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日志服务导入MaxCompute数据实战

简介 日志服务(Log Service,简称 SLS)是针对日志类数据的一站式服务,在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。您无需开发就能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能,提升运维、运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力。将MaxCompute 中的数据导入到日志服务,利用日志服务的查询和可视化功能,对数据进行分析和可视化展示,使用数据加工对数据进一步处理,充分发掘数据的价值。 日志服务提供的数据导入功能,支持从OSS,MaxCompute,Kafka等数据源同步数据。使用数据导入同步数据具备如下的优势: 配置简单,用户仅需在日志服务控制台完成简单配置即可实现导入。 导入服务完全由日志服务托管,无需运维。 支持动态水平扩展,根据用户的数据量自动分配资源,实现快速导入。 日志服务基本概念 日志:日志服务中处理的最小数据单元,每行日志包含日志发生时间和一组key-value 均为字符串格式的字段列表。 项目(Project):日志服务中的资源管理单元,用于资源隔离和控制,管理着用户的所有日志库等资源。 日志库(Logstore):日志数据的采集、存储和查询单元。每个...

Flink 消息聚合处理方案

微博机器学习平台使用 Flink 实时处理用户行为日志和生成标签,并且在生成标签后写入存储系统。为了降低存储系统的 IO 负载,有批量写入的需求,同时对数据延迟也需要进行一定的控制,因此需要一种有效的消息聚合处理方案。 在本篇文章中我们将详细介绍 Flink 中对消息进行聚合处理的方案,描述不同方案中可能遇到的问题和解决方法,并进行对比。 基于 flatMap 的解决方案 这是我们能够想到最直观的解决方案,即在自定义的 flatMap 方法中对消息进行聚合,伪代码如下: 对应的作业拓扑和运行状态如下: 该方案的优点如下: 逻辑简单直观,各并发间负载均匀。 flatMap 可以和上游算子 chain 到一起,减少网络传输开销。 使用 operator state 完成 checkpoint,支持正常和改并发恢复。 与此同时,由于使用 operator state,因此所有数据都保存在 JVM 堆上,当数据量较大时有 GC/OOM 风险。 使用 Count Window 的解决方案 对于大规模 state 数据,Flink 推荐使用 RocksDB backend,并且只支持在 Keyed...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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