大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景，与我们的生活也息息相关，以手机流量实时统计来说，它总是能够实时的统计出用户的使用的流量，在第一时间通知用户流量的使用情况，并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案，如果采用离线处理，那么等到用户流量超标了才通知用户，这样会使得用户体验满意度降低，这也是这几年大数据实时流处理的进步，淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生，不过对于实时我们应该准确理解，需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理，更应该成为准实时，因为它有延迟，而真正的实时处理Storm更为适合，最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计，在一般实时度要求不太严格的情况下，Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案，大数据实时流式数据采集的流程图如下所示：
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研，发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元，流计算 Oceanus(Flink) 1 元，花了二十几块钱，搭建了这样式的大数据系统。
摘要： 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
在诸多消费者买买买的同时，海量的购买交易数据也正在生成，这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好，还能为供货商的产品策略提供强有力的依据，将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天，互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测，其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注，其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用，而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
11月11日，本来也就是文艺单身狗们发点牢骚，抒抒情的日子，可如今却变成了电商最惨烈的战场，这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”，现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标，这一部双11的成长史，每一年都给我们一组新的惊人数字，博古才能通今，通观这些历年的双十一大数据，看看我们除了总结过去之外，还能不能预测一下未来。
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
每年双十一，对买家来说是一场买买买的剁手之旅，但对于电商公司的技术人员来说，却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时，既能保证用户的买买买不受影响，
今年双十一，最疼爱老用户的DNSPod 给你们准备了什么惊喜呢？ 亮点一 人人有机会，免费抽iPhone？ 每个用户都默认有3次抽取iPhone的机会 用完了怎么办？ 在活动页下每一笔订单 都可以获得新的抽奖机会 上不封顶！ 除此之外，分享活动 邀请好友通过您的链接购买活动商品， 每一笔有效订单 也可以为你增加新的抽奖机会！ 另外，今年除了iPhone， 还有 100件D妹同款T恤 阿D定制水杯 鼠标垫 域名代金券 等更多礼品，中奖概率超高！ 亮点二：什么值得买？ DNSPod的老用户会发现 今
昨天，双十一大战已经打响了！想必零售、物流等行业的大家正热火朝天地努力奋战着。 除了要牢牢吸引消费者的目光，还有一件事也千万别落下——为了冲业绩，全公司都要一起奋战，怎么去激励员工、保持状态呢？ 腾讯乐享帮你在高度紧张的时期，即时有效地拉起氛围，拿下双十一大作战！ 打造氛围感有多重要？ app上瞩目的折扣活动、同事聊天的“定金”话题……无一不营造出了双十一的“氛围感”，不断给消费者心理暗示。 这种心理暗示的技巧如果应用到企业内部，就能够在特殊时期让员工
这几天我发现一个现象，好多公司、平台已经开始招揽“云原生”领域的人了，这已经不是暗示了，这就是明示了。
在实时计算领域，Apache Storm、Samza、Spark Streaming、Kafka Stream、Flink 等开源流式计算引擎层出不穷，呈现百家争鸣之势，Google 也顺势推出了开源的 Beam 计算框架标准。
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
学习新技术和方法，以方便应对日新月异的业务需求和技术发展，是许多技术人成长的必要选择。当然，架构师也不例外，他们需要在多种资源条件的限制下，组织研发人员交付结构化的解决方案，以应对业务上不断出现的挑战。如何成为合格的架构师，或者是优秀的架构师，一直是许多架构师的目标。 为了给你提供更多的案例参考，帮助你成为更好的架构师，我们在 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）2022 上策划了【架构师成长与团队搭建落地实践】专题，邀请了字节跳动商业化技术架构负责人 王衎 担任专题出品人。此专题一共邀请了三位技
随着双十一大促的临近，后台收到了许多想要入手家用监控但不知道如何选择的用户私信。关于家用监控我们之前也和大家探讨过，感兴趣的可以查看《家用智能安防系统包括哪几个部分？如何应用？》，那么今天小编就和大家聊聊如何选择智能家用监控系统。
当下，已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称，10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内，3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：百分点技术总监郭志金 摘自：百分点（ID: baifendian_com） 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、
一年一度的双十一就在眼前，很多商家都在忙着做市场推广、产品策略、产品备货等推广举措，希望能够在双十一大卖。
（VRPinea 11月4日讯）2022年度双十一大促全面开启，VR品牌PICO在多个电商平台的开门红活动中，实现爆发式增长。其中旗舰新品PICO 4 VR一体机表现亮眼，在天猫、京东、抖音三大平台均夺得VR/AR品类冠军，强势领跑销量、销售额榜单。双十一开门红首战告捷，也意味着软硬件全面升级后的PICO 4，更受新生代消费者的认可与喜爱。
双十一落幕， 电商交易纪录不断刷新， 背后的黑灰产狙击战也是风起云涌。 腾讯安全全程助力主流电商平台抗击黑产， 这24小时里究竟发生了什么？ 下拉查看腾讯安全双十一黑产狙击战报↓↓ 双十一的购物狂欢已
这几天我发现一个现象，好多公司、平台已经开始招揽“云原生”领域的人了，这已经不是暗示了，这就是明示了。
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如：
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
10月20日，天猫双11预售，李佳琦、薇娅的直播成为一大焦点。来自红人点集的数据显示，10月20日李佳琦预售销售额为106亿元，薇娅为82亿元，排名第三的主播带货金额则只有9.3亿元，比李佳琦和薇娅差了一个数量级。当晚，李佳琦和薇娅直播间观看人次累积超过2亿，这些数据让人咂舌。
前端工程师首先是个程序员，其次也是个软件工程师，他们工作在离用户最近的地方，负责人机交互和用户体验，虽然叫“前端”，但其实他们的工作边界其实已经很宽了。
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
而阿里经济体中的 ABC，其中的 BIG DATA，即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ，我们用大数据赋能商业，创造价值。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
上市之前，什么值得买只是一个小有名气的电商导购平台。上市之后，接连涨停的值得买一鸣惊人，一跃成为资本市场中的耀眼明星。
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
作者简介：aoto 蚂蚁金服数据前端 本文首发于掘金，各位可以通过点击文章下方的阅读原来来访问原文地址 以下我说的都是个人观点，比较宏观粗浅，主要针对的是前端工程师本身，没有深入技术和业务细节，请谨
笔者所在的公司是一家快速发展的互联网电商公司，在保证业务快速稳定发展的同时，对于系统稳定性、可用性和扩展性的要求，也在不断提高。特别是互联网电商企业每年的两次大考:618&双11，更是对服务的三大特性有更多的要求。
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
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