通过EMR Spark Streaming实时读取Tablestore数据-低调大师

通过EMR Spark Streaming实时读取Tablestore数据

2019-09-25 759

本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。

场景设计

随着互联网的发展，企业中积累的数据越来越多，数据的背后隐藏着巨大的价值，在双十一这样的节日中，电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量，由于订单总量巨大，不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计，此时就需要用到流计算，而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算，数据订单需要写入数据库与Kafka中，Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。
而本文使用的Tablestore数据库可以直接利用它的通道服务功能，供Spark Streaming流式消费，进而计算订单的数量及金额，简化了整个流程，具体如下图所示

本文将介绍一个简单的demo，流式统计Tablestore数据表中字段出现的个数。

前提条件

确保将Ta

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【转载】时隔一年多，我又用起了 Superset

去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。 7 月份正式离职到了现在的公司，一开始靠数着运营后台的订单，看着公众号后台的涨粉，配合友盟拿到的分享数据，拉了张 EXCEL 大表就开始预测着未来的营收支出。在业务蒸蒸日上的时候，给出的预测结果表现的也是很让人满意，隔壁公司的黄老板还天天跑来串门问怎么预测的。预测的结果看起来十分的美好，但是它其实需要有很多的前提假设成立才能站得住脚，比如用户大体的表现是一致的，又比如投放成本不会过高，再比如微信不会打击朋友圈打卡。所以我迫切的希望了解事实是否像我们假设的那般美好，我开始提议希望能在这家公司建立第一套数据基建 —— 自采集埋点配合数据库

2019-09-23

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本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。背景介绍近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高，通过将存储和计算组合起来，既能支持传统的海量结构化数据分析，又能支持快速的事务更新写入，是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。表格存储(Tablestore)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(PB 级存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟)，借助于表格存储的底层引擎，能够很好的完成OLTP场景下的需求。Delta Lake类似于支持Delta的Data Lake(数据湖)，使用列存来存ba

2019-09-25

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