一、阿里数据是什么？
1. 大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等 2. 大数据分析于展现包括 Date V Quick BI 画像分析等 3. 大数据应用 包括 推荐引擎 企业图谱 建议可以从阿里云的大数据认证了解，参加阿里云大数据认证培训快速熟悉阿里云产品
二、阿里数据审核加班吗？
阿里巴巴的数据审核工作是需要加班的。
阿里巴巴数据审核工作实际上是由每天的任务完成量，一般来说是需要审核1000个到1200个的任务。因此虽然名义上没有让你去加班，但实际上为了把这个人物给彻底的完成，所有的人都是需要进行加班才能够彻底完成了。
三、阿里大数据比赛 数据
阿里大数据比赛的重要性
在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了当之无愧的新时代燃料。阿里大数据比赛作为一项重要的数据竞赛活动，不仅仅是一次数据技术的比拼，更是促进技术创新、推动行业发展的平台。比赛通过激励数据科学家挑战性问题，挖掘数据潜力，推动数据驱动决策，对于推动数据技术的发展和人才培养起着至关重要的作用。
比赛的价值
阿里大数据比赛的举办不仅仅是为了比赛本身，更是为了促进数据技术在实践中的应用和创新。参赛者通过比赛的过程，可以锻炼自己的数据分析、建模和解决问题的能力，也可以学习到最新的数据技术和算法，获取行业内的认可和关注。同时，比赛还可以帮助企业发现人才，拓展技术领域的边界，促进数据技术在实际业务中的应用。
数据在比赛中的重要性
作为一场数据竞赛，阿里大数据比赛自然离不开数据。数据既是比赛的基础，也是比赛的灵魂。参赛者通过分析、清洗、建模数据，可以从数据中发现规律，预测趋势，解决问题，实现商业的创新和增长。而数据的质量和多样性，直接关系到比赛的成败。因此，数据不仅仅是比赛的一部分，更是决定比赛结果的关键因素。
数据处理的挑战
在阿里大数据比赛中，数据处理往往是一个巨大的挑战。因为数据量大、多样性高、质量不一，数据清洗、处理和建模的过程往往复杂而繁琐。参赛者需要具备较强的数据处理能力，包括数据清洗、特征提取、建模调参等方面的技能。同时，参赛者还需要具备良好的数据分析能力和问题解决能力，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
数据在商业中的应用
数据在商业中的应用已经成为了当今企业发展的重要标志。越来越多的企业开始重视数据在业务中的应用，通过数据分析、挖掘，实现业务的优化、创新和增长。阿里大数据比赛正是为了推动数据技术在商业中的应用和创新而设立的。参赛者通过比赛，可以学习到最新的数据技术和算法，应用到实际的业务场景中，实现数据驱动的决策和业务发展。
结语
阿里大数据比赛作为一项重要的数据竞赛活动，对于推动数据技术的发展和人才培养具有重要意义。数据作为比赛的基础和灵魂，不仅决定比赛的结果，也推动数据技术在商业中的应用和创新。希望更多的数据科学家能够通过比赛锻炼自己的能力，促进数据技术的发展，推动行业的进步与创新。
四、腾讯大还是阿里大？
阿里大。目前腾讯市值3916.2亿美元，阿里市值3754.5亿美元，但阿里系的支付宝也是万亿巨头，且独立运营，所以说将阿里系所有市值加起来，大腾讯一倍不止。
五、阿里云mqtt如何发布数据？
关键看提供虚拟主机的服务商，按照服务商要求上传，你联系下技术支持咨询下。一般有三种方式：
1、服务商提供数据库地址和帐号密码，给你然后你通过本地数据管理器创建数据库和表，更新数据库网站初始数据。
2、服务商要求你提供数据结构和备份文件，帮你导入和恢复数据。
3、服务商提供界面给你，将你数据库sql脚本导入进去，通过服务商审查后帮你创建数据库
六、阿里adb数据库原理？
ADB笔记：目标：主要用于数据分析，后端支持BI报表和数据大屏。mysql协议，学习成本低。
特有名词：表组，对应RDS的schema。维度表组（系统自带）：自带维度概念的表（例如省份表等），可以放到维度表组下普通表组：一般会把需要关联的普通表放在相同普通表组中，建议这个表组中的所有普通表的一级分区数一致，join性能会有很大提升。
维度表：共享表。普通表：分区表。默认一级分区，可创建二级分区。
分区：普通表才有,一级分区采用hash算法，单表数据量在60亿以内,推荐。
主键：表必须包含主键。由业务id、一级分区键组成，有些情况业务id与一级分区相同。对于记录量特别大的表，从存储空间和insert性能考虑，一定要减少主键的字段数。
数据库创建完毕后，系统会默认创建一个维度表组，所有维度相关的表，可以放到维度表组下。
特殊字段：timestamp timestamp AnalyticDB精确到秒，MySQL支持自定义精度
常用sql连接：https://help.aliyun.com/document_detail/94859.html?spm=a2c4g.11186623.2.38.22c965313Zwnsd
navicat连接后，无法显示建表语句。
输入导入方式：1、DTS；2、数据集成。insert插入显示延迟5-10S，可单独提工单修改。更新数据：AnalyticDB不支持update操作，可以通过主键覆盖的方式进行insert操作来实现和update同等的功能。
