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
基于函数计算 FC实现阿里云 Kafka消息轻量级ETL处理 最佳实践 业务架构 场景描述 基于函数计算 FC处理消息队列 Kafka中的数据，进行 ETL处理后，将清洗归档后的数据上传到 OSS存储。应用场景 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...
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...
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...
基于FC实现的Web端视频录制最佳实践
场景描述在很多互娱场景，在线教育领域会有直播视频录制的需求，但是往往一个页面上的内容是多种多样的，不止有直播流，可能还有白板，评论等其他元素，如果只是录直播流，那内容是不完整的，所以需要将整个屏幕的内容录制为视频。该最佳实践可以有效解决这个场景。
如果您配置了失败目标，函数计算将自动把失败请求的上下文信息推送到云消息队列 RocketMQ 版等消息服务中，以便后续处理。您也可以将目标服务设置为另一个函数，函数计算将自动把失败请求的上下文信息推送到该函数，执行您自定义的错误处理逻 辑。自动通知下游服务执行结果 ◼ 请求执行成功后，如果您配置了成功目标，函数...
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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基于函数计算实现直播流录制-存储-通知
在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业务，大部分场合都需要对直播相关的业务做安全审核，或者对直播的课程进行录制和转码。该方案实现了一种完全按需拉起、按量弹性、按实际使用付费的录制方案。基于本方案还可以扩展实现直播流截帧、自动化安全审核等能力
基于函数计算实现直播流录制-存储-通知最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云函数计算实现对直播流的实时录制，录制结束后会把录制的结果写入 OSS 存储桶，并把录制的结果写到消息队列，下游服务可以通 过订阅的方式来消费消息 应用场景 在互娱、教育、电商等行业都会有直播相关的业 务，大部分场合都需要对直播相关的业务...
基于SpringCloud应用玩转MSE实践
随着业务不断创新，大型的单个应用和服务会被拆分为数个甚至数十个微服务，微服务架构已经被广泛应用。 微服务的好处在于快速迭代，如何在迭代过程中保障线上流量不受损。依赖开源产品缺少无运维工具，常常需要投入较大的运维人力和成本。 本实践提供基于云原生应用产品提供微服务注册配置中心、微服务治理和云原生网关等一系列高性能和高可用的企业级云服务能力。
云消息队列 MQ（RocketMQ）：是构建分布式互联网应用的基础设施，通过 MQ 实现的松耦合架构 设计可以提高系统可用性以及可扩展性，是适用于现代应用的优秀设计方案。MQ 产品生态丰富，多 个子产品线联合打造金融级高可用消息服务以及对物联网的原生支持，覆盖金融保险、（新）零售、物联网、移动互联网、教育、物流、...
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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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。
多地域使用RocketMQ实现业务系统解耦，同时使用全球消息路由快速实现消息聚合汇总.基于RocketMQ顺序消息实现课堂信令有序可靠传输，快速完成课堂系统搭建.使用云消息队列 MQTT+RocketMQ 的组合，用简单的方式实现了海量移动端 App 和服务端之间的双向互通.基于RocketMQ的高并发、高可用、消息无丢失的特性，保证了青社团...
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云消息队列 Kafka 版
云消息队列 Kafka 版是阿里云基于Apache Kafka构建的大数据消息中间件，广泛用于日志收集和分析、数据处理等场景。可提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。
云消息队列 Kafka 版支持连接自建 Logstash服务，实现丰富的数据源导入和导出.Filebeat 日志收集.云消息队列 Kafka 版支持连接自建 Filebeat 日志采集，经由 Kafka 流转到后方 ES 服务.Hbase、Spark 数据处理.云消息队列 Kafka 版数据导入 Hbase 等存储，实现低成本存储和计算分析.Flink 实时数仓.云消息队列 Kafka 版支持...
