实时计算 Flink> 产品简介——最新动态
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实时计算Flink——产品定位
实时计算 Flink提供Flink SQL,协助您简单轻松完成流式计算逻辑的处理。实时计算 Flink提供的全功能的UDF函数,能够帮助您完成定制化业务的数据处理逻辑。在流数据分析领域,Flink SQL和UDF能够完成大部分流式数据分析处理逻辑。目前的实时计算更擅长于流式数据分析、统计、处理。相对于非SQL能够解决的领域,例如,复杂的迭代数据处理、复杂的规则引擎告警,则不适合现有的流计算产品去解决。 目前实时计算 Flink擅于处理以下应用场景。 实时的网络点击PV、UV统计。 统计交通卡口平均每5分钟的车流量。 水利大坝的压力数据的统计和展现。 网络支付中涉及金融盗窃固定行为规则的告警。 曾经实时计算 Flink对接,但无法实现的场景。 Oracle存储过程使用实时计算 Flink替换。 实时计算无法从功能上完全替换掉Oracle存储过程,两者面向问题领域不一致。 Spark作业无缝迁移到实时计算。Spark部分涉及实时计算可以考虑改造并迁移到实时计算,用户可以完全省去运维Spark和开发Spark的各类成本,但无法做到Spark作业无缝迁移到实时计算。 多种复杂规则引擎告警。 针...
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实时计算 Flink> 产品定价——业务流程
在使用阿里云实时计算 Flink前,对流式数据处理整体全链路有初步的认识可以极大方便您梳理业务流程,制定相应的系统设计方案。下面将简单介绍阿里云实时计算全流程系统架构。 数据采集 广义的实时数据采集指: 用户使用流式数据采集工具将数据 实时地采集并传输到大数据Pub/Sub系统,该系统将为下游实时计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。阿里云大数据生态中提供了诸多针对不同场景领域的流式数据Pub/Sub系统,阿里云实时计算天然集成上图中诸多Pub/Sub系统,以便您可以轻松集成各类流式数据存储系统。 例如:您可以直接使用实时计算对接SLS的LogHub系统,以做到快速集成并使用ECS日志。 流式计算 流数据作为实时计算 Flink的触发源驱动实时计算运行。因此, 一个实时计算 Flink作业必须至少使用一个流数据作为数据源。同时,对于一些业务较为复杂的场景,实时计算还支持和静态数据存储进行关联查询。例如:针对每条DataHub流式数据,实时计算将根据流式数据的主键和RDS中数据进行关联查询(即join查询)。同时,阿里云实时计算还支持针对多条数据流进行关联操作,Flink S...
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