数据导出功能较弱，dump方式到OSS/MaxCompute
推荐权限定义方式：https://help.aliyun.com/document_detail/95546.html?spm=a2c4g.11186623.6.578.702d620fyspxAo
索引&扫描原理AnalyticDB内部采用列存方式，通过单列高效过滤后，可直接通过内部记录指针扫描其他列值，减少其他列的索引查询开销。
子查询修改为表关联
普通表join普通表，尽量包含分区列join条件，如果不包含则，尽量通过where条件过滤掉多余的数据。维度表join普通表，没有限制。
默认是全索引，建表成功后，某列删除索引操作，需提工单解决。
二级分区用于删除数据，对于“回溯表”类场景，避免手动删除。
一级分区键选择：1、分布均匀，避免数据倾斜。park_record_id？2、建议选择一级分区列的数据类型为tinyint、smallint、int、bigint或者varchar。3、如果是多个普通表（不包括维度表）JOIN，则选择参与JOIN的列作为分区列。park_record_id？park_id?4、选择GROUP BY或DISTINCT包含的列作为分区列5、如果常用的SQL包含某列的等值或IN查询条件，则选择该列作为分区列。以下列子则选择id作为分区列。 select * from table where id=123 and …; select * from table where user in(1, 2,3);
使用场景以管理员使用为主，范围扫描较多，park_id分区优势更大。历史单条数据，管理员查询较少，可忽略。
用户单条查询，在RDS完成。
多参考设计样例：https://help.aliyun.com/document_detail/97587.html?spm=a2c4g.11186623.6.655.207b43c1yl28Kxhttps://help.aliyun.com/document_detail/97620.html?spm=a2c4g.11186623.6.656.5ebb12f55cr9Pf
为满足高QPS，从设计上采用大宽表、冗余字段，并且避免表关联。
场景描述：全量sql，查询频率低，以区域统计查询为主。最佳实践：区域查询、车场查询读扩大，数据分布均匀+聚集列效果。缺点：PRIMARY KEY (park_record_id,TS)PARTITION BY HASH KEY (park_record_id) PARTITION NUM 128SUBPARTITION BY LIST KEY (TS)SUBPARTITION OPTIONS (available_partition_num = 300)CLUSTERED BY (area_id,park_id)
单个AnalyticDB最多表数 256单个表组总表数 256最大一级分区数 255不支持存储过程
是否支持修改表的一级分区数：当前不支持动态修改，只能删表重建。
七、阿里数据的使用方法？
阿里巴巴集团拥有丰富的数据资源，这些数据在使用时需要遵循相关的法律法规、平台规则和用户隐私保护政策。以下是一些基本的使用方法和建议：
1. **用户数据保护**：在使用阿里数据时，必须严格遵守中国网络安全法等相关法律法规，保护用户隐私，不泄露用户个人信息。
2. **授权访问**：确保你在使用阿里数据时有适当的授权，不要非法收集、使用或泄露他人的数据。
3. **商业用途**：如果你需要使用阿里数据进行商业分析或研究，应确保你的使用方式符合商业伦理，不侵犯商业秘密，并且遵守与阿里巴巴签订的合同条款。
4. **数据分析**：可以使用阿里提供的数据分析工具，如阿里云数据分析服务，来处理和分析数据。
5. **API接口**：可以通过阿里云或其他平台提供的API接口，获取和使用阿里数据。在使用API时，需遵循接口文档中的规定，合理使用接口，不进行滥用。
6. **模型与算法**：可以使用阿里云提供的机器学习平台，利用算法和模型对数据进行分析，以提取有价值的信息。
7. **教育培训**：可以通过参加阿里云学院等渠道提供的培训，学习如何合法、有效地使用阿里数据。
8. **注意安全**：在使用阿里数据时，要注意数据安全，防止数据被未授权访问或篡改，确保数据的安全性和完整性。
9. **合规审查**：对于涉及敏感数据的使用场景，应进行合规性审查，确保使用方式符合行业规定和国家法律。
在使用阿里数据时，应该始终坚持以合法合规为前提，尊重数据所有者的权益，保护个人隐私，促进数据的合理、高效利用。
八、阿里云大数据产品分析？
一、Quick BI
1、产品概述
Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。
2、产品功能
极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。
数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。
丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。
