海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

  1. 云栖社区>
  2. 阿里云E-MapReduce(EMR)>
  3. 博客>
  4. 正文

海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

开源大数据EMR 2019-08-05 14:28:54 浏览476
展开阅读全文

作者:伯箫,阿里云高级开发工程师。现在在阿里云表格存储团队,负责管控系统的开发,对NOSQL类数据库系统有一些了解。

前言

从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。
本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示一个简单的日志监控场景。

image

场景设计

假设有一个商品表Goods,商品信息开放给用户浏览,用户浏览完以后会产生以下格式的日志数据:

  "RequestId":"c85df119-f6db-449f-89bb-6773d2468f89",
  "Time":2019-07-30 12:05:28,
  "



网友评论

登录后评论
0/500
评论
开源大数据EMR
+ 关注
所属云栖号: 阿里云E-MapReduce(EMR)