基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息轻量级ETL处理
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>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
(这里有异步调用和同步调用两种方式,为了能快速消费 ,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(也可以...
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基于函数计算FC实现阿里云Kafka消息内容控制MongoDB DML操作
基于函数计算FC实现阿里云Kafka<em>消息</em>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 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...
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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
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例<em>消息</em>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 ,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...
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消息推送
移动网关服务,源于阿里云移动开发平台。消息推送 MPS,针对不同的场景推出多种推送类型,满足个性化推送需求。集成了多家手机厂商的推送功能,方便快速集成移动终端推送功能,与 App 用户保持互动,从而有效地提高用户留存率,提升用户体验。
消息推送 MPS 将小米、华为、Oppo、Vivo 等三方渠道整合,覆盖国内近 90%安卓机型用户.集成多个三方渠道.App 保活状态下 100ms 到达;集成三方安卓渠道下非保活 App 300ms 到达.推送到达率保障.开通 mPaaS,创建 mPaaS App,并下载配置.查看配置文档>>.您需要在自己的业务服务端配置验签、绑定用户和设备、推送消息.完成...
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SLS数据入湖Kafka最佳实践
SLS数据入湖Kafka最佳实践
应用和数据分散在多云或混合云,在面对多云/混合云这样大的趋势下,数据无法进行统一的聚合、分析处理和导出等,本方案给出了在多云/混合云场景下,构建通过标准的Kafka协议和托管服务,SLS可以连接Kafka数据入湖导入,然后进行统一的海量数据的集中存储、智能转储、聚合分析查询等。
 云消息队列Kafka版:是阿里云基于ApacheKafka构建的高吞吐量、高可扩 展性的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处 理、在线和离线分析等场景,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提 供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全. Serverless应用引擎SAE...
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RocketMQ性能压测快速方案
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。
1个RocketMQ实例,配置如下:实例版本 5.0系列,按量付费 主系列类型 专业版 文档版本:20240506 5RocketMQ性能压测快速方案 最佳实践概述 子系列类型 集群高可用版(生产环境推荐)消息收发计算规格 rmq.p2.4xlarge(支持消息读写TPS总和4000次/秒,默认 发流量比例1:1)Topic RocketMQ-Benchmark-0000000 Group sub-000...
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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。
快速使用云消息队列 Confluent 版.云消息队列 Confluent 版所有文档.云消息队列 Confluent 版计费说明.阿里云与 Confluent 专家技术交流.云消息队列 Confluent 版正式发布!云消息队列 Confluent 版正式发布!查看全部产品.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...
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基于SpringCloud应用玩转MSE实践
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。
熔断效果展示 推送开关后,程序的慢调用生效,就会触发熔断规则:观察mseconsumer应用的接口详情,在客户端看到具体熔断信息。路径:治理中心-应用治理- 口详情。文档版本:20240229基于SpringCloud玩转MSE 9.一键释放云资源 场景已经完成,可以将验证通过的环境直接用于生产。如果不再使用该架构,也可以通过CADT释放...
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邮件推送
邮件推送是阿里云为企业和个人提供的一款简单高效的邮件群发服务,构建在阿里云基础之上,它历经阿里双11消息群发的考验,助力企业或个人快速、精准地实现事务邮件、通知邮件和批量邮件的发送,以及业务的邮件营销,是一款高性价比的邮件营销工具。
为企业提供触发和批量邮件发送,如网站注册、找密,订单通知,系统提醒,优惠信息推送等,拥有数据量庞大的无效地址库,无效地址及时过滤,可以替代短信,再通过补发策略保障送达,大幅提升送达率的同时大幅降低短信费用,助力企业在营销推广和批量信息触发上提效降本,是一款高性价比的邮件营销工具.企业需要大量触发事物...
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Kafka性能压测快速方案
Kafka性能压测快速方案
产品性能基线测试场景需要对产品进行性能测试得到详细的压测数据,本方案可以快速构建测试的客户端(kafka官方的压测客户端)和不同的Kafka服务端( SSD云盘版、高效云盘、Serverless版三种实例),方便客户进行POC完成性能验证。
消息队列kafkaserverless版本身实例未提供具体的云盘类型来选择,其性能表现只 与购买实例时预留的写入、读取的指标有关,写入峰值为预留写入的2倍,读取峰值 为读取预留的2倍 应用场景 借助CADT迅速的搭建Kafka不同类型的实例,并构建压测环境,快速对不同的实例 配置的性能进行压测,以验证不同配置对性能影响,帮助客户...
