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: 数据存储和数据消费All in one
表格存储(Table Store)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。
通道服务是表格存储提供的全增量一体化数据消费功能,为用户提供了增量、全量和增量加全它量三种类型的分布式数据实时消费通道。实时计算场景下,通过为数据表建立数据通道,用户可以以流式计算的方式对表中历史存量和新增数据做数据消费。
利用表格存储存储引擎强大的写入能力和通道服务完备的流式消费能力,用户可以轻松做到数据存储和实时处理all in one!
Blink: 流批一体的数据处理引擎
Blink是阿里云在Apache Flink基础上深
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大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道
表格存储(Table Store)是阿里云自研的NoSQL多模型数据库,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务,表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够提供PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。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。 什么场景需要数据通道 图-1 数据通道的主要应用场景如图-1展示,数据通道的使用场景主要分为四大类: 数据同步场景,很多时候,用户的数据除了存储在表格存储外还需要同步到其他系统,比如把实时写入的数据按顺序同步到Redis做本地cache,同步到自建的elastic search来支持检索,同步到OSS做归档[拓展阅读6],或是同步到容量型表格存储
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MapReduce稍微高级编程之PageRank算法的实现
一、概念: PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年创造的。PageRank实现了将链接价值概念作为排名因素。这幅图表示的是一个简单的网络,下面介绍几个名词: 入链:指向该页面的链接为入链,入链相当于投票,到一个页面的超链接相当于对该页投一票。 入链数量:如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多,那么这个页面越重要 入链质量:指向页面A的入链质量不同,质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面A,则页面A越重要。质量是指不同网页发出的链接所含的权重是不同的,比如百度百科里面的链接和你自己写的网页里面的链接肯定是不能比的。这么做主要是为了防止别人恶意刷“流量”。 出链:从本页面发出的链接为出链。 二、计算过程:下面我们介绍一下PageRank的算法流程: 初始值: 每个页面设置相同的PR值,Google的PageRank算法给每个页面的PR初始值为1,该页面的所有出链均分该页面的值。以上图为例,A页面的初始值为1,然后它每一条...
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