云消息队列 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。
RocketMQ 版 Serverless 系列资源包重磅上线！云消息队列 RocketMQ 版 Serverless 系列资源包重磅上线！存储空间无法自由弹性伸缩，空间不足会导致清理...开箱即用，提供全链路灰度、消息路由复制、ETL、事件 集成分析等增强能力.提供体系化容灾方案，支持：·同城双活；异地灾备；异地双活。云消息队列 RocketMQ 版 5.x 系列.
来自：
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
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。
在自动调优页面把 AutoPilot 状态置为 Active，AutoPilot 会对资源进行调整(使用限制可以参考用 户文档使用限制部分)3.等待 20~30分钟后，查看作业运行状况。a)如果运行平稳，延迟指标正常，AutoPilot 不再进行迭代，意味着作业已经 达到稳定状态。如果能接受 AutoPilot 自动调优带来的作业重启，可以保持 AutoPilot 继续在...
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 ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您