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。
基于函数计算FC实现企业级权限精准控制Kafka跨实例消息同步最佳实践 场景描述 业务架构 基于阿里云函数计算FC实现同帐号阿里云Kafka实 例之间消息、元数据同步,跨帐号阿里云Kafka实例 之间消息、元数据同步,阿里云Kafka实例和IDC 自建Kafka(其他云Kafka)之间消息、元数据同步。应用场景 在大数据场景,企业的Kafka实例...
来自: 最佳实践 相关产品:专有网络 VPC,云服务器ECS,函数计算,消息队列 Kafka 版
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
容器场景下的应用性能监控、调用链拓扑、内存剖析
场景描述 随着云原生及微服务技术的普及,越来越多的系统已经通过云原生和微服务技术实现企业的降本增效,同时因微服务及云原生的复杂性给系统运维带来非常大的挑战,云原生应用监控arms通过全链路应用监控,从端到端及代码级别的链路下钻能力、CPU、内存持续剖析及诊断能力,帮助客户降低系统故障定位难度,此demo,您将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑,调用链可以显示出服务之间的调用顺序和层次关系,帮助开发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中,一个请求往往需要通过多个服务来完成。当出现问题时,如请求超时、错误或异常,很难快速定位问题所在。 解决问题 调用链可以帮助运维人员解决以下问题: · 故障排查:当请求失败或出现错误时,调用链可以显示整个请求的路径和每个服务的执行情况,从而帮助运维人员快速定位问题所在。 · 性能优化:通过调用链,运维人员可以了解请求在系统中的执行时间和瓶颈所在,从而进行优化。 · 系统监测:调用链可以提供实时的系统监测和分析,帮助运维人员了解系统的健康状况和资源利用情况。
帮助客户降低系统故障定位难度,此demo,您 将体验arms的链路监控、内存剖析等能力 应用场景 微服务+容器场景下链路调用拓扑,调用链可以 显示出服务之间的调用顺序和层次关系,帮助开 发人员理解和追踪代码的执行流程 在分布式系统中,一个请求往往需要通过多个 来完成。当出现问题时,如请求超时、错误或 产品列表 ...
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基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中,以图片,视频,音频居多。举一个图片处理的场景,现在各种终端种类繁多,不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同,所以一张图片往往会有很多张衍生图,那如果所有的衍生图都存在OSS中,那存储的成本会增加,所以就可以通过OSS Object FC的方案,在不同的终端请求时,对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理,然后响应返回,这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
创建RAM授权 为 已 创 建 关 联 的 默 认 角 色(AliyunFCDefaultRole)授 予 oss:WriteGetObjectResponse权限。具体的权限策略如下:步骤1 登录RAM访问控制(https://ram.console.aliyun.com/roles),对角色进行配置。文档版本:20240304 17基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 场景验证 步骤2 新增...
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利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
利用交互式分析(Hologres)进行<em>数据</em>查询
场景描述:随着收集数据的方式不断丰富,企业信息化 程度越来越高,企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时,数据中台的快 速推进,使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力,为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
执行过程并不会将数据上传到hologres)步骤7 查看执行结果如下图所示:步骤8 部署作业,同步数据到hologres中,单击部署。状态显示“已部署”:步骤9 单击作业运维,并启动作业步骤10通过“运行事件”,查看作业的具体运行状态 步骤11查看作业运行结果。在HoloWeb中查看log_pv表的内容,可以看到数据处理的结果。SELECT*...
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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。
使用函数计 算,您无需采购与管理服务器等基础设施,只需编写并上传代码或镜像。函数计算为您准备 好计算资源,弹性地、可靠地运行任务,并提供日志查询、性能监控和报警等功能。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、...
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基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖<em>数据</em>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。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向,数据湖偏向灵活性,数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊,数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸外部...
