杭州流计算峰会-流计算-让业务实时，让数据发电！

杭州流计算峰会聚焦于“流计算”技术，该技术旨在实现业务实时处理与数据价值最大化，即“让业务实时，让数据发电”。通过流计算，企业能够即时分析数据流，迅速做出决策响应，提升业务效率和智能化水平。以下是实施流计算的关键步骤和技术要点，参考了提供的知识库资料：

实施流程

1. 数据表与通道准备

• 创建表格存储表：首先，在表格存储中创建两个表，一个是OrderSource作为数据源（Source），包含用户ID、订单ID、价格和时间戳等字段；另一个是OrderStreamSink作为结果接收端（Sink），用于存放聚合后的数据，如时间段内的计数和总价。
• 配置通道：在OrderSource表上配置通道，为后续的流式数据处理提供数据入口。

2. EMR集群配置

• 启动并配置EMR集群：确保集群包含Spark2、Hive等必要服务，并已授权访问表格存储。登录集群后，使用Spark SQL CLI启动交互环境。
• 创建Spark外表：分别针对OrderSource和OrderStreamSink创建Spark外表，以桥接Spark作业与表格存储之间的数据交互。

3. 实时流计算作业

• 视图创建：基于OrderSource外表创建视图order_source_stream_view，为流处理定义数据视图。
• 编写Stream SQL：执行Stream SQL作业，例如按30秒时间窗口对数据进行聚合统计（如计数和总价汇总），并将结果实时写入到OrderStreamSink表中。这一步骤展示了流计算如何实现实时数据分析与存储。

技术与实践要点

• 低延迟处理：选择合适的流处理框架（如Spark Streaming）确保满足实时性要求。
• 资源优化与管理：在阿里云E-MapReduce集群中，合理配置资源和服务，利用RAM用户权限管理及AccessKey认证保障数据安全。
• 数据集成：灵活运用连接器（如MongoDB至Kafka示例中的做法）实现不同数据源与流处理系统的高效对接。
• GPU加速推理：对于涉及复杂模型推理的场景，可考虑利用GPU预留实例来支撑高吞吐量、低延迟的实时推理服务。

综上所述，流计算技术通过一系列精心设计的步骤与策略，实现了数据的实时处理与分析，为企业带来了业务敏捷性和数据价值的深度挖掘能力。