第一步：準備低成本存儲的業務數據和DLA表
OSS（https://www.aliyun.com/product/oss）是雲上低成本數據存儲的優選方案
DLA（https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics）是雲上低成本、無服務器化的支持OSS數據查詢、分析的優選方案
參考如下文檔使用案例，準備OSS上存儲的業務數據和DLA表：
https://yq.aliyun.com/articles/623282
此步驟預計耗時：5分鐘。
第二步：使用DataV訪問DLA製作數據大屏
DataV（https://data.aliyun.com/visual/datav）是雲上大數據可視化大屏的優選方案
1. 準備DataV
以第一步中的業務數據爲例，構建企業銷售數據大屏，本大屏主要涉及三張表：
orders表，銷售訂單數據；
customer表，客戶記錄數據；
nation表，國家記錄數據；
登錄控制檯DataV控制檯：http://datav.aliyun.com/data，購買基礎版：
使用“兼容MySQL”的方式，就能連接DLA服務，本例中基礎版就能滿足。
2. 準備DLA數據源
點擊 “我的數據”，“添加數據”
編輯數據源：
選擇“兼容MySQL數據庫”類型；
名稱按需進行命名；
根據在DLA控制檯https://datalakeanalytics.console.aliyun.com/overview上的鏈接信息（經典網絡）和在阿里雲站內信收到用戶名、密碼信息，填入相應欄目，選擇目標的tpch數據庫，確定保存。
3. 準備大屏模板
點擊 “我的可視化”，“新建可視化”
選擇“銷售實時監控模板”，點“創建”
本示例大屏中，目標顯示各個國家的銷售數據情況，把下面標紅的框內的組件刪除。
然後爲了佈局，美觀，重新調整一個組件在畫布上的位置。
爲了顯示各個國家的銷售數據情況，需要世界地圖，刪除現有的中國地圖組件，然後在導航欄的“地圖”中選擇“3D平面世界地圖”。
4. 給大屏中的組件配置數據
4.1 給地圖配置數據
根據如下操作，給地圖render數據：
選擇地圖，在數據tab頁面中，“數據源類型數據庫選擇已有數據源我的數據**”中配置的DLA數據源；
在SQL中，填入如下SQL，計算按國家銷售額排序的數據；
select sum(o_totalprice) total_price, n_nationkey, n_name, n_id from orders join customer on o_custkey = c_custkey join nation on c_nationkey = n_nationkey group by n_nationkey, n_name, n_id order by total_price desc;
字段id和value，分別填入上述SQL返回的n_id列和total_price列；
根據業務數據更新需求（見附一：架構示意），選擇大屏數據“自動更新請求”，比如60秒一次；
然後點擊“刷新數據”。
4.2 給總銷售額配置數據
根據如下操作，給總銷售額配置數據：
選擇銷售總額組件，在數據tab頁面中，“數據源類型數據庫選擇已有數據源我的數據**”中配置的DLA數據源；
在SQL中，填入如下SQL，計算銷售總額的數據；
select sum(o_totalprice) total_price from orders;
字段value，填入上述SQL返回的total_price列；
根據業務數據更新需求（見附一：架構示意），選擇大屏數據“自動更新請求”，比如60秒一次；
然後點擊“刷新數據”。
4.3 給按國家銷售排名配置數據
根據如下操作，給總銷售額配置數據：
選擇銷售額國家排名組件，在數據tab頁面中，“數據源類型數據庫選擇已有數據源我的數據**”中配置的DLA數據源；
在SQL中，填入如下SQL，計算按國家銷售額排序的數據；
select sum(o_totalprice) total_price, n_nationkey, n_name from orders join customer on o_custkey = c_custkey join nation on c_nationkey = n_nationkey group by n_nationkey, n_name order by total_price desc;
字段value和content，填入上述SQL返回的total_price列和n_name列；
根據業務數據更新需求（見附一：架構示意），選擇大屏數據“自動更新請求”，比如60秒一次；
然後點擊“刷新數據”。
5. 預覽和發佈大屏
點擊右上角的“預覽”，可以看到大屏發佈後的效果。
確認無誤後，可以進行發佈：
此步驟預計耗時：10分鐘。
附：架構示意
和使用傳統數據庫加DataV構建大屏相比，DataV + DLA + OSS的方案是另外一種低成本選擇，在絕大部分頻率較低的數據刷新的業務大屏場景下，DataV + DLA + OSS的方式遠比DataV + 傳統數據庫的成本低。結合業務數據的產生，整體架構示意如下：
可能的業務數據產出的大屏數據刷新鏈路：
業務應用程序產出的增量數據，直接上傳到OSS中，通過定時查詢，刷新到業務數據大屏中；
業務應用程序產出的業務日誌，採集到日誌服務中，通過定時日誌投遞（最小5分鐘延遲），投遞到OSS中，再通過定時查詢，刷新到業務數據大屏中。
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