免数据被误用。
  • 寻求低成本的数据处理方案。DLA方案是完全Serverless的解决方案,是阿里云提供的云原生的数据处理方案。
  • 从之前Hadoop体系过渡到数据湖方案。DLA提供与Hadoop体系兼容的过渡方案。

为什么同时支持Serverless SQL与Serverless Spark?

DLA Serverless SQL是在开源Apache Presto基础上研发,完全由内存完成计算工作,具备高性能、交互式的分析体验,秒级可返回;DLA Serverless Spark是在开源Apache Spark基础上研发,兼容Apache Spark所有的API。

以下场景推荐您使用DLA Serverless Spark:

  • 需要自定义Code,SQL很难表达的,例如编写Java、Scala、Python或者SQL带条件的。
  • 需要大规模的清洗,例如1天清洗1次OSS 1TB~1PB的数据。
  • 需要算法支持,DLA Spark支持完整的Spark算法库。
  • 需要支持Streaming。

数据湖分析的典型应用场景

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  • 阶段1:构建数据湖(需要关联 DLA 的Meta)
    • 数据库 入湖:可以通过DLA提供的 一键建湖 的能力,客户也可以通过其他手段建湖;
    • 文件上传:数据上传后,DLA元数据爬取功能可自动爬取构建好元数据体系;
    • 流式数据:DLA提供了DLA SparkStreaming来对接,并写入OSS之中,提供Hudi格式的支持,自动关联好DLA的Meta;
  • 阶段2:DLA Serverless Spark提供强大的数据清洗能力,把ODS层的原始数据清洗为结构化的DW数据。
  • 阶段3:DLA可以提供SQL交互式分析或者 通过DLA Spark做进一步的计算等。

联邦分析分析: 同时连接多个数据源做数据的分析

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  • 联邦分析与轻量级清洗方案:可对接数十种数据源对各种数据源进行查询与轻量数据级清洗。
  • 可以支持扫描量版本 与 CU版本混合使用。

其他信息

选择规格

首购1元10T, 50T, 200T, 500T, 1PB