近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点： 大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处； 稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用； 列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。

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阿里云上拥有丰富的云存储、云数据库产品。如果您希望针对这些产品中的数据进行分析和搜索，可以通过DataWorks的数据集成服务，将离线数据同步到Elasticsearch中，最快可达到5分钟一次。 注意：做数据同步时可能会产生公网流量费用，请您知晓。

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随着软硬件各方面条件的成熟，数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是，数据湖不需要专门的“入仓”的过程，数据在哪里，我们就从哪里读取数据进行分析。这样的好处在于：一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算，而需要分析的时候又可以分析；另一方面，因为省去了入仓的流程，对于中小型企业来说人员投入更少，更容易上手。

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# 前言 [Data Lake Analytics ](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics)（后文简称DLA）提供了无服务化的大数据分析服务，帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。

在关系型数据库中，用户可以对大数据量的表进行分区，提高查询的性能。同样在DLA中，用户可以使用分

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TableStore（简称OTS）是阿里云的一款分布式表格系统，为用户提供schema-free的分布式表格服务。随着越来越多用户对OLAP有强烈的需求，我们提供在表格存储上接入Data Lake Analytics（简称DLA）服务的方式，提供一种快速的OLAP解决方案。

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1. 日志信息不够丰富，怎么破 在日志分析场景中，我们经常遇到这样的问题，日志中的信息不完善。例如，日志中包含了用户的点击行为，但是却缺少用户的属性，例如注册信息、资金、道具等信息。 而产品PD、运营同学分析日志的时候，往往需要这种联合分析用户的属性和行为，例如分析用户地域对付费习惯的影响。

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2018第九届中国数据库技术大会，阿里云数据库产品专家萧少聪带来以阿里云如何打破Oracle迁移上云的壁垒为题的演讲。Oracle是指“数据库管理系统”，面对Oracle迁移上云的壁垒，阿里云如何能够打破它呢？本文提出了Oracle 到云数据库PPAS迁移的方案，这种迁移方案为什么比Oracle到 MySQL系列的迁移容易推动呢？答案即将揭晓。

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之前其实在云计算的1024中玩法中其实也有介绍过在 ECS 搭建一个 NextCloud 的网盘，不过其实 ECS 云盘的价格还是比较贵的，在高并发下载的时候也容易遇到 I/O 瓶颈，特别是当云盘储存到一定容量以后如何扩容云盘也会是一个比较麻烦的事情。

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阿里云支持与服务部出品，每月汇集客户常见问题解答、技术干货、趣味云知识、精选文章、客户案例、热门活动、服务产品推荐等内容

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MySQL的用户都面临都一个难题，异常或者故障问题难定位，很多时候都靠“猜”。 如果比较幸运，异常正在发生，我们还可以获取到会话、引擎状态等信息； 如果没有异常现场，要找到根因，除了慢日志、错误日志、性能监控外，可能就没有更多的可用信息帮助用户定位问题。

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