Tablestore结合Spark的流批一体SQL实战

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在本次的电商大屏实战中,客户端会实时向Tablestore插入原始订单数据,实时流计算会通过Spark Structured Streaming实时统计4个 窗口周期时间内的订单数和订单金额统计,并将聚合结果写回Tablestore,最终在DataV大

作者:王卓然 花名琸然 阿里云存储服务技术专家

电子商务模式是发生网络环境和大数据环境下基于一定技术基础的商务运作最好的措施和盈利模式,对于数据的分析和可视化是电商运营中最重要的主次之一,而电商大屏提供了数据分析和可视化的完美结合。电商大屏包中含全量订单和实时订单的聚合,全量订单的聚合提供的是全景的综合数据视图,而实时订单的聚合展示的是实时的运营指标数据。本文将通过结合Tablestore和Spark的流批一体存储和计算,来自建电商大屏完成电商数据的分析和可视化,其效果图如下。