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实时计算Flink > 独享模式 > Batch(试用) > 创建源表 —— 创建DataHub源表 请输入关键词
本页目录 创建DataHub源表 数据总线(DATAHUB) 属性字段 WITH参数 类型映射 创建DataHub源表 数据总线(DATAHUB) DataHub作为一个流式数据总线,为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务。结合阿里云众多云产品,可以构建一站式的数据处理平台。流计算通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时,上游众多流式数据,包括DTS、IOT等...
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新老DataHub迁移手册
DataHub服务用户迁移文档 前言 原Odps版内测DataHub(下文统称为老DataHub服务),于2016年11月21日起已经处于维护状态,新版DataHub届时已经开启公测,公测至今已有半年以上时间,我们决定开始逐步下线老DataHub服务,老版部分用户需要迁移至新版DataHub。 新版本具有更多的特性,性能功能都有不少提升,可以同时支持数据一份数据同步到Odps、OSS、Elast...
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三款新功能发布,助力阿里云表格存储再次升级
阿里云表格存储于近期功能再升级,升级后的表格存储支持对DataHub采集的数据进行持久化存储,其Python SDK新增支持Python 3.x,以及最新发布的TimelineLib能够帮助用户轻松构建千万级IM和Feed流系统。 功能一:支持对DataHub采集的数据进行持久化存储 阿里云表格存储支持对DataHub采集的数据进行持久化存储。用户可以通过DataHub服务对各种移动设备、应用软...
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基于阿里云实现游戏数据运营(附Demo)
一、总览 一个游戏/系统的业务数据分析,总体可以分为图示的几个关键步骤:   1、数据采集:通过SDK埋点或者服务端的方式获取业务数据,并通过分布式日志收集系统,将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如HDFS等;(注:本文Demo中,使用flume,也可选用logstash、Fluentd等) 2、数据同步:构建数据通道,接受数据采集agent的数据流,并且分发到不同的存储/计算...
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基于阿里云实现游戏数据运营(附Demo)
一、总览 一个游戏/系统的业务数据分析,总体可以分为图示的几个关键步骤:   1、数据采集:通过SDK埋点或者服务端的方式获取业务数据,并通过分布式日志收集系统,将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如HDFS等;(注:本文Demo中,使用flume,也可选用logstash、Fluentd等) 2、数据同步:构建数据通道,接受数据采集agent的数据流,并且分发到不同的存储/计算引...
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基于阿里云MaxCompute实现游戏数据运营
一、总览 一个游戏/系统的业务数据分析,总体可以分为图示的几个关键步骤:   1、数据采集:通过SDK埋点或者服务端的方式获取业务数据,并通过分布式日志收集系统,将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去,比如HDFS等;(注:本文Demo中,使用flume,也可选用logstash、Fluentd等) 2、数据同步:构建数据通道,接受数据采集agent的数据流,并且分发到不同的存储/...
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基于阿里云官方Flink滚动窗口测试示例完善篇
一 官方文档背景 首先列出官方文档对于Flink滚动窗口的介绍以及示例演示:https://help.aliyun.com/document_detail/62511.html?spm=a2c4g.11174283.6.650.73161e494aJMpz对于具体滚动窗口的含义和参数及SQL的使用不再详尽介绍,官方文档介绍的已经相当完善(niubi); Flink SQL支持的窗口聚合主要是两...
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业务流程多节点依赖调度配置实践
一、实验目的:在DataWorks业务流程开发过程。一个业务流程通常是由很多个数据同步、数据开发节点组成的。这很多个业务节点的上下游节点的连接通过执行顺序先后进行连接,系统自动就行上下游解析。这里主要用于测试在一个业务流程过程中根据业务需求进行节点连接之后自动解析上下游是否会发生错误。二、实验步骤:1、创建一个业务流程2、创建一个start节点3、创建五个数据同步节点4、创建五个数据开发节点5、...
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日志数据如何同步到MaxCompute
摘要:日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行应用开发。包括对日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算、数据仓库对接等场景。本次分享主要介绍日志数据如何同步到MaxCompute。具体讲解如何通过Tunnel,DataHub,日志服务SLS以及Kafka将日志数据投递到MaxCompute的参数介绍和详细同步过程等内容。 演讲嘉宾简...
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使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算
本案例根据某电网公司的真实业务需求,通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算,通过本案例,让读者熟悉UDAF编写,并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限,若有纰漏,请批评指出。 一、客户需求 电网公司每天采集各个用户的电表数据(格式如下表),其中data_date为电表数据上报时间,cons_id为电表id,r1为电表度数,其他字段与计...
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datahub顺序的相关问答

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回答

准备对应的MaxCompute表,该表字段类型、名称、顺序必须与DataHub Topic字段完全一致,如果三个条件中的任意一个不满足,则归档Connector无法创建。字段类型对应表见后表 ...

回答

批量计算目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过 ...

回答

下面从用户和产品层面来理解两类计算方式的区别。 • 批量计算 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型:使用E ...

问题

基础语言百问-Python

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