在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,企業(yè)對數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性要求已從傳統(tǒng)的批處理向?qū)崟r(shí)流處理轉(zhuǎn)變。越來越多的業(yè)務(wù)場景,如實(shí)時(shí)風(fēng)控、在線推薦、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)篩選、交易流水分析等,依賴秒級的低延遲計(jì)算。阿里巴巴集團(tuán)的TableStore(表格存儲)結(jié)合阿里云實(shí)時(shí)計(jì)算引擎Blink可以高效完成穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)處理。\n\n以下為基于表格存儲與Blink構(gòu)建的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分析。
實(shí)時(shí)計(jì)算的系統(tǒng)架構(gòu)概覽如下:
圖中的“D1”作為接收端使用專用實(shí)時(shí)Subscript API形成GTT pipeline的低code架聯(lián)。
執(zhí)行面內(nèi)使用按row擴(kuò)展(OD元組直行直存,狀態(tài)采用任務(wù)內(nèi)物理最優(yōu)的HC操作成本1%左右級對比離線。)
搭配緩存環(huán)節(jié)去掉阻塞的部分可能性消費(fèi)即可大幅滅拖動力交互?
……省略詳細(xì)介紹……”
不過基礎(chǔ)理念自然可靠完善實(shí)時(shí)/壓縮批量產(chǎn)出服務(wù)。
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更新時(shí)間:2026-06-10 20:28:57