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。
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。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
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。
在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
阿里双11实时业务量和数据量每年都在大幅增长,去年双11的实时计算峰值达到了创纪录的每秒 40 亿条记录,数据体量也达到了惊人的7 TB 每秒,相当于一秒钟需要读完 500 万本《新华字典》。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点,我们的客单价和笔单价要高得多,因此对于实时数据的误差是零容忍的(比如丢了一个几百万的单子,那实时数据就没有参考价值了)。 所以中文站的实时应用的特点是零误差,事务性,故障可恢复。 在开发实时应用的过程中,我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候,逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,这是链接: StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)
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高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析,那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据,比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现! | 函数式编程,打开另一个世界的大门 本文结构: 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据储存在一张表中,然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析
相信大数据人对这两年冉冉升起的新星 Flink 都不陌生,Flink是一款构建在数据流之上的有状态计算框架,通常被视为第三代大数据分析方案。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
本篇内容将通过三个部分来介绍工商银行实时大数据平台建设历程及展望。 一、工行实时大数据平台建设历程 二、工行实时大数据平台建设思路 三、展望
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里这波遭“背刺”了: 花了1亿美元收购的开源项目,创始团队离职出走,结果二次创业项目不到一年又卖出去了。 关键是,这个二次创业项目,跟当初卖给阿里那个,不能说毫不相关,只能说……高度相似吧…… 核心业务,都是做Apache Flink这个开源项目的商业化。 △卖给阿里的Ververica官网主页 △新公司Immerok官网主页 消息一出,阿里“冤大头”的说法不胫而走。 而这同一个项目卖两次的操作,也给吃瓜群众看得一愣一愣的: 没签竞业协议?
摘要:在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中,菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进,以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
在大数据的实时处理中,实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项,比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个,还有一些其他场景的应用,比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等,其实做法都是类似的。
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。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
「我们已经用起来了」,是我们最喜欢听到的话,简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始,我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享,从业务的角度,看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 本篇文章将介绍 TiDB 联手中通科技打造全场景全链路数字化平台服务的故事。
随着人工智能在这些年的进展被AlphaGo显性化,它开始成为中外科技巨头布局的重点,甚至一些公司还将AI当做决定未来的战略。学术界同样十分重视人工智能技术,AlphaGo两次登陆顶级学术期刊《Natu
双十一将至,购物车装的怎么样了?每年一到这时候,各大商家都已开始密集部署活动,等你剁手。
分布式计算简单来说,是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算,然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据,从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明),淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。
阅读目录: 介绍 利用分片算法 利用消息队列 Hadoop简介 MapReduce 离线计算 介绍 分布式计算简单来说,是把一个大计算任务拆分成多个小计算任务分布到若干台机器上去计算,然后再进行结果汇总。 目的在于分析计算海量的数据,从雷达监测的海量历史信号中分析异常信号(外星文明),淘宝双十一实时计算各地区的消费习惯等。 海量计算最开始的方案是提高单机计算性能,如大型机,后来由于数据的爆发式增长、单机性能却跟不上,才有分布式计算这种妥协方案。 因为计算一旦拆分,问题会变得非常复杂,像一致性、数据完整、通信
小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
随着互联网的发展,大数据正在以惊人的速度被创造和收集着,尤其随着诸如Google和Alibaba等互联网公司的崛起,数据的价值越来越得到认可,甚至被公司定义为战略资源。因此越来越多的公司开始搭建自己的大数据平台,用来处理数据,从中挖掘商业价值。大数据运维正是在这样的背景下发展起来的,它与传统领域的运维有很多共性的地方,也有一些自身的特点。 第一个特点是规模大 大数据领域单个集群的规模一般是几百台物理机,多则上万台。为了满足容灾需求,一般会有多个集群,而且是跨地域部署的。集群规模大
原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/717779
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
Flink Forward是由Apache官方授权,用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日,Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门,为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条,每天接入的数据量达到了17万亿条,每天的数据增长
AI 前线导读:有赞是一个商家服务公司,提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞,大量的业务场景依赖对实时数据的处理,作为一类基础技术组件,服务着有赞内部几十个业务产品,几百个实时计算任务,其中包括交易数据大屏,商品实时统计分析,日志平台,调用链,风控等多个业务场景,本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
摘要: Fundebug的前端JavaScript错误监控插件更新至1.2.0:支持监控WebSocket连接错误;修复了监控unhandledrejection错误的BUG,即未用catch处理的Promise错误;以及一些其他优化。请各位用户及时更新插件!
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
备注:Table & SQL API通过Apache Calcite进行SQL解析,并转换成Calcite执行计划,最终调用Flink DataStream/DataSet API。
Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架。它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型。而且,它的底层的组件,其实还是最核心的RDD。 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream。其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了。之前学习Spark SQL是不是也是发现,它针对数据查询这种应用,提供了一种基于RDD之上的全新概念,DataFrame,但是,其底层还是基于RDD的。所以,RDD是整个Spark技术生态中的核心。要学好Spark在交互式查询、实时计算上的应用技术和框架,首先必须学好Spark核心编程,也就是Spark Core。 这节课,作为Spark Streaming的第一节课,我们先,给大家讲解一下,什么是大数据实时计算?然后下节课,再来看看Spark Streaming针对实时计算的场景,它的基本工作原理是什么??
所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测,等等。在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据流持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。
作者 | 梁李印,滴滴出行大数据架构部技术专家。梁李印将于5月18-19日在上海A2M峰会分享《滴滴实时计算平台架构与实践》话题,更多峰会议题请至A2M峰会官网查看,点击底部阅读原文可直达官网。
摘要:本文整理自中泰证券大数据中心实时计算平台架构师连序全,在 Flink Forward Asia 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析,并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理,结合常见的数据处理和可视化库,实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤,并提供相应的代码示例和技术细节。
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