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海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合

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。

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现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇

前言 IM全称是『Instant Messaging』,中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代,生活中IM类产品已经成为必备品,比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品,但其核心功能还是IM。

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基于Tablestore的共享汽车管理平台

前言 目前出行市场主要分为传统和新兴两个阵营:私家车、公共交通、出租车和长租车为传统出行提供服务,共享单车、网约车以及分时租赁共享汽车则是最近几年兴起的出行方式。_图1 出行方式分析_出行者往往是在成本和出行便捷之间权衡选择出行方式。

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基于Tablestore实现海量运动轨迹数据存储

前言 现在越来越多的人都开始关心自己的运动数据,比如每日的计步、跑步里程、骑行里程等。运动APP与运动类的穿戴设备借助传感器、地图、GPS定位等技术,收集好运动数据以后,通过与互联网社交功能结合,产生了一种新的运动模式。

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使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore(原OTS)优化指南

现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore,用MaxCompute作大数据分析,计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力,而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。

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举个栗子:专有云MaxCompute创建TableStore外部表

在MaxCompute的上边创建OTS的外部表的方式来进行验证

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OTSReader自己定义切分主键

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如何在阿里云上使用Data Lake Analytics分析Table Store数据

数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验。

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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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高并发IM系统架构优化实践

介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统,以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。

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Table Store新一代数据实时消费通道:Tunnel Service介绍

通道服务Tunnel Service是基于Table Store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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时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(四)

Prometheus 开源时序数据库解析的系列文章在之前已经完成了几篇,对比分析了Hbase系的OpenTSDB、Cassandra系的KairosDB、BlueFlood及Heroic,最后是tsdb ranking top 1的InfluxDB。

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使用DataX进行OTS实例间数据迁移

本文主要说明在业务不停服的前提下如何实现对OTS的增量迁移,以及迁移后的数据一致性校验

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函数计算 php runtime - 如何加载卸载内置扩展

在本文中,我们根据一个具体的问题的抛出以及解决的过程,来讲解php runtime 中怎么对 内置的扩展进行加载和卸载。

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