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 确认消息被推送到消息队列 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 ...
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...
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
实现业务弹性高可用，削峰填谷的同时，实现按需低成本的计算服务。2.云原生架构构建业务系统，高效免运维。解决问题 1.利用服务器自建数据采集系统成本高，弹 性不足。2.利用服务器自建数据采集系统运维复杂，成本高。产品列表 专有网络 VPC 日志服务 SLS 链路追踪 Tracing Analysis 云服务器 ECS 云数据库 RDS 最佳实践...
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