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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,
实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,
根据当前可以获取到的业务数据,实时统计每种渠道的相关指标,输出存储到数据库中,并进行大屏展示。 方案架构 使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理,获取各个渠道的销售汇总数据。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI Flink进行电商实时业务数据分析的操作过程主要包括以下步骤:
和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving
Oracle GoldenGate (a.k.a ogg) 是一个实现异构 IT 环境间数据实时数据集成和复制的综合软件包。 该产品集支持高可用性解决方案、实时数据集成、事务更改数据捕获、运营和分析企业系统之间的数据复制、转换和验证。Ogg 为变更日志提供了统一的格式结构,并支持使用 JSON
使用DLI进行账单分析与优化,具体请参考使用DLI进行账单分析与优化。 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析,具体请参考使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析。
文件系统输出流(推荐) 功能描述 创建sink流将数据输出到分布式文件系统(HDFS)或者对象存储服务(OBS)等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
文件系统输出流(推荐) 功能描述 创建sink流将数据输出到分布式文件系统(HDFS)或者对象存储服务(OBS)等文件系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。
消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL
消息解释为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在许多情况下,这对于利用此功能很有用。 例如: 将数据库中的增量数据同步到其他系统 审计日志 数据库的实时物化视图 临时连接更改数据库表的历史等等。 Flink 还支持将 Flink SQL
消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的
操作 “创建作业”:直接在该模板下创建作业,创建完后,系统跳转到“作业管理”下的作业编辑页面。 当前已有的样例模板包括如下场景: 利用地址信息的维表生成订单信息宽表 实时统计每天成交额、订单数和支付人数等指标 统计实时点击量最高的商品 自定义模板 自定义模板列表显示所有的jar作业模板,自定义模板列表参数说明如表
消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的
消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如 将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的
“新建图表 ”,将其拖入编辑区域,请参见图4。 图4 新建图表 选择“name”作为X变量,“age”作为Y变量,将其直接拖入对应的位置,系统将自动生成对应的柱状图,请参见图5。 图5 生成图表 在“制作图表”页面工具栏中单击“保存”,完成制作图表。 父主题: 永洪BI对接DLI提交Spark作业
IEF系统事件上报(废弃) 功能介绍 该API用于处理IEF系统事件上报。 DLI不再支持边缘作业场景的API调用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/edgesrv/system-events 参数说明
DLI Flink作业支持使用其他服务作为数据源和数据输出通道进行数据实时计算操作。 本例采用Kafka服务作为数据源通道,以RDS作为数据输出通道,介绍创建并提交Flink OpenSource SQL作业进行实时计算的操作步骤。 操作流程 样例场景需要创建一个Flink OpenSource
从Kafka读取数据写入到DWS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为对汽车驾驶的实时数据信息进行分析,将满足特定条件的数据结果进行汇总。汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 例如,输入如下样例数据:
DLI资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同,分为按小时、按天、按月三种周期进行结算,具体扣费规则可以参考相关资源的计费说明。
从Kafka读取数据写入到RDS 本指导仅适用于Flink 1.12版本。 场景描述 该场景为根据商品的实时点击量,获取每小时内点击量最高的3个商品及其相关信息。商品的实时点击量数据为输入源发送到Kafka中,再将Kafka数据的分析结果输出到RDS中。 例如,输入如下样例数据: