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。
构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；应用与分析解耦.支持实时在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；在线/离线分析系统.云消息队列 MQ.应用实时监控服务 ARMS.推荐搭配使用.构建日志分析平台.构建日志分析平台.通过云消息队列 Kafka 版可以实时收集网站活动数据（包括用户浏览页面、搜索及...
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云产品
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
数据导入 上一章节，我们演示了，如何配置 Flink流处理，将 kafka里面的消息作为源，然后通 过 Flink进行 ETL处理后，输出到两个终端，一、标准输出 二、Clickhouse 7.1.ClickHouse-JDBC 本实践采用 Java JDBC的方式实现了将数据从 Fink导入到 ClickHouse，对具体实现 感兴趣的同学，请参考：这里需要引入的 Maven依赖是...
Function Compute构建高弹性大数据采集系统
当前互联网很多场景都存在需要将大量的数据信息采集起来然后传输到后端的各类系统服务中，对数据进行处理、分析，形成业务闭环。比如游戏行业中的游戏发行、游戏运营，产互行业中的数字营销，物联网、车联网行业中的硬件、车辆信息上报等等。这些场景普遍存在数据采集量大、数据传输需要稳定且吞吐量大的特点，给整个数据采集传输系统带来很大的挑战。在这个场景中，有三个关键的环节，数据采集、数据传输、数据处理。该最佳实践主要涉
通 过 下 图 所 示 方 式 登 录，或 者 访 问 链 接 直 接 登 录 均 可。（https://bpstudio.console.aliyun.com）步骤2 在 CADT主页面，单击新建>官方模板库新建。文档版本：20210806（发布日期）5 Function Compute构建高弹性大数据采集系统 环境部署 步骤3 在搜索框中，输入“Function”，通过关键字找到“Function ...
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。
Monitor模式下，自动调优运维页面会提供建议的资源配置，也可以通 过运维界面上的启用建议配置一键应用。相关的参数 parallelism.scale-down.interval、mem.scale-down.interval 等可以控 制调低资源的 间隔和行为。3.业务流量周期变化，启用 AutoPilot 实现自动扩缩容，降低资源使用成本。如果作业有明显的流量变化，能...
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