基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
更新时间:
本实践将模拟某款游戏线上的用户行为数据,基于日志文件和实时产生的行为数据,我们可以做后续的实时用户行为分析实验,体验这套解决方案的落地实践。
直达最佳实践
直达最佳实践
场景描述
本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据,实现秒级响应的实时用户行为分析,并通过实时流计算、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析,得到用户特征和画像,实现个性化系统推荐服务。
方案优势
通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓,对比开源Presto性能提升20倍。
利用云数据库ClickHouse极致分析性能,千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。
云数据库ClickHouse批量写入效率高,支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。
云数据库ClickHouse开箱即用,免运维,全球多Region部署,快速支持新游戏开服。
方案架构
反馈
- 本页导读
文档反馈