多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。
多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。
灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。
3、产品优势
丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。
高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。
便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。
安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。
4、应用场景
数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。
报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。
交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。
二、关系网络分析
1、产品概述
关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。
关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。
2、产品功能
关联网络
从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。
搜索网络
提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。
时空网络
从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。
动态建模
用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。
3、产品优势
海量数据实时挖掘
支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。
模型认知万物相连
基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。
可视分析高效体验
全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。
三、日志服务 SLS
1、产品概述
日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。
2、产品功能
实时采集与消费（LogHub）
通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。
提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。
用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。
查询与实时分析（Search/Analytics）
实时索引、查询分析数据。
查询：关键词、模糊、上下文、范围。
统计：SQL聚合等丰富查询手段。
可视化：Dashboard + 报表功能。
对接：Grafana，JDBC/SQL92。
用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统
投递数仓（LogShipper）
稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。
支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。
用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。
九、大数据 阿里 应用
大数据是当今数字化世界中的一个热门话题。它是指通过收集和分析大量的数据来获得有用的信息和洞察，从而为企业和组织提供决策支持和竞争优势的一种方法。阿里巴巴集团作为中国最大的电子商务公司之一，已经深入研究和应用大数据技术，将其运用于公司的各个方面。
阿里巴巴的大数据应用
阿里巴巴通过旗下的电商平台、支付系统和物流网络等庞大的业务模块，每天都产生着海量的数据。为了充分利用这些数据，阿里巴巴构建了自己的大数据平台，通过分析这些数据来提升公司的经营和运营效率，并为用户提供更好的服务。
首先，阿里巴巴利用大数据来进行精准推送。根据用户在电商平台上的购物记录和浏览行为，阿里巴巴可以了解用户的兴趣和偏好，并通过个性化推荐系统向用户展示他们可能感兴趣的商品。这样一来，用户可以更快地找到自己想要的商品，提高购物体验。
其次，阿里巴巴通过大数据分析来优化供应链管理。通过分析物流数据和交易数据，阿里巴巴可以实时监控商品的流转情况，预测需求量，并合理配置仓储资源和物流运力。这不仅可以降低成本，还可以提高物流的效率和准确性，为用户提供更快速和可靠的配送服务。
