当实时消费遇到 SPL:让数据处理更高效、简单
SLS 对实时消费进行了功能升级,推出了 基于 SPL 的规则消费功能。在实时消费过程中,用户只需通过简单的 SPL 配置即可完成服务端的数据清洗和预处理操作。通过SPL消费可以将客户端复杂的业务逻辑“左移”到服务端,从而大幅降低了客户端的复杂性和计算开销。
SLS 对实时消费进行了功能升级,推出了 基于 SPL 的规则消费功能。在实时消费过程中,用户只需通过简单的 SPL 配置即可完成服务端的数据清洗和预处理操作。通过SPL消费可以将客户端复杂的业务逻辑“左移”到服务端,从而大幅降低了客户端的复杂性和计算开销。
Trace 从一开始就使用 SQLite 将所有数据存储在用户设备上。这是一个非常不错的选择—— SQLite 高度可靠,并且多种编程语言都提供了广泛支持。毕竟,它是全球部署最广泛的数据库之一。
在商业世界中,数据分析是解决问题的利器。通过六个清晰的阶段——提问(Ask)、准备(Prepare)、处理(Process)、分析(Analyze)、分享(Share)和行动(Act),你可以做出无缝衔接的决策。这六个阶段不同于数据的生命周期,后者描述的是数据