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Spark on ECI大数据分析
Spark on ECI大<em>数据</em>分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容,兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构,结合阿里云原生云 存储产品,海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势,提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足,计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离,大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
Spark on Kubernetes解决方案的用户 对 Spark大数据分析平台计算资源成本控制考虑的用户 需要有灵活可扩展计算平台资源弹性及管控的用户 名词解释 文件存储 HDFS:阿里云文件存储 HDFS是面向阿里云 ECS实例及容器服务等计 算资源的文件存储服务,允许用户像在 Hadoop分布式文件系统中管理和访问 ,无需对数据分析应用做...
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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<em>数据</em>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10 登录成功后,确认 game-server的包已经被拷贝到服务器上:文档版本:20201224 39 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 游戏构建 步骤11 通过 yum工具进行 java安装。步骤12 查看 java版本。步骤13 以 standalone的方式运行 game-server服务,并且指定运行时环境为 prod。java-jar game-server-0.0.2-...
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企业上云数据安全
企业上云<em>数据</em>安全
场景描述 企业是否选择上公共云,或者哪些系统或数据上 公共云,对数据安全的关心是重要因素之一。本 最佳实践重点在于介绍狭义的数据加密存储安 全范畴,即首先使用SDDP产品进行敏感数据发 现和分级分类,然后对高级别敏感数据进行按 需、不同类型的全链路加密存储。 解决问题 1.帮助客户发现敏感数据 2.对敏感数据进行分类、分级 3.对不同级别的数据如何选择加密方式 4.具体如何进行加密 产品列表 敏感数据识别SDDP 密钥管理服务KMS 云数据库RDS 对象存储OSS
步骤1 之前下载的加密公钥文件 publickey_datasec.txt上传到 ecs服务器上,放到和之前创 建的对称密钥一个目录即可。文档版本:20210809 18 企业上云数据安全 基础环境搭建 步骤2 将加密公钥进行 base64解码,命令如下:openssl enc-d-base64-A-in publickey_datasec.txt-out PublicKey.bin 步骤3 根据指定的加密算法(本...
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基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
基于云速搭CADT快速构建药物筛选批量计算环境-serverless版
本方案基于云速搭 CADT提供一个快速构建云上Serverless版HPC批量计算环境的模板,针对生物制药领域的药物筛选场景,提供开箱即用的整套解决方案工具包,整个云上环境仅需1个小时即可完成自动化部署搭建。
c)acr-for-ehpc-image:容器镜像服务 ACR实例,ehpc集群运行时需要提供一 个容器镜像,这些镜像通常由用户打包后上传到镜像仓库中。d)nas:共享文件存储 NAS,批量计算所需的运行环境和数据文件可以存储在 NAS 中,在实际作业运行时,需要将 NAS挂载到容器中。e)ehpc-登录节点:云服务器 ECS,在该服务器上可以对 NAS存储的...
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利用低成本链路完成业务数据迁移上云
利用低成本链路完成业务<em>数据</em>迁移上云
场景描述 随着云计算被越来越多的客户所接受,除业务系 统上云外,很多客户已经把业务数据搬迁上云。 业务数据量一般都比较大,迁移上云需要大量的 网络带宽,BGP费用比较高。阿里云对用户开 放所需地域购买静态单线共享带宽包的权限(移 动/联通/电信均可),可用为迁移数据有效降低 成本。 解决问题 1.业务数据上云网络成本高 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 网络存储NAS 共享带宽包
14 文档版本:20191230 利用低成本链路完成业务数据迁移上云 配置云环境 完成后控制台展示如下:通过这个公网IP已经可以访问到ECS实例和绑定的NAS存储服务了。15 文档版本:20191230 利用低成本链路完成业务数据迁移上云 数据迁移 2.数据迁移 从线下服务器向云NAS共享存储传输数据。本示例:A云下主机 172.16.0.53,...
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Oracle RAC 12C云部署
Oracle RAC 12C云<em>上</em>部署
Oracle RAC架构迁移上云,提供高并发,高吞吐,高安全等特性,适用于金融,电力,电信,制造业等传统客户的核心交易系统。
本次安装所需的软件需要提前上传到两个节点的/tmp/oraclemedia文件夹下。上传后解压缩成如下目录结构。3.1.1.通过CEN-TR配置组播 步骤1 使用ssh分别登录到ECS节点rac1和rac2。sshroot@公网IP 步骤2 安装弹性网卡识别驱动,CentOS7.9版本支持辅助弹性网卡ENI需要安装驱动(rac1,rac2两个节点)。(参见...
