创建EMR Spark Streaming节点
EMR Spark Streaming节点用于处理高吞吐量的实时流数据，并具备容错机制，可以帮助您快速恢复出错的数据流。本文为您介绍如何创建EMR Spark Streaming节点并进行数据开发。
阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
讲师：焦明烨 阿里云计算平台事业部OLAP引擎开发工程师 主要内容： StarRocks数据湖能力介绍 使用阿里云EMR StarRocks构建基于Paimon的极速实时湖仓 StarRocks + Paimon的最新进展 StarRocks + Paimon未来规划 ...
阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
摘要：本文整理自阿里云计算平台事业部 OLAP 引擎开发工程师焦明烨老师在8月3日 Streaming Lakehouse Meetup Online（Paimon x StarRocks，共话实时湖仓架构）上的分享。主要分为以下四个内容： StarRocks数据湖能力介绍使用阿里云EMR StarRocks构建基于Paimo...
阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse
1. 背景信息数据湖与传统的数据仓库相比，可以更灵活地处理各种类型的数据，并支持高度可扩展的存储，通常被用于大数据分析。为了支持准实时乃至实时的数据处理，数据湖需要能够快速地接收和存储数据（数据入湖），同时提供低延迟的查询性能以满足分析需求。Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR....
DataWorks实时计算只能用EMR Spark Streaming节点吗?有没有flink sq
DataWorks实时计算只能用EMR Spark Streaming节点吗?有没有flink sql
通过EMR Spark Streaming实时读取Tablestore数据
本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展，企业中积累的数据越来越多，数据的背后隐藏着巨大的价值，在双十一这样的节日中，电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量，由于订单总量巨大，不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计，此时就需要用到流计算，而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算，数据订单需要写入数据库....
海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
作者：伯箫，阿里云高级开发工程师。现在在阿里云表格存储团队，负责管控系统的开发，对NOSQL类数据库系统有一些了解。 前言 从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能，支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。本文以LogHub为数据源，收集ECS上的日志数据，通过Spark Streaming SQL进行聚合后，.....
海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
前言 从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能，支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。本文以LogHub为数据源，收集ECS上的日志数据，通过Spark Streaming SQL进行聚合后，将流计算结果数据实时写入Tablestore，展示一个简单的日志监控场景。 场景设计 假设有一个商品表Goods，商品信....
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