通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加，服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式，用户只需要关注业务逻辑的实现，无需关心底层的服务器配置和运维管理，从而大大降低了运维成本和复杂性，而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，可以帮助开发者快速编写高质量的代码，为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码，简化部署流程，提高开发效率。
填写函数名称 运行环境选择这里以python3.10为例，也可以选择自己平时使用的编程语言，目前，通义灵码支持Java、Python、Go、C#、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala、Kotlin等多种主流编程语言。 使用示例代码hello，world！示例 配置环境变量，完成函数创建。 加入环境变量，使用JSON格式...
实时计算Flink版
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，具备实时应用的作业开发、数据调试、运行与监控、自动调优、智能诊断等全生命周期能力。内核引擎100%兼容Apache Flink，2倍性能提升，拥有FlinkCDC、动态CEP等企业级增值功能，内置丰富上下游连接器，助力企业构建高效、稳定和强大的实时数据应用。
一站式开发管理平台，包括SQL/Java/Scala/Python\\u00A0语言.支持主流\\u00A0Flink\\u00A0版本，包括多版本作业代码比较和回滚.内置统一元数据管理，并可无缝对接外部元数据系统.内置多个领域函数库，并可按需自定义函数.提供20多个Flink\\u00A0SQL常见通用场景的模版.支持线上采样和模拟测试数据管理.基于Session集群实现...
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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
实时流处理 步骤4 代码讲解（可选）,由于 Blink专属集群或者 Flink全托管集群，本身自带运行环境，所以为了更好地压缩包的大小，常常会将对应包的作用域设置为 provided，在打包的 时候，不会作为依赖打入 Jar 包（在进行本地调试的时候，默认会报 ClassNotFoundException异常，解决方案：可手动将 blink的包加入到项目）。...
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