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阿里流计算平台开发实例之电商双11实时计算

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图:定期调任务刷数据

四、项目预案

原困流计算原困存在的风险,亲戚亲戚朋友考虑以传统的计算最好的妙招开发第二套方案,当流计算出故障时,能快速切换方案,保证数据基本能正常使用,原困延迟会大某些。

通过评估,原困数据量预计无需越多,考虑使用定时调存储过程的最好的妙招计算指标到第二套输出表上,再开发第二套报表,展现和第一套一致。设计图如下:

图:流计算数据逻辑设计图

一、 项目案例

用户商业模式含盖电商零售与加盟店批发零售,本次主要业务需求在于淘宝双11期间能实时计算用户所关注的某些指标数据,如:订单数、订单金额、商品SKU数、订单来源地、商品排名等等。

基于那些指标需求,除了要达到实时的要求以外,还前要具备适当的展现图设计,本次使用的是阿里云的DATAV,提供饼状图占比分析、商品与类目数据排名、国家地图热力展示等等。

二、 技术架构原困用户的数据在云下,亲戚亲戚朋友考虑的首先是迁移数据上云,再通过DTS将数据同步至DATAHUB,接着使用阿里流计算开发平台接入DATAHUB数据,并开发流计算代码,将执行结果输出至RDS MYSQL,最后DATAV引用RDS数据并开发图形展现界面。最终设计的技术架构如下图所示:

三、 技术实现

1、 数据迁移与数据同步:原困数据只能直接到DataHub,使用阿里云DTS工具先完成数据迁移至RDS,链接:https://dts.console.aliyun.com/ 。再使用其数据同步功能,将RDS数据同步至DataHub(注:RDS收费可包月、DTS收费按小时)。在数据同步环节前要注意,根据企业数据量的大小,调整数据传输的通道大小。另外DataHub会自动创建对应同步的表的Topic,统统不前要在同步前自建Topic,建了会报错。(注意系统生成的Topic与自建的有那些不同)

2、 StreamComputer流计算开发:其开发最好的妙招和技术要求,相比传统的开源产品,要简单某些,可是我流计算平台功能比较雄厚,很重是监控系统。其链接地址是:https://stream.console.aliyun.com。

2.1、datahub业务表的引用:

注解说明:

a、和标准SQL没越多区别,主要统统 维表的使用最好的妙招略有不同,不过也是固定写法,照抄就行。

注意:原困原始数据有插入、删除、更新这些动作,统统DataHub上也会有这些情况汇报的数据,这就前要分别进行处置,可是我数据会不准。

3、 DataV开发:此处省略,简单归纳即:托另另1个 图形,写另另1个 SQL。

五、项目压测

为了保障数据爆发时,平台依然能稳定的工作,亲戚亲戚朋友进行了相关的某些测试。首先模拟少量的数据产生,确认数据从本地库至RDS的同步时间,RDS至DATAHUB的时间,以及流计算存在理的时间。

通越多次的测验得出:当数据量持续比较大的情况汇报下,数据会有某些延迟,性能瓶颈主要体现在RDS以及DTS同步至DATAHUB环节,其中后一步比较明显。而平台稳定性基本上是还前要的,流计算的处置速率非常令人满意。

注解说明:

a、 该表的主键是那些,前要指定

b、 维表的固定写法,表明维表的更新时间(默认是多久?调整更新时间怎么能弄?)。

注意该表的来源是rds,上边的连接最好的妙招和正常的MYSQL连接最好的妙招没那些区别。

2.3、数据输出表的写法和维表的写法基本一致,统统 没法 PERIOD FOR SYSTEM_TIME,要提前在RDS上建好即可。

2.4、应用脚本开发:将引用到的业务表与维表进行关联,将数据输出至目标表

注解说明:

a、 在流计算引擎中建一张表,该表的名称是那些,建议和DataHub上一致

b、 要引用到该表的那些字段,建议不前要的字段无须引用

c、 系统自建的TOPIC,该字段纪录的是该行数据是更新还是插入还是删除

d、 流计算还前要引用多种数据源,这里表明数据源类型

e、 固定写法

f、 DataHub上的项目名称

g、 DataHub上的topic名称

h、 DataHub默认保留五六天内的业务数据,该时间指定流计算引擎从哪个时间点取数