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基于 DLI 電商數(shù)據(jù)分析與處理 基于DLI電商數(shù)據(jù)分析與處理 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案通過使用分布式消息服務(wù) Kafka版獲取電商平臺(tái)實(shí)時(shí)寫入的商品的訂單信息，使用 數(shù)據(jù)湖探索 DLI Flink SQL作業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)每種渠道的相關(guān)指標(biāo)，輸出存儲(chǔ)到 云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：解決方案DataArts Studio MRS Kafka MRS Kafka主要是查詢Topic未消費(fèi)的消息數(shù)。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Kafka 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio Kafka Client 通過Kafka Client向Kafka的Topic中發(fā)送數(shù)據(jù)。來(lái)自：專題
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2升級(jí)到1.3。 版本約束 微服務(wù)引擎版本升級(jí)后，不支持版本回滾。 微服務(wù)管理教程視頻 微服務(wù)引擎CSE 04:38 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 03:29 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 04:38來(lái)自：專題![]()
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供監(jiān)控、告警、配置、補(bǔ)丁升級(jí)等一站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門 MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce 使用Mapreduce MapReduce Action 使用MapReduce來(lái)自：專題![]()
方案通過華為云aPaaS平臺(tái)提高開發(fā)效率，通過華為云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for PostgreSQL、分布式緩存服務(wù)Redis®*版、分布式消息服務(wù)Kafka版、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 、內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 、 DDoS防護(hù) AAD 等服務(wù)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)的高可靠、高性能和高安全。 架構(gòu)描述 方案通過華為云aPaaS平臺(tái)提高開發(fā)效率，通過華為云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：解決方案![]()
單擊頁(yè)面最下方“點(diǎn)擊添加報(bào)表”，可選擇云測(cè)服務(wù)內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，也可以自定義報(bào)表。 測(cè)試計(jì)劃精選推薦 分布式消息服務(wù)DMS 分布式消息隊(duì)列是什么 分布式消息服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 分布式消息服務(wù)有哪些 分布式消息中間件實(shí)戰(zhàn) 分布式消息中間件的作用 分布式緩存服務(wù)DCS 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移來(lái)自：專題![]()
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可以實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)細(xì)粒度治理和高可用保障。 微服務(wù)教程視頻 微服務(wù)引擎CSE 04:38 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 03:29 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 04:38 微服務(wù)引擎CSE來(lái)自：專題![]()
則下線該微服務(wù)。 服務(wù)管理 支持基于Rest和基于gRPC的服務(wù)發(fā)現(xiàn)，具備長(zhǎng)連接能力。 支持對(duì)服務(wù)進(jìn)行管理。根據(jù)服務(wù)名和分組名進(jìn)行服務(wù)檢索、查詢服務(wù)詳情、創(chuàng)建服務(wù)、刪除服務(wù)。 支持設(shè)置服務(wù)實(shí)例權(quán)重，權(quán)重越大，分配給該實(shí)例的流量越大。 支持設(shè)置服務(wù)的保護(hù)閾值，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)調(diào)用的流量控來(lái)自：專題![]()
創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 分布式緩存服務(wù)DCS來(lái)自：專題![]()
地圖與真實(shí)軌跡不符。 上行消息保序 在需要上行消息保序的場(chǎng)景，可以參考如下圖的方案進(jìn)行設(shè)計(jì)： 圖1 設(shè)計(jì)方案 設(shè)備-平臺(tái)：設(shè)備側(cè)上報(bào)消息時(shí)，Qos值設(shè)置為1，上報(bào)消息A后，等收到消息A的Qos響應(yīng)后，再依次上報(bào)消息B和消息C，從而保證設(shè)備與平臺(tái)側(cè)的消息上行保序。 平臺(tái)-應(yīng)用：Io來(lái)自：百科![]()
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海量運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)做ETL處理，為分布式批處理計(jì)算提供分布式數(shù)據(jù)集。 高吞吐低時(shí)延：采用Apache Flink的Dataflow模型，高性能計(jì)算資源，從用戶自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù)，單CU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息。 細(xì)粒度權(quán)限管理：P公司內(nèi)部來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-23 16:21:10 KafkaManager是Apache Kafka的管理工具，提供Kafka集群界面化的Metric監(jiān)控和集群管理。 通過KafkaManager進(jìn)行以下操作： 支持管理多個(gè)Kafka集群 支持界面檢查集群狀態(tài)（主題，消費(fèi)者，偏移量，分區(qū)，副本，節(jié)點(diǎn)）來(lái)自：百科![]()
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