前言 每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...1、业务需求概述 模拟交易订单数据，发送至分布式消息队列Kafka，实时消费交易订单数据进行分析处理，业务流程图如下所示： 实时从Kafka消费交易订单数据，按照不同维度实时统计【销售订单额...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。...这次的双十一实时报表分析实战主要用SQL编写,尚未用DSL编写,这是有待完善的地方.
在全网电商中，天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元，无线成交626.42亿元，无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天，超越电商自我评判的一天，不断刷新纪录的一天。...在双十一前夕，媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上，马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去，我们既消费了”双十一“的盛况，也消费了电商的产品。静下心来，好好想想，或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生，并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源：产业前沿
bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
本篇文章将向您介绍应立即开始使用的十一个React Hook库。不用再拖延了，让我们开始吧。 1.use-http use-http是一个非常有用的软件包，可用来替代Fetch API。
十一、估计 原文：Estimation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。...所以下面，计算 359 的 85%，它是 305.15。 0.85 * 359 305.15 这不是一个整数。...她使用样本来计算用作估计值的统计量。 一旦她计算出了统计量的观察值，她就可以把它作为她的估计值，然后顺其自然。 但她是一名数据科学家。...在我们的例子中，我们使用了 5000 次重复，但一般会推荐 10000 次。 自举百分位数方法适用于基于大型随机样本，估计总体中位数或均值。但是，它也有其局限性，所有的估计方法也是如此。...例如，回想一下，我们计算了区间(26.9 yr, 27.6 yr)，作为母亲平均年龄的约 95% 的置信区间。
双栈实现计算器 #include #include #include using namespace std; stack OPND; stack...str; printf("\t\t--------------------------------------------\n"); printf("\t\t--------------双栈实现简易计算器..."); printf("\t\t------------------欢迎您使用----------------\n"); printf("\t\t| 计算器
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时，阿里云又双叒出问题了为什么说又，因为就在不久前，语雀就因为云服务问题出现了故障，在8小时后才得以恢复。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？...现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。...而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11...-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11
,为后面的基于Item的协同过滤做准备 实时的记录用户的评分到Hbase中,为后续离线处理做准备....通过Flink时间窗口机制,统计当前时间的实时热度,并将数据缓存在Redis中....通过Flink的窗口机制计算实时热度,使用ListState保存一次热度榜 数据存储在redis中,按照时间戳存储list 日志导入 从Kafka接收的数据直接导入进Hbase事实表,保存完整的日志log...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...后台数据大屏 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标. 真实数据位置在resource/database.sql ? 5.
，推荐结果的更新频率低，无法及时反映用户的实时行为个性化不足传统系统难以捕捉用户实时兴趣的变化，导致推荐的内容往往缺乏针对性资源浪费 离线计算需要消耗大量的计算资源，且在计算完成后，部分结果可能已不再适用...为此，系统通常会采用增量更新的方式，即只对新增数据进行特征更新，而不对整个特征向量进行重新计算。C. 实时推荐模型模型选择：实时推荐系统通常采用轻量级、计算效率高的推荐模型，以保证低延迟。...计算与响应计算框架：实时推荐系统通常采用分布式计算框架（如Apache Flink或Spark Streaming）来处理大规模的数据流，并进行实时计算。...分布式计算为了处理大规模的实时数据，实时推荐系统通常需要依赖分布式计算框架。分布式计算能够将计算任务分解为多个子任务，分发到不同的计算节点上并行处理，从而大幅提高计算效率。...挑战：数据规模：实时推荐系统需要处理海量的数据流，这对计算资源和存储资源提出了高要求。延迟控制：如何在保证推荐结果准确性的同时，进一步降低计算和响应的延迟，是一个需要持续攻克的难题。
1、 计算提供两种模式，一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。...3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms，利用多线程多核计算，性能到6ms。...已在预发 5、 第四步召回集在扩量，如性能瓶颈是io，则使用jar包本地计算，但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务，服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务，通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡，需排期配合。 ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。
自研数据库POLARDB和OceanBase分别处理8700万、6100万笔/秒峰值请求、实时计算处理峰值每秒25.5亿笔、计算平台单日处理970PB数据、12亿笔物流智能化等……2019年双11期间，...阿里云智能计算平台事业部研究员关涛（观涛）表示，双十一的挑战从商务角度看是商品和消费者最优化匹配的问题，往下则是大数据和AI能力的挑战， 从数据来看，今年双11数据量达到970 PB，这大概是一个什么量级...在AI方面，关涛介绍了后台的流计算系统，它是一个数据实时计算系统，通过实时计算的模式，能够给系统、商家和消费者非常实时的数据的能力。流计算系统可以通过实时计算和AI预测，支持商家的商业决策。...据统计，去年2018年双十一的时候，这样的实时推荐给商家的智能决策，90%都会被商家采用。...实时计算的系统层面，能够支持TPS、每天有超过万级别的在线实时在跑，每天处理超过10 Trillions of Records，包括实时分析、实时预警、实时搜索、在线机器学习、广告实时推荐，这些都是大数据和
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, 这次导师布置了一个最新任务:需求不变,用Flink完成, 阿这 我是菜鸡,刚学Flink,不懂阿~...先明确一下需求: 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售额最大的top3 3.每秒钟更新一次统计结果 不管会不会,上来先创建一个流: //TODO 1.env...Flink实时计算也没那么难 加上注释只有76行代码… 眉头一皱,发现事情并没有那么简单 博主,博主还有自定义类呢,被你吞了??...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。...以上便是大数据Flink史上最简单双十一实时分析案例喜欢的小伙伴欢迎一键三连!!!
并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream
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。...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。...Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+），虽然比不上专门的流式数据处理软件，也可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据（一般为日志流）的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?
项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架（2.0和2.1是实验版本，从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后，Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点，简单的说，就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?
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