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基于SLS+Blink的实时计算最佳实践

SLS与阿里云实时计算结合,可以把SLS作为数据源(Source),实现日志端到端的实时采集与处理,也可以把SLS作为结果的输出目标(Sink),在SLS对结果实时查询分析,配置可视化报表等。

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交互式分析(Hologres)3月刊

交互式分析(Hologres)2020年3月刊将会为您带来3月产品、技术最新动态,欢迎订阅。

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过年走亲访友打麻将?不如来玩玩阿里云大数据产品交互式分析

爱学习的你,过年在家怎么能错过阿里云大数据产品交互式分析呢?

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实时计算最佳实践:基于表格存储和Blink的大数据实时计算

表格存储是阿里云自研的NoSQL多模型数据库,提供PB级结构化数据存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。在实时计算场景里,表格存储强大的写入能力和多模型的存储形态,使其不仅可以作为计算结果表,同时也完全具备作为实时计算源表的能力。

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Tablestore结合Blink公共云使用手册

前言 本文将介绍在Blink实时计算平台建立以Tablestore作为流计算的源表以及结果表作业的流程。 表格存储通道服务 表格存储通道服务是基于表格存储(Tablestore)数据接口之上的全增量一体化服务,它通过一组Tunnel Service API和SDK为用户提供了增量、全量和增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。

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如何使用DataWorks--HoloStudio联合查询实时(Blink)、离线(MaxCompute)数据。

交互式分析与大数据生态无缝打通,不仅能实时查询离线数据以及实时数据,还能对离线数据、实时数据做联合查询,用一套SQL语言,在一套系统里面就能根据业务需求完成开发,无数据的冗余存储业务导入导出操作,在降低成本和运维的同时,也为开发降低难度。

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学会这个,实时数据(Blink)实时查询实时写入!

交互式分析的另一核心功能是能够对实时数据实时写入实时查询,既能存储实时计算初步聚合后的数据,又能实现高并发的简单、复杂查询,同时也有JDBC/ODBC接口,轻松对接第三方工具,只需要一套代码维护一套系统,就能完美满足业务的实时查询、分析要求。

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Tablestore + Blink实战:交易数据的实时统计

交易数据的实时统计是电商网站一个核心功能,可以帮助用户实时统计网站的整体销售情况,快速验证“新销售策略”的效果。我们今天介绍一个基于表格存储(Tablestore)实现交易数据的实时计算,给大家提供一个新使用方式。

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即将发版!Apache Flink 1.9 版本有哪些新特性?

文整理自开源大数据专场中阿里巴巴高级技术专家杨克特(鲁尼)先生的精彩演讲,主要讲解了Apache Flink过去和现在的发展情况,同时分享了对Apache Flink未来发展方向的理解。

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使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算

本案例根据某电网公司的真实业务需求,通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算,通过本案例,让读者熟悉UDAF编写,并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。 感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限,若有纰漏,请批评指出。 一、客户需求 电网公司每天采集各个用户的电表数据(格式如下表),其中data_date为电表数据上报时间,cons_id为电表id,r1位电表度数,其他字

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【线下活动】阿里云实时计算沙龙 · 北京站

现场体验阿里云实时计算在不同场景下最优解决方案,Flink在人脸识别等业务中的优异表现。

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Lambda plus: 云上大数据解决方案

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

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大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道

本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。文章会为大家阐述数据通道的主要使用场景,表格存储数据通道的功能优势,并带大家快速入门如何使用数据通道来消费数据。本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。

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How Blink Works 中文译文

Chromium 的工程师们写了两篇技术文章 [How Blink Works][1] 和 [How cc Works][2],分别介绍了 Chrome 浏览器内核内部的两个重要模块 Blink 和 cc 内部设计和实现的一些细节。对于想要了解 Chrome 内核内部实现的同学,这两篇文章提供了不错的入门指引。在征得作者同意后,我将其翻译成中文,以馈读者。 文中部分术语觉得难以翻译成合适的中

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