通过实时计算处理数据并同步到Elasticsearch
结合Flink的强大计算能力与Elasticsearch的强大搜索能力,可为业务提供实时数据加工及查询,助力业务实时化转型。实时计算Flink为您提供了非常简单的方式来对接Elasticsearch。例如当前业务中的日志或者数据被写入了LOG中,并且需要对LOG中...
使用Spark Structured Streaming实时处理Kafka数据
本文介绍如何使用阿里云 Databricks 数据洞察创建的集群去访问外部数据源 E-MapReduce,并运行Spark Structured Streaming作业以消费Kafka数据。前提条件 已注册阿里云账号,详情请参见 阿里云账号注册流程。已开通 E-MapReduce服务。已...
引擎简介
云原生多模数据库 Lindorm 流引擎面向实时数据处理场景,支持使用标准的SQL及熟悉的数据库概念完成一站式的实时数据处理,适用于车联网、物联网和互联网中常见的ETL、实时异常检测和实时报表统计等场景。本文介绍Lindorm流引擎的应用场景和...
实时数据API
处理实时数据业务的整个链路中,要求数据库提供高性能的计算服务,存储海量数据,同时对接多种BI分析工具。单一的数据库很难实现以上所有功能,您必须借助其他数据库的相关能力完成业务流程。借助其他数据库在导入导出数据时会产生冗余存储...
使用场景
实时数据处理 DMS任务编排可以设置定时任务,实现对实时数据的处理和分析。业务流程自动化 结合DMS任务编排的调度和依赖管理功能,可以实现业务流程的自动化处理,提高工作效率和数据处理的准确性。数据治理与数据管控 DMS任务编排提供了...
什么是ETL
在降低开发门槛和业务系统影响的同时提升效率,丰富企业实时数据处理和计算场景,赋能企业数字化转型。为什么选择ETL ETL支持通过DAG模式和Flink SQL模式配置任务。DAG模式 可视化处理编辑:ETL任务界面当前提供三种组件(输入/维表、转换...
流式ETL
在降低开发门槛和业务系统影响的同时提升效率,丰富企业实时数据处理和计算场景,赋能企业数字化转型。为什么选择ETL ETL支持通过DAG模式和Flink SQL模式配置任务。DAG模式 可视化处理编辑:ETL任务界面当前提供三种组件(输入/维表、转换...
应用场景
背景信息 作为流式计算引擎,Flink可以广泛应用于实时数据处理领域,例如ECS在线服务日志,IoT场景下传感器数据等。同时Flink还能订阅云上数据库RDS、PolarDB等关系型数据库中Binlog的更新,并利用DataHub、SLS、Kafka等产品将实时数据收集...
Transaction Table2.0概述
随着当前数据处理业务场景日趋复杂,很多业务场景并不要求延时秒级更新可见或者行级更新,更多的需求是分钟级或者小时级的近实时数据处理叠加海量数据批处理场景,MaxCompute支持基于Transaction Table2.0实现近实时的增全量一体的数据存储...