基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
关键技术选型.4 1.1.ClickHouse vs Presto.4 1.2.ClickHouse vs ADB/Hologres.6 2.架构设计.7 2.1.架构图.7 2.2.核心模块.7 3.基础环境部署.9 3.1.部署基础架构.9 3.2.部署消息队列 Kafka.21 3.3.部署云数据库 ClickHouse.25 3.3.1.创建并配置 ClickHouse集群.25 3.3.2.初始化表结构.32 4.游戏服构建.36 5.日志采集.42 6....
Cloud Toolkit阿里云开发者插件工具
Cloud Toolkit - 阿里云集开发、测试、诊断、部署为一体的免费本地多IDE插件，帮助开发者真正实现任意服务器或 ECS、EDAS、Kubernetes、SAE、函数计算等一键式研发部署，支持Java规约、高效执行终端命令和 SQL等常见工具，研发速度提升8倍以上，大幅降低研发成本。
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