全局事务服务GTS
全局事务服务用于处理分布式环境下高性能事务一致性问题。可以与DRDS、RDS、MySQL、PostgreSQL等数据源，EDAS、Dubbo及其他RPC框架，MQ消息队列等中间件产品配合使用，轻松实现分布式数据库事务、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。
全局事务服务（Global Transaction Service，简称GTS）用于实现分布式环境下特别是微服务架构下的高性能事务一致性，可与 RDS、MySQL、PostgreSQL 等数据源，Spring Cloud、Dubbo、EDAS 及其他 RPC 框架，消息队列等中间件产品配合使用，实现分布式数据库事务、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合.全局事务服务 ...
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Spring Cloud Netflix应用迁移EDAS
场景描述 Spring Cloud Netflix微服务应用迁移到EDAS 服务（SpringCloud Alibaba云版本）的方法， 迁移后充分利用阿里云监控、调用链、限流降级 等能力，优化应用生命周期管理。 解决问题 1.帮助自建SpringCloudNetflix微服务应用 通过简单修改迁移到阿里云企业级分布式 应用服务（EDAS）平台。 2.迁移到EDAS后，简化应用的运维，提升监 控、调用链探测、限流降级等管理能力，提 高对应用的全生命周期管理。 产品列表 企业级分布式应用服务（EDAS） 负载均衡（SLB） 专有网络（VPC） 云服务器（ECS）
2.4节介绍部署微服务应用依赖的 RabbitMQ消息队列。2.5节介绍部署微服务应用依赖的 MongoDB数据库。2.6节介绍修改应用启动成功线下微服务应用。2.2.构建 PiggyMetrics本地开发环境 步骤1 下载项目源码。git clone https://github.com/sqshq/piggymetrics.git 步骤2 自行安装 JAVA环境和 MAVEN编译环境。1.请自行完成下载 ...
EMR集群安全认证和授权管理
场景描述 阿里云EMR服务Kafka和Hadoop安全集群使 用Kerberos进行用户安全认证，通过Apache Ranger服务进行访问授权管理。本最佳实践中以 Apache Web服务器日志为例，演示基于Kafka 和Hadoop的生态组件构建日志大数据仓库，并 介绍在整个数据流程中，如何通过Kerberos和 Ranger进行认证和授权的相关配置。 解决问题 1.创建基于Kerberos的EMR Kafka和 Hadoop集群。 2.EMR服务的Kafka和Hadoop集群中 Kerberos相关配置和使用方法。 3.Ranger中添加Kafka、HDFS、Hive和 Hbase服务和访问策略。 4.Flume中和Kafka、HDFS相关的安全配 置。 产品列表：E-MapReduce、专有网络VPC、云服务器ECS、云数据库RDS版
步骤2 查看 Flume后台日志，发现有报错信息：cd/mnt/disk1/log/flume/default-agent tail-f flume.log 说明该 Flume没有权限消费 Kafka队列的消息，需要通过 Kafka集群的 Ranger配置 消费消息队列的权限。文档版本：20200330 82 EMR集群安全认证和授权管理 EMR Hadoop安全集群和网关集群 步骤3 参考章节 2.6.3，编辑 Kafka...
云原生大数据计算服务MaxCompute
阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute是面向分析的企业级云数仓，作为一体化大数据智能计算平台ODPS的大规模批量计算引擎，MaxCompute以 Serverless 架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，使您经济高效的分析处理海量数据，进行敏捷的业务洞察。
消息队列 Kafka 版.实现MaxCompute表数据的可视化分析.与MaxCompute集成，实现可视化分析.联合发布企业级BI分析解决方案.帆软 FineBI.基于Kettle的MaxC插件数据上云.分布式计算框架MaxFrame发布,高效、一站式完成Data+AI开发.MaxCompute发布按量付费闲时版，计算成本至高节省66.66%.MaxCompute 物化视图智能推荐发布，CU算...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
部署消息队列 Kafka 消息队列 Kafka版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。广泛用 于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为 大数据生态中不可或缺的部分。步骤1 登录阿里云消息队列 Kafka版控制台。（https://kafka.console.aliyun.com）步骤2 切换地域为华东 1...
