实时计算Flink场景实践和核心功能体验

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 实时计算Flink场景实践和核心功能体验

结合相关数据源的数据分析实践
数据源选择:我选择了一个电商平台的用户行为数据源,其中包含了用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等信息。这些数据对于分析用户行为、了解用户需求以及优化电商平台的运营策略非常有价值。
场景分析:
用户行为分析:通过实时计算 Flink 版对用户的浏览行为进行实时分析,我可以了解到用户在不同页面的停留时间、点击次数等信息。例如,发现某些商品页面的浏览量较高,但购买转化率较低,这可能提示我们需要优化商品的展示方式或提供更多的促销信息。
标签画像构建:基于用户的购买记录和搜索记录,使用实时计算 Flink 版可以实时构建用户的标签画像。比如,将用户分为不同的兴趣群体,如电子产品爱好者、服装爱好者等,以便进行精准的营销推送。
业务指标监控:实时监控电商平台的关键业务指标,如销售额、订单量、客单价等。通过实时计算 Flink 版,可以及时发现业务指标的异常波动,并快速采取相应的措施。例如,当销售额突然下降时,可以立即分析原因,如是否是某个热门商品缺货或者促销活动效果不佳等。
数据分析与预测:利用实时计算 Flink 版对历史数据和实时数据进行分析,预测未来的销售趋势和用户需求。例如,根据用户的购买历史和浏览行为,预测用户未来可能购买的商品,提前做好库存准备。
与其他引擎及自建 Flink 集群的比较
稳定性方面:
实时计算 Flink 版:在测试过程中,实时计算 Flink 版表现出了较高的稳定性。系统能够持续稳定地运行,即使在处理大量数据和高并发请求的情况下,也没有出现明显的故障或性能下降。阿里云的专业运维团队对系统进行了有效的监控和管理,确保了系统的稳定性。
其他引擎:一些其他的实时计算引擎在稳定性方面可能存在一些问题。例如,在处理大规模数据时,可能会出现内存溢出、任务失败等情况,需要进行频繁的调优和维护。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群需要自己进行硬件选型、软件安装和配置等工作,这对运维人员的技术水平要求较高。而且,自建集群的稳定性也受到硬件设备、网络环境等因素的影响,容易出现故障。
性能方面:
实时计算 Flink 版:在性能方面,实时计算 Flink 版表现出色。它能够快速地处理大量的实时数据,并且具有较低的延迟。在我的测试中,系统能够在秒级内处理完数千条数据,满足了电商平台对实时性的要求。
其他引擎:与其他实时计算引擎相比,实时计算 Flink 版的性能优势较为明显。一些其他引擎在处理大规模数据时,可能会出现性能瓶颈,导致处理延迟增加。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群的性能取决于硬件设备的配置和优化程度。如果硬件设备性能较好,并且进行了合理的优化,自建集群的性能也可以达到较高水平。但是,这需要投入大量的时间和精力进行调优和维护。
开发运维方面:
实时计算 Flink 版:作为全托管的服务,实时计算 Flink 版提供了便捷的开发运维体验。开发人员可以通过可视化的界面进行任务的创建、配置和监控,大大降低了开发和运维的难度。而且,阿里云的专业运维团队会对系统进行实时监控和维护,确保系统的稳定运行。
其他引擎:一些其他的实时计算引擎在开发运维方面可能需要更多的人工干预。例如,需要手动进行任务的调度和管理,监控系统的运行状态等,这增加了开发运维的工作量和难度。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群的开发运维工作非常繁琐。需要自己搭建开发环境,编写代码,进行任务的调试和优化。而且,在运维过程中,需要时刻关注集群的运行状态,及时处理故障和性能问题。
安全能力方面:
实时计算 Flink 版:阿里云提供了完善的安全防护体系,保障了实时计算 Flink 版的安全运行。系统具有访问控制、数据加密等安全功能,能够有效地防止数据泄露和恶意攻击。
其他引擎:一些其他的实时计算引擎在安全能力方面可能存在一些不足。例如,缺乏完善的访问控制机制,容易导致数据被非法访问。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群的安全防护需要自己进行搭建和配置,这对安全技术的要求较高。而且,如果安全防护措施不到位,容易导致系统被攻击和数据泄露。
成本与收益分析
成本方面:
实时计算 Flink 版:使用实时计算 Flink 版可以降低公司的硬件成本和运维成本。作为全托管的服务,公司不需要购买和维护硬件设备,也不需要投入大量的人力进行运维管理。而且,实时计算 Flink 版采用按需付费的模式,公司可以根据实际的业务需求灵活地调整资源使用量,避免了资源的浪费。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群需要购买大量的硬件设备,如服务器、存储设备等,这需要投入大量的资金。而且,在运维过程中,还需要支付硬件设备的维护费用、电费等,增加了公司的运营成本。
收益方面:
实时计算 Flink 版:通过使用实时计算 Flink 版,公司可以实时地分析用户行为和业务数据,及时发现业务问题和机会,从而提高业务决策的准确性和效率。例如,通过实时监控用户的购买行为,公司可以及时调整商品的推荐策略,提高用户的购买转化率,增加销售额。
自建 Flink 集群:自建 Flink 集群可以根据公司的具体需求进行定制化开发,满足公司的特殊业务需求。但是,这需要投入大量的时间和精力进行开发和维护,而且收益的实现需要较长的时间周期。
主题二:实时计算 Flink 版体验评测

