流计算 Oceanus 两周年 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台,具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点。腾讯内部的流计算 Oceanus平台每秒接入数据峰值达到数亿条,每天接入数据量高达到十万亿条,实时计算量超万亿次。腾讯云流计算 Oceanus从2020年初公测到现在已经对外稳定服务超过2年,产品一直在飞速发展,快速迭代,帮忙用户便捷对接丰富的云上数据源,实现海量数据的实时处理和分
一、流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动 二、什么是ETL ETL(Extract,Transform,Load)描述了将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。 企业收集到的原始数据通常存在数据缺失、数据结构混乱等问题,难以直接用来分析或计算。通过补充缺失的数值、修正偏差的数值、拆分字段、转换类型以及使用用户自定义函数等方式,ETL 能够将数据加工为规整、可用的形式。使用腾讯云流计算 Oceanus 开发 ETL 作业时,用户只需选择数据源表和目的表,并根据业务逻辑完成字段映射的配置,即可
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取、平铺转换后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus
1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
作者:腾讯云云函数团队产品经理April 导语|本文演示了如何捕获流计算 Oceanus (Flink) 集群状态变更,并通过事件总线(EventBridge)发送到企业微信或钉钉、飞书客户端。 背景介绍 监控与报警系统对于业务生产环境来说是不可或缺的,一旦有故障发生,需要有完善的监控告警链路,保证告警消息可以实时完成推送并进行处理。 腾讯云事件总线(EventBridge)[1] 简称 EB,是一款安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台。事件中心的事件总线可以接收来自您自己的应用程序、软件即服务(Sa
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何将数据写入 MongoDB。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控制台 [1],点击左侧【集群管理】,点击
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能,通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研,发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元,流计算 Oceanus(Flink) 1 元,花了二十几块钱,搭建了这样式的大数据系统。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
streaming system有两篇经典博客:streaming 101和streaming 102,深刻的描述了流系统的精髓和对未来的展望,这篇文章权当一个导读的作用。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Datagen Connector 模拟生成客户视频点击量数据,并利用滚动窗口函数对每分钟内客户的视频点击量进行聚合分析,最后将
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换),最终将处
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中。 前置准备 创建流计算 Oc
摘要:本文由网易 Java 技术专家吴良波分享,主要内容为 Apache Flink 在网易的实践,文章提纲如下:
2019年8月24日,由云+社区主办的第26期云+社区技术沙龙——大数据技术实践与应用,在北京快手总部举行,本期沙龙云+社区联合快手邀请技术大咖为大家深度解读大数据的前沿技术,聚焦大数据技术实践与应用,同时带来了干货满满的大数据实践案例分享。现场技术热情高涨,座无虚席、交流氛围浓厚。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何利用 Python 脚本发送模拟数据到 CKafka 中,之后取 CKakfa 的数据经过简单的算术函数转换存入到 PostgreSQL
今日,流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少,其中包括: 商业(竞争)极度渴望更快的数据,而转换成流计算则是一个好的方法来降低延迟。 海量的、无穷数据集在现在的商业环境里变的越来越常见,而用专门设计来处理这样数据的系统来应对这些数据则更为容易。 在数据到达时就对他们进行处理能够更加平均地把负载进行均衡,取得更好的一致性和更可预测的计算资源消耗。 尽管业务驱动带来了对流计算兴趣的猛增,但绝大部分现有的流计算系统相比于批处理还不够成熟,而后者已经产生了很多令人激动的、多产的应用。 作为从事海量大规模流计
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何提取 MySQL 数据与 HBase 数据进行维表关联(流维 join),经过简单聚合分析后存入 Elasticsearch 中。 前置准
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink Jar 作业既支持使用 DataStream API 编程也支持使用 Table API/SQL 编程, Table API 和 SQL 也
作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中,用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库,来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到,Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义表值函数(UDTF),并将处理后的数据存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanu
作者:李贤雨,腾讯 CSIG 工程师 批量操作 功能简介 为了避免用户机械重复地对作业进行某一类操作,Oceanus 平台支持五种快捷高效的批量操作。分别是批量启动、停止、删除、创建副本、移动。操作入口如下图。 操作示例 批量操作包含三个步骤。 ➢ 步骤一:点击批量操作入口; ➢ 步骤二:选择需要批量操作的作业; ➢ 步骤三:确认提交批量操作(其中,批量移动需要选择目标目录,批量创建副本需要选择目标集群); 注意事项 批量启动的作业状态必须是已停止; 批量停止的作业状态必须是运行中; 批量删除的作业状态
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数(UDAF),将处理后的存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控
---- 作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息,高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件,大大减少了开发运维人员的投入。 一、解决方案描述 (一)概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Promethe
摘要:Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache Flink 在滴滴的应用与实践。主要内容为:
为了初始化 Spark Streaming 程序,必须创建一个 StreamingContext 对象,它是 Spark Streaming 所有流操作的主要入口。StreamingContext 对象可以用 SparkConf 对象创建。
做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就是Spark 和 Flink两面大旗。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过 HOP WINDOW(滑动窗口)函数聚合分析后存入 ClickHouse 中。 前
作者:代来,腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下,数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展,无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下,迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例,经过了几次架构升级。其中,首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构,然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构,流与批是两条割裂的链路,维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将会介绍如何使用 Flink 实现常见的 TopN 统计需求。首先使用 Python 脚本模拟生成商品购买数据(每秒钟发送一条)并发送到 CKafka,随后
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变,但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起,到流批一体在企业内部的落地,再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓,Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易,Flink 到底是如何做到的?其背后的推动力是什么?凭什么受到全球企业和开发者的青睐?带着这
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
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