函数计算FC
阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码。更棒的是，您只需要为代码实际运行消耗的资源付费，代码未运行则不产生费用。
消息队列（MNS）触发器.编写函数对发布在主题上的消息进行实时处理.内容分发网络（CDN）触发器.编写函数对 CDN 事件（预热、刷新等）进行自定义处理.了解所有触发器支持列表.函数计算FC通过触发器与事件源进行关联，关联后的事件源，会在事件产生时以同步或异步的方式触发函数执行，并将变更事件作为入参传递给入口函数....
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E-MapReduce
阿里云E-MapReduce(简称EMR)是阿里云云原生数据湖的核心计算引擎，全面支持Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink等大数据组件，为客户提供企业级开源大数据平台服务。通过有效弹性伸缩和数据分层存储机制，相较于传统HDFS固定集群方式，可节省50%以上的费用，同时支持创建抢占式实例，相比按量付费的购买方式，可节省50%~80%的费用。
支持如消息队列，消息服务等的读写，提供SDK包装，方便用户使用.对阿里云上的产品环境进行了深度的整合支持.完善的云上生态支持.为什么选择E-MapReduce?EMR Workflow商业化公告.全链路数据湖开发治理解决方案2.0重磅升级.阿里云智能数据湖入选第六届数字中国建设峰会“十大硬核科技”.阿里云EMR 2.0：重新定义新一代开源...
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云消息队列 Confluent 版
云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案。
更多产品与服务.支持多种主流编程语言进行软件开发，例如 Java...云消息队列 Confluent 版是阿里云与 Apache Kafka 项目创始团队所创立的 Confluent 公司合作，基于 Apache Kafka 核心能力提供的企业级全托管消息队列服务，旨在为企业提供集成消息流式处理与大数据系统的一站式解决方案.查看产品文档.云消息队列 Confluent 版.
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基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
在大数据ETL场景，Kafka是数据的流转中心，Kafka中的数据一般是原始数据，可能存在多种数据混杂的情况，需要进一步做数据清洗后才能进行下一步的处理或者保存。利用函数计算FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函数计算FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队列/ES等都可以自定义的对接
利用函数计算 FC，可以快速高效的搭建数据处理链路，用户只需要 关注数据处理的逻辑，数据的触发，弹性伸缩，运维监控等阿里云函数计算都已经做了集成，函 产品列表 数计算 FC也支持多种下游，OSS/数据库/消息队 列/ES等都可以自定义的对接。专有网络 VPC 阿里云交换机 解决问题 阿里云安全组•快速搭建起数据处理全链路 ...
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步
应用场景 在大数据场景，企业的Kafka实例可能存在多种情况，比如使用阿里云Kafka服务，可能是自建开源Kafka，或者是其他云上的云Kafka。不同的业务使用不同类型的Kafka实例，在这个前提下Kafka实例之间可能会需要消息同步的情况： 同帐号容灾场景：比如Kafka实例都是阿里云Kafka，但是Kafka实例会有主备之分，需要将主Kafka实例的消息实时同步到备Kafka。 跨帐号或异地容灾：这类场景比如主Kafka是阿里云Kafka，备Kafka是IDC开源自建Kafka，或者是其他云上的Kafka。 不同业务之间消息同步：因为现在的业务通常不会是信息孤岛，都需要消息互通，所以可能是A业务的Kafka实例消息需要同步到B业务的Kafka实例，并且这两个Kafka实例归属不同的RAM角色，有自己独自的权限控制。 解决问题 解决使用开源组件做消息同步的高成本问题。 解决使用开源组件做消息同步的并发性能、稳定性问题。 解决使用开源组件做消息同步的可靠性问题（重试机制，容错机制，死信队列等）。 大幅提升构建消息同步架构的效率，降低构建复杂度问题。
（这里有异步调用和同步调用两种方式，为了能快速消费消 息，这里选择异步调用，并且两种调用方式的正文负载大小不同，同步调用为32MB，异步调用为128KB） 触发器启用状态：勾选 批量推送：默认关闭。（可以选择开启，然后可以设置批量推送的条数，批量推送 间隔，根据需求选择是否批量推送） 推送格式：RawData（也...