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自建Hadoop迁移阿里云EMR
自建Hadoop迁移<em>到</em>阿里云EMR
场景描述 场景1:自建Hadoop集群数据(HDFS)迁移到 阿里云EMR集群的HDFS文件系统; 场景2:自建Hadoop集群数据(HDFS)迁移到 计算存储分离架构的阿里云EMR集群,以OSS 和JindoFS作为EMR集群的后端存储。 解决的问题 客户自建Hadoop迁移到阿里云EMR集群的 技术方案; 基于IPSecVPN隧道构建安全和低成本数据 传输链路 产品列表 E-MapReduce,VPC,ECS,OSS,VPN网关。
emr-header-1节点,执行下面命令:文档版本:20210714 55 自建Hadoop数据迁移到阿里云 EMR 迁移到其他阿里云存储服务 su-hadoop 生成一个文本文件 ls-l>test.txt 将 test.txt上传到 JindoFS,命令中红色字体为步骤 2中设置的 jfs.namespaces 的值 hadoop fs-put test.txt jfs:/emr_hangzhou_jindo/查看 JindoFS的文件列表...
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轻量应用服务器
轻量应用服务器 (Simple Application Server)是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。精选定制应用镜像,提供基于单台服务器的应用部署,安全管理,运维监控等服务,一站式提升您的服务器使用体验和效率。
支持创建自定义镜像,通过自定义镜像创建实例和共享镜像到ECS,方便用户快速创建更多包含相同配置的轻量服务器实例,免除重复配置和升级到ECS实例.丰富的阿里云产品集成.轻量应用服务器集成了多个阿里云产品的功能,帮助您搭建和管理应用.指定域名,并将域名解析至当前服务器的IP地址.HTTPS加密访问(CA证书).通过指定已经...
来自: 云产品
本地数据中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
本地<em>数据</em>中心基于SMB/NFS协议访问对象存储最佳实践
1. 云存储扩容和迁移 集成智能缓存算法,自动识别冷热数据,将热数据保留在本地缓存,保证数据访问体验,无感知的将海量云存储数据接入本地数据中心,拓展存储空间。同时在云端 保留全量数据(冷+热)保证数据的一致性 2.云容灾 随着云计算的普及,越来越多的用户把自己的业务放到了云上。但是随着业务的发展,如何提高业务的可靠性和连续性,跨云容灾是一个比较热门的话题。借助云存 储网关对虚拟化的全面支持,可以轻松应对各种第三方云厂商对接阿里云的数据容灾。 3. 多地数据共享和分发 通过多个异地部署的文件网关实例,对接同一个阿里云OSS Bucket,可以实现快速的异地文件共享和分发,非常适合多个分支机构之间互相同步和共享数据。 4. 适配传统应用 有很多用户在云上的业务是新老业务的结合,老业务是从数据中心迁移过来的使用的是标准的存储协议,例如: NFS/SMB/iSCSI。新的应用往往采用比较新的技 术,支持对象访问的协议。如何沟通两种业务之间的数据是一个比较麻烦的事情,云存储网关正好起到一个桥梁的作用,可以便捷的沟通新旧业务,进行数据交换。 5. 替代 ossfs 和 ossftp ossfs 和 ossftp 都是基于文件协议的开源工具,用户可以通过它们直接上传文件到OSS。但是这两个开源文件都不建议在生产环境使用(POSIX 兼容度低),同时挂 载在用户的客户端需要额外的配置和缓存资源,对于多个客户端的情况安装配置繁琐。通过文件网关的服务可以完美替代 ossfs 和 ossftp。通过创建文件网关,用 户只需要执行简单的挂载(NFS)和映射(Windows SMB)就可以像使用本地文件系统一样使用 OSS。
购买裸金属服务器 参考 https://help.aliyun.com/document_detail/60162.html 购买一台阿里云裸金属 务器,分配公网 IP,选择 Windows镜像,安全组放开 3389端口,并挂载一块 100G 的数据盘。此处阿里云裸金属服务器用于模拟本地数据中心的物理机,实际环境中直 接使用物理机部署虚拟化套件再安装云存储网关镜像即可。...
来自: 最佳实践 | 相关产品:对象存储 OSS,云存储网关
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
湖仓一体架构EMR元<em>数据</em>迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案,可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理,统一的权限管理,支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF,通过统一的元数据管理,多种数据源入湖,搭建高效的数据湖解决方案。
最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 产品列表 VPC、EMR、EIP、DLF、RDS、CADT 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 湖仓一体架构 EMR元数据迁移DLF 最佳实践 文档版本:20220125 文档版本:20150122(发布日期)II 湖仓一体架构 EMR元数据迁移DLF 文档版本信息 文档版本信息 文本信息 属性 ...
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电商网站数据埋点及分析
电商网站<em>数据</em>埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求 (例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结 果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
电商网站页面热点图分析等 产品列表 最佳实践频道 阿里云最佳实践分享群 日志服务 SLS Dataworks 云服务器 ECS 云数据库 RDS版 负载均衡 SLB 专有网络 VPC 云速搭 CADT 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 企业上云实践 电商网站数据埋点及分析 最佳实践 文档版本:20220127 文档版本:...
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大数据近实时数据投递MaxCompute
大数据近实时<em>数据</em>投递MaxCompute
本文介绍离线大数据场景使MaxCompute构建云 上近实时数仓,打通云下数据上云链路,解决数据复杂类型支持和动态分区问题,满足高级数据处理需求的最佳实践。 l混合云环境下,现有业务系统零改造,打通数据上云链路。 l使用UDF实现复杂数据类型转换和数据动态分区。 l使用DataWorks配置周期调度业务流程,数据自动入仓。 l借助MaxCompute优化计算引擎,实现降本增效。 产品列表 云服务器ECS 专有网络VPC 访问控制RAM 数据总线DataHub E-MapReduceEMR DataWorks 大数据计算服务MaxCompute
kafka-console-consumer.sh-bootstrap-server core-1-1:9092-topic message-from-beginning-max-messages 10 文档版本:20240419 15 大数据近实时数据投递 MaxCompute 4.EMR Kafka数据拉取至消息队列 Kafka 在本实践中,云环境使用独立 ECS部署 MirrorMaker服务同步 EMR Kafka集群 数据至云阿里云消息队列 Kafka,再...
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数据湖-在线学习场景数据分析
<em>数据</em>湖-在线学习场景<em>数据</em>分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例,使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer,模拟应用中的关键页面,比如登 录、课程内容等,之后构造若干用户使用的模拟 日志数据,投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖(EMR+OSS)搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
步骤1 将生成数据的脚本app1_log_gen.py上传到webserver。scpapp1_log_gen.pyroot@47.xxx.xxx.145:/root/注意:需要修改脚本里面kafka的IP地址为您自己的Kafka地址。步骤2 ssh登录webserver后,执行以下命令。mkdir-p/home/app1/log pythonapp1_log_gen.py 文档版本:20200331 36数据湖-在线学习场景数据分析 应用场景 运行...
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游戏数据运营融合分析
游戏<em>数据</em>运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户,无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户,希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析:依托ADB计算密集型实例, 秒级监控DAU等数据,为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析:打通结构化和非结构化 数据,支撑产品体验分析;广告买量投放效 果实时(分钟级)分析,渠道的评估更准确。 3.低成本:DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析,在满足各种分析场景需求的同时,有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低:DLA和ADB兼容标准SQL语 法,无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
产品列表 专有网络 VPC、负载均衡 SLB、NAT网关、弹性公网 IP 云服务器 ECS、日志服务 SLS、对 象存储 OSS 数据库 RDS MySQL、数据传输 DTS、数据管理 DMS 分析型数据库 MySQL版 ADS 数据湖分析 DLA、Quick BI 云服务器 ECS(产品名称)文档模板(手册名称)/文档版本信息 阿里云 游戏数据运营融合分析 最佳实践 文档...
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