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利用阿里云产品搭建一个简单数据分析平台

阿里云有两个消息产品,消息队列(ONS)与消息服务(MNS),ONS上有个很好用的功能消息轨迹,消息的生命周期都可以通过控制台查询,那么消息服务上,想看见消息从生产到消费的轨迹数据有什么好办法呢?我们以这个小小的需求为原型,介绍一下怎么利用阿里云现有的产品,搭建出一个简单的数据分析平台。 先画个数据流程架构图。 step 1: MNS->SLS先把MNS的日志数据写到SLS里面去,不用写代码,在MNS控制台日志管理页面做个配置即可。MNS的队列要打开logging功能,SLS控制台创建好project logstore这里自动就能看见,注意要一个域的才能配哦。 然后我们跑跑代码,收发点消息,完了去SLS控制台看一样,数据已然自动写进去了,如图 比方我们搜索一条消息79E4FBE5094E8911-2-15D3F907B3B-2000

全民上云时代,如何选择一款好的MongoDB产品

MongoDB是什么?相信近些年来越来越多的科技圈人士都对这个词汇开始感兴趣了,不信?看下图的指数分析,妥妥的一路水涨船高。 不卖关子了, MongoDB是基于文档的存储的(而非表),是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free),对于存储在MongoDB数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。用户可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。关于MongoDB的应用场景非常多,例如电商业务中一个基本的功能模块就是存储品类丰富的商品信息,各种商品特性、参数各异,MongoDB 灵活的文档模型非常适合于这类业务;再如线上运行的服务,会产生大量的运行及访问日志,使用 MongoDB 来存储、分析日志数据,可以让日志数据发挥最大的价值。虽然MongoDB拥有一些非常好的特性,但市场上在使用MongoDB时,会遇到很...

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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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