簡介：本實踐介紹如何快速收集海量用戶行為數據，實現秒級響應的實時用戶行為分析，并通過實時流計算、云數據庫ClickHouse等技術進行深入挖掘和分析，得到用戶特征和畫像，實現個性化系統推薦服務。

直達最佳實踐：【基于Flink+ClickHouse構建實時游戲數據分析最佳實踐 】
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場景描述

在互聯網、游戲行業中，常常需要對用戶行為日志進行分析，通過數據挖掘，來更好地支持業務運營，比如用戶軌跡，熱力圖，登錄行為分析，實時業務大屏等。當業務數據量達到千億規模時，常常導致分析不實時，平均響應時間長達10分鐘，影響業務的正常運營和發展。

方案優勢

• 通過云數據庫ClickHouse替換原有Presto數倉，對比開源Presto性能提升20倍。
• 利用云數據庫ClickHouse極致分析性能，千億級數據分析從10分鐘縮短到30秒。
• 云數據庫ClickHouse批量寫入效率高，支持業務高峰每小時230億的用戶數據寫入。
• 云數據庫ClickHouse開箱即用，免運維，全球多Region部署，快速支持新游戲開服。

產品列表

• 專有網絡VPC
• 彈性公網IP EIP
• 云服務器ECS
• 消息隊列Kafka版
• 云數據庫ClickHouse
• 實時計算Flink版
• Quick BI數據可視化分析平臺

業務架構

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析最佳实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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