产品内引导及文档帮助
产品内引导:实时计算 Flink 版在产品内引导方面做得相对较好。在首次使用时,系统会提供详细的引导教程,帮助用户快速了解产品的功能和操作流程。而且,在每个功能模块的界面上,都有相应的提示信息和操作指南,方便用户进行操作。
文档帮助:官方文档的内容较为丰富,详细介绍了实时计算 Flink 版的功能、使用方法、配置参数等方面的信息。但是,文档的结构和组织可以进一步优化,以便用户能够更快地找到自己需要的信息。例如,可以增加一些案例分析和实际操作的视频教程,帮助用户更好地理解和掌握产品的使用方法。
欠缺部分:在一些复杂功能的使用说明上,文档可以提供更多的示例代码和详细的解释。例如,对于一些高级的数据处理操作和性能优化技巧,文档的介绍可以更加深入和详细,以便用户能够更好地应用到实际项目中。
产品功能满足预期情况
数据开发运维体验:
数据开发:实时计算 Flink 版提供了丰富的数据开发工具和功能,支持 SQL、Java、Scala 等多种编程语言,方便开发人员进行数据处理和分析。而且,系统提供了可视化的开发界面,使得开发人员可以通过拖拽和配置的方式快速创建数据处理任务,提高了开发效率。
数据运维:在数据运维方面,实时计算 Flink 版提供了实时监控和报警功能,能够及时发现任务的异常情况,并通知相关人员进行处理。而且,系统支持任务的自动重启和恢复,保证了数据处理的连续性和稳定性。
其他功能方面:
数据集成:实时计算 Flink 版支持与多种数据源和数据存储系统进行集成,如 MySQL、Oracle、Hive、HBase 等,方便用户进行数据的采集和存储。
数据质量监控:系统提供了数据质量监控功能,能够对数据的准确性、完整性和一致性进行实时监控和检测,确保数据的质量。
任务调度:实时计算 Flink 版支持任务的定时调度和周期性调度,方便用户根据实际需求进行任务的安排和管理。
针对业务场景的改进建议
针对电商业务场景:在电商业务场景中,可以增加一些针对电商行业的特殊功能,如商品推荐算法的优化、促销活动效果的实时分析等。这样可以更好地满足电商企业的业务需求,提高产品的竞争力。
针对金融业务场景:在金融业务场景中,数据的安全性和准确性要求非常高。因此,可以加强实时计算 Flink 版的安全防护能力,如增加数据加密、身份认证等功能。同时,提高数据处理的准确性和可靠性,为金融企业提供更加稳定的服务。
针对物联网业务场景:在物联网业务场景中,数据量非常大,而且数据的实时性要求也很高。因此,可以进一步优化实时计算 Flink 版的性能,提高系统的处理能力和响应速度。同时,增加对物联网设备的支持,方便用户进行物联网数据的采集和处理。
与其他产品联动组合的可能性
与阿里云其他产品的联动:实时计算 Flink 版可以与阿里云的其他产品进行联动,如与阿里云的 MaxCompute 进行数据存储和计算的联动,与阿里云的 DataWorks 进行数据开发和管理的联动,与阿里云的 Quick BI 进行数据可视化的联动等。这样可以形成一个完整的大数据解决方案,为用户提供更加便捷和高效的服务。
与第三方产品的联动:实时计算 Flink 版也可以与第三方产品进行联动,如与 Tableau、PowerBI 等数据可视化工具进行联动,与 Kafka、RabbitMQ 等消息队列进行联动等。这样可以扩展产品的功能和应用场景,满足用户的多样化需求。
主题三:大数据实时计算产品的对比测评