此外，阿里巴巴还利用大数据技术来进行市场营销和广告投放。通过分析用户的购买行为和社交媒体数据，阿里巴巴可以了解用户的消费偏好和生活习惯，为广告主提供精准定向投放的服务。这样一来，广告主可以更有效地将广告展示给真正感兴趣的用户，提高广告的转化率和效果。
大数据带来的价值
阿里巴巴的大数据应用不仅为公司带来了巨大的商业价值，也给用户带来了诸多便利。通过大数据分析，阿里巴巴可以更好地了解用户的需求，提供个性化的服务和推荐，让用户能够更快速地找到自己想要的商品。
对于商家来说，阿里巴巴的大数据平台为他们提供了更多的销售机会和更精准的营销策略。商家可以通过阿里巴巴的大数据分析工具，了解商品的销售情况和用户的购买偏好，从而调整自己的销售策略，提高销售量和盈利能力。
此外，大数据还能够帮助商家发现市场趋势和新的商机。通过分析用户的购买记录和社交媒体数据，商家可以了解哪些产品和服务更受用户欢迎，从而开拓新的市场并推出更符合用户需求的产品。
大数据面临的挑战
虽然大数据给阿里巴巴带来了许多机会和优势，但同时也面临着一些挑战。
首先，随着数据量的增加，数据的存储和处理成本也在快速增长。大数据的存储和处理需要大量的服务器设备和专业的技术团队来支持，这给企业带来了巨大的投入。同时，复杂的数据分析算法和模型的研发也需要大量的人力和财力支持。
其次，大数据的隐私和安全问题也备受关注。阿里巴巴作为一家电商公司，拥有大量用户的个人信息和交易数据。保护用户的隐私和数据安全是阿里巴巴的重要责任和挑战。
最后，大数据分析需要具备一定的专业知识和技能。虽然阿里巴巴拥有强大的技术团队，但将大数据转化为实际的业务价值仍然需要专业的分析师和相关人才的支持。
结语
大数据是当今数字化经济中的重要驱动力之一，它为企业带来了巨大的商机和竞争优势。作为中国最大的电子商务公司之一，阿里巴巴通过大数据技术的应用，不断优化自身的运营和服务能力，为用户和商家创造更多的价值。
然而，大数据的应用也面临一些挑战，如数据的存储和处理成本、隐私和安全问题以及专业人才的需求等。阿里巴巴需要不断提升自己在大数据领域的能力，同时也需要持续关注和解决这些挑战。
总之，大数据是阿里巴巴未来发展的重要战略之一，它将继续推动公司的创新和发展，为用户和商家带来更多的价值。
十、阿里金融 大数据
阿里金融与大数据：数字时代的商业智慧
随着数字化时代的到来，大数据在商业领域扮演着越来越重要的角色。作为中国领先的互联网公司之一，阿里巴巴旗下的阿里金融深知大数据的价值，并且专注于将大数据与金融业务相结合，为企业和个人提供更智能、更高效的金融服务。
阿里金融以其雄厚的技术实力和海量的用户数据，构建了一个庞大的大数据平台。这个平台能够收集、存储和分析来自阿里巴巴旗下各个平台的海量信息，从而从中发现商业运营中的商机，为企业决策提供依据。
阿里金融的大数据平台为企业提供了多种数据服务，帮助企业深入了解消费者行为、市场趋势和竞争环境。通过阿里金融的数据分析，企业可以更准确地识别潜在消费者群体、了解消费者需求，从而制定更有针对性的市场推广策略。此外，大数据还能帮助企业预测销售趋势、优化供应链管理，提高市场竞争力。
阿里金融的大数据平台不仅服务于企业，也为个人用户带来了更便捷、更个性化的金融服务。通过对个人用户的数据分析，阿里金融可以为用户推荐最适合他们的金融产品和服务，例如信用卡、贷款、理财等。同时，大数据还能为用户提供更准确的风险评估和信用评级，提高用户的金融体验。阿里金融基于大数据的智能风控系统，能够及时监测和预警风险，为用户提供更安全的金融交易环境。
阿里金融的大数据平台在金融反欺诈方面也发挥着重要的作用。通过大数据分析，阿里金融能够识别潜在的欺诈风险，包括账号异常行为、交易异常、支出异常等，提前发现并防范风险。同时，大数据还可以帮助建立起全面的用户画像，为金融机构提供更精确的用户身份验证和反欺诈保护。
大数据的应用不仅改变了金融行业的商业模式，也为阿里金融带来了巨大的商业机会。通过对大数据的分析和挖掘，阿里金融能够为企业提供更精准的广告投放服务，根据用户的兴趣和消费习惯，将广告推送给最适合的目标用户。这种精准投放不仅提高了广告的效果，也为广告主带来了更高的回报率。
在大数据的驱动下，阿里金融还积极推动普惠金融的发展。大数据可以帮助金融机构识别和服务于那些传统金融体系中被忽视的群体，例如小微企业、农民工等。通过大数据的智能评估和风控系统，阿里金融能够为这些群体提供更便捷、更低成本的金融服务，促进金融包容和经济发展。
值得一提的是，阿里金融并不仅限于在中国国内发展大数据业务。作为全球领先的互联网公司，阿里巴巴正在将其大数据技术和经验应用到全球市场中。例如在全球电子商务领域，阿里金融的大数据分析能力为全球商家提供了更全面、更准确的市场洞察和竞争分析。
总之，阿里金融以其强大的大数据技术和平台，为企业和个人带来了全新的商业智慧。通过对大数据的分析和挖掘，阿里金融能够为企业提供精准的市场洞察、高效的金融服务，推动企业的发展和创新。对于个人用户而言，阿里金融基于大数据的个性化服务将为他们提供更智能、更便捷的金融体验。随着大数据技术的不断发展，相信阿里金融在数字时代将继续发挥重要的作用。