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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都开始搭建自己的数据处理平台，而今天我们就一起来了解一下数据处理平台的作用都有哪些。
数据接入
无需输入集群IP等信息，可通过下拉框选择接入的实时数据源，目前支持4大类型数据：用户数据、服务日志、监控数据、其他Kafka数据源。
数据处理
为了扩展和优化Druid的功能，RAP支持基于流计算的数据处理功能，在对数据进行处理后写入Druid。在2.x版本中，我们同时支持使用Flink流计算引擎。
用户在页面上配置数据处理规则，RAP将这些规则翻译成爱奇艺自研的StreamingSQL语句，终生成SparkStreaming流任务进行处理，用户无需编写流任务。
除了SparkSQL自带的预定义函数外，RAP还内置了一些用户常用的函数，比如将IP到省份、城市、运营商等常用转换函数。
聚合分析
用户通过界面化的操作定义实时分析OLAP模型，配置聚合分析所需的维度和聚合方式，如计数、独立计数、求和等，根据模型配置对实时数据进行预聚合。
在这个过程中，无需关心底层数据存储及OLAP引擎，RAP会自动翻译并优化相关参数。例如，接入Druid时需要根据经验配置参数，RAP可以根据用户的配置以及数据源的信息自动调节配置信息。
报表配置
用户可以基于实时分析模型的维度和指标配置报表(图表展示方式、以及查询条件等)，RAP根据报表配置自动生成Druid查询，获取结果后提供给报表平台，并可以自动推荐合适的查询粒度，支持设置动态的过滤条件，用户无需关心查询语句如何配置。
实时报警
RAP支持对数据配置报警，可以配置阈值、同比/环比等报警。由于Kafka数据存在晚到的可能，实时报警支持配置延时时间获取一段时间前的数据进行判断，减少误报可能。
通过以上几步简单配置，就可以完成实时分析的整体流程。相比于传统方式，RAP将整体耗时从天级别缩短到30分钟，大幅提升开发和分析效率。
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2025-02-12
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