使用过的其他 Flink 实时计算产品
开源 Flink 产品:我曾经使用过开源的 Flink 产品进行大数据实时计算。开源 Flink 产品具有高度的灵活性和可定制性,用户可以根据自己的需求对代码进行修改和优化。但是,开源产品的使用门槛较高,需要用户具备较强的技术能力和运维经验。而且,开源产品的稳定性和安全性也需要用户自己进行保障。
其他商业 Flink 产品:我还使用过其他商业的 Flink 产品。这些产品通常提供了更加完善的功能和服务,如数据集成、数据质量监控、任务调度等。而且,商业产品的稳定性和安全性也得到了较好的保障。但是,商业产品的价格较高,对于一些小型企业来说可能难以承受。
实时计算 Flink 版的优势
产品功能方面:实时计算 Flink 版提供了丰富的功能,如数据开发、数据运维、数据集成、数据质量监控等,能够满足用户的多样化需求。而且,系统提供了可视化的开发界面和操作指南,方便用户进行使用和管理。
引擎性能方面:实时计算 Flink 版的性能表现出色,能够快速地处理大量的实时数据,并且具有较低的延迟。在我的测试中,系统的处理能力和响应速度都优于其他的 Flink 产品。
开发运维体验方面:作为全托管的服务,实时计算 Flink 版提供了便捷的开发运维体验。用户不需要关注底层的硬件设备和软件环境,只需要专注于业务逻辑的实现。而且,阿里云的专业运维团队会对系统进行实时监控和维护,确保系统的稳定运行。
企业级能力方面:实时计算 Flink 版具有较强的企业级能力,如高可用性、高扩展性、安全防护等。能够满足企业级用户对大数据实时计算的要求。
有待改进的地方
功能定制化程度:虽然实时计算 Flink 版提供了丰富的功能,但是在一些特殊业务场景下,用户可能需要对功能进行定制化开发。目前,实时计算 Flink 版的功能定制化程度还不够高,需要用户具备较强的技术能力才能进行二次开发。
性能优化空间:在处理大规模数据时,实时计算 Flink 版的性能还有一定的优化空间。例如,可以进一步优化任务的调度算法和数据处理流程,提高系统的处理能力和响应速度。
文档和社区支持:虽然官方文档的内容较为丰富,但是在一些复杂功能的使用说明上还可以更加详细和深入。而且,社区的活跃度和支持力度也有待提高,用户在遇到问题时可能难以得到及时的解答和帮助。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
21天前
|
SQL 运维 网络安全
【实践】基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据查询
本文介绍了如何利用Flink和Hologres构建GitHub公开事件数据的实时数仓,并对接BI工具实现数据实时分析。流程包括创建VPC、Hologres、OSS、Flink实例,配置Hologres内部表,通过Flink实时写入数据至Hologres,查询实时数据,以及清理资源等步骤。
|
3天前
|
流计算 开发者
【开发者评测】实时计算Flink场景实践和核心功能体验测评获奖名单公布!
【开发者评测】实时计算Flink场景实践和核心功能体验测评获奖名单公布!
|
21天前
|
运维 数据挖掘 网络安全
场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
基于Flink和Hologres构建的实时数仓方案在数据开发运维体验、成本与收益等方面均表现出色。同时,该产品还具有与其他产品联动组合的可能性,能够为企业提供更全面、更智能的数据处理和分析解决方案。
|
2月前
|
消息中间件 监控 数据可视化
实时计算Flink场景实践和核心功能体验
本文详细评测了阿里云实时计算Flink版,从产品引导、文档帮助、功能满足度等方面进行了全面分析。产品界面设计友好,文档丰富实用,数据开发和运维体验优秀,具备出色的实时性和动态扩展性。同时,提出了针对业务场景的改进建议,包括功能定制化增强、高级分析功能拓展及可视化功能提升。文章还探讨了产品与阿里云内部产品及第三方工具的联动潜力,展示了其在多云架构和跨平台应用中的广阔前景。
80 9
|
1月前
|
数据采集 运维 搜索推荐
实时计算Flink场景实践
在数字化时代,实时数据处理愈发重要。本文分享了作者使用阿里云实时计算Flink版和流式数据湖仓Paimon的体验,展示了其在电商场景中的应用,包括数据抽取、清洗、关联和聚合,突出了系统的高效、稳定和低延迟特点。
53 0
|
3月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
1月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1081 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
25天前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
142 56
|
5月前
|
存储 监控 大数据
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
本文整理自 Flink Forward Asia 2023 中闭门会的分享。主要分享实时计算在各行业的应用实践,对回归实时计算的重点场景进行介绍以及企业如何使用实时计算技术,并且提供一些在技术架构上的参考建议。
855 7
阿里云实时计算Flink在多行业的应用和实践
|
4月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之如何在EMR-Flink的Flink SOL中针对source表单独设置并行度
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

热门文章

最新文章