RocketMQ性能压测快速方案
在客户对产品性能存疑或者给客户进行POC验证时可以用本实践来快速完成性能测试。
云消息队列RocketMQ版：是阿里云基于ApacheRocketMQ构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式“消息、事件、流”统一处理平台，面向互联网分布 式应用场景提供微服务异步解耦、流式数据处理、事件驱动处理等核心能力。文档版本：20240506 6RocketMQ性能压测快速方案 前置条件 前置条件 在进行本文操作之前，您需要...
基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
在大数据ETL场景，将Kafka中的消息流转到其他下游服务是很常见的场景，除了常规的消息流转外，很多场景还需要基于消息体内容做判断，然后决定下游服务做何种操作。 该方案实现了通过Kafka中消息Key的内容来判断应该对MongoDB做增、删、改的哪种DML操作。 当Kafka收到消息后，会自动触发函数计算中的函数，接收到消息，对消息内容做判断，然后再操作MongoDB。用户可以对提供的默认函数代码做修改，来满足更复杂的逻辑。 整体方案通过CADT可以一键拉起依赖的产品，并完成了大多数的配置，用户只需要到函数计算和MongoDB控制台做少量配置即可。
l 云消息队列 Kafka 版：云消息队列 Kafka 版是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消 息队列服务。云消息队列 Kafka 版广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在 线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。l 云数据库 MongoDB 版（ApsaraDB for MongoDB）：完全兼容 MongoDB 协议，基于...
云消息队列 ApsaraMQ
云消息队列 ApsaraMQ 是阿里云自主研发的消息队列服务系列产品的总称，旨在为开发者和企业的不同业务场景提供强大、可靠、低成本、高弹性且易于管理的消息服务。云消息队列 ApsaraMQ 全系列产品提供 Serverless 化的消息服务，按实际使用量付费，自适应弹性，跨可用区容灾，帮助客户降低使用和维护成本，专注业务创新。
云消息队列 RabbitMQ 版是一款兼容 AMQP 0-9-1 协议，解决开源稳定性痛点的消息队列产品，同时具备按量后付费的售卖模式开箱即用、无需评估容量等优势.云消息队列 RabbitMQ 版.移动互联网、物联网、互动直播原生支持，万物互联，端与云双向通信，支撑千万级设备同时在线.云消息队列 MQTT 版.消息服务是一款易集成、高并发、...
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云消息队列 RabbitMQ 版
云消息队列 RabbitMQ 版是阿里云打造的云消息服务，广泛用于海量队列分发、分布式定时任务等场景。支持 AMQP 协议，开箱即用，轻松实现快速上云，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 RocketMQ 版.移动互联网、物联网、互动直播原生支持，万物互联，端与云双向通信，支撑千万级设备同时在线.云消息队列 MQTT 版.云消息队列 Kafka 版是 Apche Kafka 的全托管服务，具备专享集群部署、免运维、开箱即用、安全可靠的特点.云消息队列 Kafka 版.阿里云消息服务 MNS 是一种高效、可靠、安全、便捷、可...
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云消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是阿里云专为移动互联网及物联网领域设计的消息产品，可用于直播互动、金融支付等场景，通过支持 MQTT、WebSocket 等协议连接端与云的双向通信，更高效、更可靠。
云消息队列 MQTT 版产品介绍.下载 Demo，快速体验微消息队列 MQTT.Demo 下载.云消息队列 MQTT 入门与开发指南.常见问题答疑.发布/订阅（Pub/Sub）.支持Pub/Sub消息模型，提供一对多的消息分发方式.点对点（P2P）.独家支持P2P消息模型，点对点传递模式，高效低成本.小型传输，开销小，协议交换最小化，以降低网络流量.设计...
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