基于阿里云MaxCompute实现游戏数据运营-低调大师

基于阿里云MaxCompute实现游戏数据运营

2018-02-11 594

一、总览

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一个游戏/系统的业务数据分析，总体可以分为图示的几个关键步骤：

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1、数据采集：通过SDK埋点或者服务端的方式获取业务数据，并通过分布式日志收集系统，将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如HDFS等；（注：本文Demo中，使用flume，也可选用logstash、Fluentd等）

2、数据同步：构建数据通道，接受数据采集agent的数据流，并且分发到不同的存储/计算引擎中去；（注：本文Demo中，使用阿里云datahub作为通道，MaxCompute作为存储/计算引擎）

3、数据开发：按照日志格式、业务领域，构建数据模型；（注：本文Demo中，在MaxCompute中创建对应的project、table）

4、数据计算/分析：按照业务场景的分析要求，编写SQL脚本或者使用工具，完成数据的分析及展现；（注：本文D

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DT时代，越来越多的企业应用数据步入云端。与传统Hadoop相比，阿里云大数据计算服务MaxCompute(原名ODPS)向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。最新推出的MaxCompute 2.0，在高性能方面主要依托于全新的SQL 2.0计算引擎。同时，基于MaxCompute2.0新一代的SQL引擎，MaxCompute显著提升了SQL语言编译过程的易用性与语言的表达能力。在新功能方面提供了非结构化的处理能力，在云上开始使用OSS（开放的对象存储）、OTS（开放的表格存储），MaxCompute对其进一步分析和计算提供了连接性。安全方面，提供了Label字段级别数据访问控制及数据脱敏。用量控制方面，推出了禁止全表扫描FullScan

2018-02-12

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文件分割将文件拆分成splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个split，并将文件按行分割形成<key,value>对，下图所示。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即key值）包括了回车所占的字符数（Windows/Linux环境不同）。 image.png map处理生成新的key value 将分割好的<key,value>对交给用户定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对，下图所示。 map排序得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，得到Mapper的最终输出结果。 image.png reduce处理 Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序、分组，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为WordCount的输出结果， image.png hive的底层就是MapReduce。学好它就可以调试甚至修改hive。

2018-02-12

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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。