基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析最佳实践
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析最佳实践
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
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。
場景描述
方案優勢
產品列表
業務架構
直達最佳實踐:【基于Flink+ClickHouse構建實時游戲數據分析最佳實踐 】
最佳實踐頻道:【最佳實踐頻道】
這里有豐富的企業上云最佳實踐,從典型場景入門,提供一系列項目實踐方案,降低企業上云門檻的同時滿足您的需求!
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
直達最佳實踐 》》
原文鏈接:https://developer.aliyun.com/article/781585?
版權聲明:本文內容由阿里云實名注冊用戶自發貢獻,版權歸原作者所有,阿里云開發者社區不擁有其著作權,亦不承擔相應法律責任。具體規則請查看《阿里云開發者社區用戶服務協議》和《阿里云開發者社區知識產權保護指引》。如果您發現本社區中有涉嫌抄襲的內容,填寫侵權投訴表單進行舉報,一經查實,本社區將立刻刪除涉嫌侵權內容。 與50位技術專家面對面20年技術見證,附贈技術全景圖總結
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。
- 上一篇: 282天,汇付天下“冲上云霄”
- 下一篇: 详解 WebRTC 高音质低延时的背后