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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。
消息推送通知是运营方法中使用频率较高的一种。它可以在某个时间节点提醒用户进行某项操作,比如上新活动推送、有趣新闻内容提醒、或派送优惠券通知等,增强用户黏性.设计运营通知.云消息队列 MQ.推荐搭配使用.用户信息注册.用户信息注册.通过奖品队列,完成用户在线抽奖和奖品随机生成.前端抽奖系统和后段奖品系统松耦合....
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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。
骑士卡:基于 Kafka 搭建消息中心,上亿消息推送轻松完成.开源自建 Kafka 运维投入大,在大规模场景下稳定性无法保障,开源 bug 没有解决,同时 SLA 无法保障。而阿里云云消息队列 Kafka 对产品内核进行全方位优化,解决开源产品长期以来的痛点,免运维、低成本、更稳定、大数据领域优选数据通道.小麦助教:通过阿里云原生...
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消息队列 MQTT 版
云消息队列 MQTT 版是专为移动互联网(MI)、物联网(IoT)领域设计的消息产品,覆盖直播互动、金融支付、智能餐饮、即时聊天、移动 Apps、智能设备、车联网等多种应用场景;通过对 MQTT、WebSocket 等协议的全面支持,连接端云之间的双向通信,实现 C2C、C2B、B2C 等业务场景之间的消息通信,可支撑千万级设备与消息并发。
移动、物联网定制,千万级设备同时在线以及毫秒级的消息推送能力,平滑的线性扩展能力,对业务完全透明.支持 MQTT 标准协议,WebSocket 协议.云消息队列 MQ.推荐搭配产品.随着物联网行业的快速发展,智能点餐服务已成为餐饮行业中的标配,消费者可通过手机 Apps(如 Android/iOS)在餐桌上扫码,并可以连接商家的智能系统,...
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消息队列 RocketMQ 版
云消息队列 RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 构建的分布式消息中间件,广泛用于异步解耦、削峰填谷等场景。可支撑千万级并发、万亿级数据洪峰,更稳定,更安全。
通过消息实时推送的方式,让数据实时得以更新.实时数据更新.大量并发访问商品数据库,减少页面响应时间.降低页面响应时间.大促众多分会场,多缓存的架构设计,满足对商品变更的大量访问需求.满足大规模访问需求.云消息队列 MQ.推荐搭配使用.分布式模缓存同步.分布式模缓存同步.阿里巴巴双十一官方指定消息产品,支撑阿里...
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Chat App消息服务
阿里云通信Chat App消息引擎向您的用户发送验证类、通知类、营销类等消息,用户可以回信息给您,API接口简单快速接入,无论您来自哪个行业都能够提供更准确形象内容给用户。
商家可以在与用户的对话中推送商品,用户可直接进行购买,缩短购买路径减少因跳出导致的流单。用户可订阅订单状态在订单状态更新时收到通知.下单引导及状态追踪.根据自身需求对不同业务类型自定义不同的模板消息用于商品促销,消息通知等,筛选用户参与特定活动,获得真实的第一手活动反馈.商品促销及活动反馈.通过使用身份...
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基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
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
步骤6 确认消息推送消息队列 Kafka(实际消息条数大于 100,因为有系统启动的日志 也被收集到 kafka,这部分日志会在 Flink流处理时,进行 ETL过滤)。步骤7(可选)查看消息队列 Kafka中的 filebeat的消息格式。文档版本:20201224 44 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 日志采集 日志模拟方式二:通过调用 ...
来自: 最佳实践 | 相关产品:云服务器ECS,弹性公网IP,实时计算,Quick BI,消息队列 Kafka 版,云数据库 ClickHouse
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。
消息服务 MNS.ApsaraMQ 产品选型.【产品升级发布会】ApsaraMQ 全新升级,云消息队列 Confluent 版重磅发布!【产品升级发布会】ApsaraMQ 全新升级,云消息队列 Confluent 版重磅发布!查看全部产品.云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列资源包.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...
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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。
消息队列 RabbitMQ 版兼容开源 RabbitMQ 客户端,解决开源各种稳定性痛点(例如消息堆积、脑裂等问题),同时具备高并发、分布式、灵活扩缩容等云消息服务优势.查看产品文档.和开源自建对比.云消息队列 RabbitMQ 版.查看更多商品.消息堆积能力.强大的可观测能力.支持所有版本和语言开源客户端.云消息队列 RabbitMQ 版采用...
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Function Compute构建高弹性大数据采集系统
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
第一个函数调用第二个函数 目前两个函数都创建好了,下面的工作就是由第一个函数接收到数据后拉起第二个函 数发送消息给 Kafka。我们只需要对第一个函数做些许改动即可。步骤1 进入函数计算控制台,找到我们创建的服务下的 fun01这个函数,需要在函数详情页在 线编辑 Python代码,代码修改如下:#-*-coding:utf-8-*-import ...
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