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。
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。
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。
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。
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。
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》。
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
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
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)
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。
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;
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,
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
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
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
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。
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?
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。
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。
https://flink.apache.org/zh/usecases.html
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。
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。
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
分布式计算、云计算、人工智能 机器学习、深度学习、统计建模 这些最新的词汇大家应该都有所了解 但你真的了解这些词的意义吗? 一、机器学习 机器学习是以数据为基础,它专注于为回归和分类算法。其底层随机机制往往是次要的、不被重视的。当然,许多机器学习技术也可以通过随机模型和回归计算来定义,但数据并不是由模型生成的。相反,机器学习主要是为了辨识出运行某个特定任务的算法或技术(或者是二者兼有):顾客最好由k-Means聚类,或者是DBSCAN、决策树、随机森林,还是支持向量机? 简而言之,对统计学家来说,模型
「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。
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表,在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型,是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中,建模抽象出每个用户的属性标签体系,这些属性通常要具有一定的商业价值。
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
阿里妹导读:今年的双11,实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录,数据体量也达到了惊人的每秒7TB,基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角,并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验,回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
1.总跟女票说我是做大数据的,女票也跟她朋友说我是做大数据的,但一问是啥,我跟我女票解释了半天她都没听懂,她也不知道怎么跟她朋友说。最好的解决方法是换女票,当然这是不存在的,想都不会想也不敢想。于是乎说写篇她看完也能知道大数据的文章给她。
数据仓库大家非常熟悉,在1991年出版的“Building the Data Warehouse”,数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念,数据仓库是一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
1. 摘要: TDW很好的解决了海量数据离线处理问题,但是在如下场景下:实时报表,实时监控,实时推荐,实时分析,TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器,但是storm开发的门槛较高,对于大多数使用TDW的同学来说,若是能有一套支持storm的SQL,想必那是极好的。故此本宫,不,本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求,并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL,实时SQL面临诸多挑战,EasyCount通过不同的方
今年的618气氛有点冷,各大互联网公司也没有像以往一样大肆宣传,到目前为止还不清楚今年618的各种数据,我们作为程序员比较关心的肯定是618各大电商后端的技术,比如每年峰值成交订单,印象中电商大促并发峰值还停留在前年天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒。 不知道今年最终公布的数据如何,可以想到的是,在大促之前各大公司对自己内部系统一定是做了大规模优化的,这里说的优化不是说单纯的增加云服务器,而是对系统的各个维度,比如: Java应用层,底层JVM,缓存层(Redis)、数据库层(Mysql),中间件层,网
摘要:本文由网易 Java 技术专家吴良波分享,主要内容为 Apache Flink 在网易的实践,文章提纲如下:
无限数据指的是,一种不断增长的,基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”,而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据,是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟,延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低,时效性将是需要持续解决的问题。
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。
一方面互联网行业对实时化服务的要求日益增多,尤其在信息流,短视频应用最为显著,同时随着实时技术引擎的发展能够提供高效,稳定的实时数据服务能力。另一方面初期实时计算都是以需求为导向,采用"一路到底"的开发模式,没有形成完整的,统一的,规范化的实时数据体系。
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
地域: ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础教程
摘要:本文由贝壳找房实时计算负责人刘力云分享,主要内容为 Apache Flink 在贝壳找房业务中的应用,分为以下三方面:
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求,从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14,累计已升级更新了 6 个大的版本,目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务,日均处理 10 万亿 + 的消息,并在国内外搭建了 10+ 集群。
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