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。
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。
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
在互联网时代,图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性,静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据,流式地构建动态图数据关系,并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘,是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注,本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分,可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动,承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验,以及图计算在未来的发展趋势。
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。
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理,迭代计算,交互式查询,流处理,通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
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。
有界数据集对开发者来说都很熟悉,在常规的处理中我们都会从Mysql,文本等获取数据进行计算分析。我们在处理此类数据时,特点就是数据是静止不动的。也就是说,没有再进行追加。又或者说再处理的当时时刻不考虑追加写入操作。所以有界数据集又或者说是有时间边界。在某个时间内的结果进行计算。那么这种计算称之为批计算,批处理。Batch Processing
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。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
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。
后台很多小伙伴都在问Flink的学习路径,那么我们在学习Flink的时候,到底重点学习哪些东西呢?
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。
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;
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。
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。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
流图计算,一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业,这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题,健全了开源生态,更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
首先,学习SparkStreaming流式计算模块,以批处理思想处理流式数据,进行实时分析。
很多工作了五年左右的程序员每天已经习惯了机器般的写代码,如果是这样那么你永远只会是个基础程序员,因为你不能只会用,你要知道原理,不至于让你自己实现一个出来,但是基本原理要知道。
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。
原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/717779
双十一之前检查下服务,通过监控的GC日志发现我们有个订单的服务Young GC时间似乎有点过长,有很多都到达秒级别了。平时运行着其实还好也没出啥问题。但是考虑到双十一流量比较大,还是决定关注下这个问题。
Flink是一款非常优秀的流式计算框架,而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎,它们是各自所处领域的佼佼者,这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计,ClickHouse同样也可以用于流式统计,但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域,面对繁杂的流式数据统计需求,以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
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。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
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。
草根用户的视角,观察IT行业,观察互联网和移动互联网。10分钟,热度和深度兼顾。争取1日1期。 一、京东CTO王亚卿离职 12月26日,京东商城宣布,CTO王亚卿正式离职,任职时间未满一年。王亚卿原为Oracle全球副总裁,在京东去年快速发展时,遇到技术瓶颈履任首任CTO。 今年1月初京东飞速发展时,业界预测王的加盟是为IPO铺路。京东副总裁也说京东为了解决现在高速发展遇到的瓶颈,”高速路上换轮胎“。轮胎换好后,京东上马了Oracle的数据库及解决方案。京东在2012出现了价格战、西红柿门以及最
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink(实时) 七、日志收集
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样,能够产生正确的、一致的、可重复的结果(技术上更胜一筹)。
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……
1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。
最近我在学习流式计算引擎Flink,正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书,并试图将一些知识整理下来,形成一个系列。
如图1-1所示,传统单体数据架构(Monolithic Architecture)最大的特点便是集中式数据存储,企业内部可能有诸多的系统,例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等,这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库(DBMS)实现存储,大多数将架构分为计算层和存储层。
2022年,双十一迎来第14个年头,人气却不复当年;人到中年,双十一眼前的难关越来越多,流量红利枯竭、消费欲望下降、折扣缩水……到底是谁在杀死双十一?
大数据做了这许多年,有没有问过自己,大数据中,工作量最大和技术难度最高的,分别是什么呢? 01 大数据时代 我每天都在思考,思考很重要,是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情,一切按照社会的习惯前行,那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来,我们有没有想过大数据本身? 大数据到底是在做什么,为什么我做了这么多年的大数据,总是做不完呢? 大数据本质是: 随着科学技术发展,更多的数据能够被存储了,能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
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。
大数据介绍 hadoop3.2.1 根据官网开启之旅 storm 实时计算 纯流式计算 无头无尾 已经过时 Spark Streaming 非纯流式计算 有桶的概念 Flink 纯流式计算框架 无头无尾 用户画像 => 什么样的人喜欢购买什么样的东西 产品聚类 => 类似产品形成一类
到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
导读:本文将告诉你Flink是什么,以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
导读:本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论,即“实时数据平台”。
那么延生出来,我们有没有想过大数据本身? 大数据到底是在做什么,为什么我做了这么多年的大数据,总是做不完呢?
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》。
内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
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