一、資料上雲
克拉克拉（kilakila）資料來源主要分為兩部分：1.結構化業務資料表（mysql）；2.非結構化使用者行為日誌
結構化業務庫上雲主要使用阿里雲datax、dts兩種工具。
▲圖一：datax資料同步
datax原理是將mysql資料完全透明化同步至maxcompute資料表中，是表對表的對映。
▲圖二：dts資料同步
dts主要以mysql binlog方式來進行資料同步，該同步的優勢在於不會影響線上生產環境mysql庫i/o壓力，與此同時對於刪除操作也會進行實時同步。
使用者行為日誌上雲，該日誌主要使用阿里雲日誌服務（log service）元件。該元件除了滿足將海量日誌儲存在maxcompute資料倉儲中外，也解決了實時業務計算需求，如storm集群。
▲圖三：log service工作流
▲圖四：日誌服務各topic日誌源
▲圖五：克拉克拉使用者行為日誌片段
二、資料計算
為滿足各類批處理計算業務需求，基於maxcompute建立了小時維度、天維度、月維度等不同維度的工作流以及業務流程。在資料開發階段我們使用maxcompute的web datawork進行任務開發、任務運維、任務監控等。
▲圖六：datawork sql開發
在datawork中可以建立sql指令碼，通過編寫sql語言滿足我們的臨時查詢需求。
▲圖六：datawork工作流
在datawork中可以根據業務場景配置工作流，解決生產環節中所面臨的定時計算任務等訴求。
圖七：datawork運維中心
運維中心可實時監控任務的狀態，對應不同的任務狀態進行不同情況的報警；
綜上所訴，得益於datawork強大的資料開發多樣性和豐富的內建函式，我們可以針對不同業務場景進行快速的專案開發和上線。
**三、克拉克拉業務應用場景**
克拉克拉(kilakila)在實際生產環境中，主要有以下四個資料業務應用場景。如下：
▲圖八：克拉克拉bi報表系統架構
基於maxcompute與quickbi組合快速構建了業務報表系統。該系統通過datawork部署系列報表計算任務，最終的計算結果可儲存maxcompute表中以及mysql表中。quickbi通過資料來源關聯即可實現前端趨勢圖靈活展示。
圖八：克拉克拉bi報表系統
2. 克拉克拉（kilakila）榜單業務
圖九：克拉克拉榜單業務計算場景
通過maxcompute滿足了克拉克拉主播排行榜、熱門榜單等排序業務。
3. 對外開放介面平台（restful api ）
為了滿足第三方通過api介面獲取克拉克拉資料倉儲中的使用者標籤資料，基於maxcompute lightning架構搭建開放介面服務，通過該服務的閘道器鑑權機制保證了授權訪問和防ddos攻擊。
圖九：克拉克拉開放介面結構
4.演算法業務
圖十：克拉克拉渠道roi**業務
通過阿里雲所提供大資料解決方案，除了解決了克拉克拉所遇到的大資料挑戰，也極大的縮短了克拉克拉（kilakila）諸多資料專案從想法到落地的研發週期。
1.《克拉克拉：基於阿里雲pai實現渠道roi投放**系統》
3.《克拉克拉(kilakila)：大規模實時計算平台架構實戰》
二次元的正確開啟方式
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