金融专属大数据workshop
实践目标 学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 整个实时数据仓库系统全部基于阿里云产品进行架构搭建，用户可以掌握并学会运用各个服务组件及各个组件之间如何联动。 理解阿里云原生实时离线一体数仓解决方案架构以及掌握交付落地的实践使用方法。 前置知识要求 熟练掌握SQL语法 对大数据体系系统知识有一定的了解
此 处 的 JAR 文 件 文档版本：20210803（发布日期）41阿里云最佳实践金融大数据WorkShop 最佳实践项目实践（ververica-connector-hologres-1.12-vvr-3.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar）请从第3章获取的压缩包中获取。3.系统会自动解析上传的JAR文件，解析成功以后单击完成并查看Connectors列表 中上传的自定义...
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最佳实践
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
dlf_ddl.tar.gz”手动上传 gitclonehttps:/best-practice:Abcd123456@codeup.aliyun.com/best-practice/bp/199.git scp/Users/*/odps_clt_with_dlf_ddl.tar.gzroot@{master公网IP}:/root tar-zxvfodps_clt_with_dlf_ddl.tar.gz基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测 步骤2 编辑conf/odps_config.ini配置文件并...
基于ECI+FaaS构建游戏战斗结算服
在游戏行业的很多SLG游戏作品中，为了防止客户端作弊，在每局战斗之后，在客户端预判玩家胜利的情况下，需要服务端来进行战斗数据的结算，从而确定玩家是不是真正的胜利。战斗结算是强CPU密集型，结算系统每日需要大量的计算力，尤其是开服或者活动期间忽然涌入的大量玩家，导致需要的计算量瞬间几倍增长，同时需要结算系统保持稳定的延时来保证玩家的用户体验。 1. ECI支持500台实例30S弹出，快速解决业务模块扩容压力。FaaS毫秒级伸缩扩容，化解算力瓶颈，平滑解决暴增调用请求。 2. 降低成本：ECI每天弹性运行8小时，与6代同规格包月相比节省成本40%+，FaaS按需付费，即开即用，节省预留资源消耗。 3. 免运维：FaaS和ECI都是全托管免运维的服务，客户专注业务开发即可。 4. 模块公共化：减轻游戏逻辑服的压力，结算需求复用到类似需求的游戏。
文档版本：20201127 14 基于ECI+FaaS构建游戏战斗结算服 游戏架构搭建篇 步骤11 保存代码，调试通过后，复制触发器地址，并确保更新游戏服配置文件里面的地址。步骤12 本次案例代码简单，没有涉及调用内部的其他云服务，比如 Kafka、RDS、NAS、OSS 等，在真实场景中，常常会涉及到内部服务间调用，通常需要进行函数配置。...
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
IP2Region.java 通过 NAT 网 关 配 置 SNAT 访 问 公 网 服 务 http://whois.pconline.com.cn/ipJson.jsp?json=true&ip={ip}获取地理位置信息。本方式 仅演示外网访问和自定义函数 UDX，不适合生产环境使用。public class IP2Region extends TableFunction>{ private String urlPrefix=...
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