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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。
相较于开源 RabbitMQ，云消息队列 RabbitMQ 版能支持的队列的数量具有明显的数量级的优势，不再成为业务发展的瓶颈，不用担心队列过多引起的稳定性问题，保证核心链路的稳定运转.灵活适应业务的快速增长.云消息队列 RabbitMQ 版的集群架构能够灵活低自定义重投策略，完美解决开源 RabbitMQ 因少数消费异常的消息阻塞队列，...
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AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析，提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
相关产品云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版云数据库 RDS MySQL 版云消息队列 Kafka 版对象存储 OSSQuick BI 数据可视化分析平台在线咨询方案优势实时入湖海量Kafka数据通过APS链路实时入湖。湖仓一体数据可自由在湖仓和数仓之间流转。既具备湖仓的灵活性，又具有数仓的规范性、高效性。资源隔离与弹性伸缩离线资源与在线...
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解决方案
消息服务MNS
消息服务 MNS 是一款易集成、高并发、可弹性扩展的轻量消息队列服务。消息服务的轻量队列模型、按量后付费的计费模式、自动适应高并发的弹性可扩展能力，让开发者低成本快速构建分布式、松耦合系统，高效地传递数据和通知消息。
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.兼容 AMQP 标准协议以及 RabbitMQ 开源生态与多语言客户端，开箱即用，免运维，更安全、更可靠.云消息队列 RabbitMQ 版.云消息队列RocketMQ场景体验馆，快来报名体验！RocketMQ 5.0 商业化版本...
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基于Flink的资讯场景实时数仓
场景描述 本实践针对资讯聚合类业务场景，Step by Step介绍 如何搭建实时数仓。 解决问题 1.如何搭建实时数仓。 2.通过实时计算Flink实现实时ETL和数据流。 3.通过实时计算Flink实现实时数据分析。 4.通过实时计算Flink实现事件触发。 产品列表 实时计算 专有网络VPC 云数据库RDSMySQL版 分析型数据库MySQL版 消息队列Kafka 对象存储OSS NAT网关 DataV数据可视化
明细数据层生成 从消息队列 Kafka的 Topic：app_log读取预处理日志，通过实时计算 Flink进行实时 ETL处理（维表 JOIN和自定义函数处理），再将生成的明细数据层数据发送到消息队 列 Kafka的 Topic：app_log_dwd。4.2.2.1.自定义函数 UDX开发 步骤1 搭建实时计算自定义函数的环境。从演示环境说明中下载的示例 demo代码包含 ...
云数据库 SelectDB 版
阿里云数据库 SelectDB 是现代化实时数据仓库 SelectDB 在阿里云上的全托管服务，内核基于业界领先的开源分析型数据库 Apache Doris 研发，由阿里云和飞轮科技联合打造。阿里云数据库 SelectDB 聚焦于满足企业级大数据分析需求，广泛应用于实时报表分析、即席多维分析、日志检索分析、数据联邦与查询加速等场景，致力于为客户提供极致性能、简单易用的数据分析服务。
相关产品云数据库 SelectDB 版本产品实时计算Flink版云消息队列 Kafka 版大数据开发治理平台 DataWorks在线咨询日志检索分析面对庞大的日志数量，日志场景需同时实现高吞吐写入和实时可见性，降低资源成本成为巨大的挑战。此外，日志场景还需快速的文本检索能力，以满足故障排查、全文检索等需求。SelectDB 利用存算分离、...
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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...
开源Flink迁移实时计算Flink全托管版最佳实践
本方案介绍如何将自建开源Flink集群的流式任务（包含Datastream、Table/SQL、PyFlink任务）迁移至阿里云实时计算全托管版。
这样无须第三方系统介入，作业就 能自动的实 现资源的弹性扩缩容，有效降低资源的使用。(下图是一个典型场景)文档版本：20211222 46 开源 Flink迁移实时计算Flink全托管版 附录 另外，运行中的作业也会因为各种因素导致 failover，AutoPilot 针对一些可自愈 的 failvoer 也提供了根 因的检测和自动恢复手段。4.作业发生异常...
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