轮播图的时效性攻略、好文的推荐攻略，还有搜索中的关键词攻略。时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧！...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。...「消费分期计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4092/ 有了这 3 件神器防身，双十一剁手还怕什么，蓄势待发吧！
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 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。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...华为今年发布的P30和P30pro都取得了不错的销量，而且销量好的似乎都是高配版（低配版被阉割），Apple的三款也是性价比较高（最便宜）的。 看来对于大家挑选手机来说，物美价廉最重要的。...希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
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...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。...如果是小时级别的数据，对时效性要求就更高了，比如金融风控，涉及到资金的安全，必须有一张小时级别的数据。 那么还有没有要求更高的？...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。
-- 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。...如果是小时级别的数据，对时效性要求就更高了，比如金融风控，涉及到资金的安全，必须有一张小时级别的数据。 那么还有没有要求更高的？...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。
双11大屏 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。...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。...针对这些数据类型主要包括实时智能推荐，复杂事件处理，实施欺诈检测，实时数仓，与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实施业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。...复杂事件处理 对于复杂事件处理，比较常见的集中于工业领域，例如对车载传感器，机械设备等实时故障检测，这些业务类型通常数据量都非常大，且对数据处理的时效性要求非常高。
运维的终极目标 好的运维是多要素的融合，包括规范的流程和技术。...CDN 服务选哪家？ 是否需要使用固态硬盘（SSD）？ 缓存需要多少？ 文件系统选哪种？ 操作系统选哪种？ Web 服务器选哪种？ 各种存储方式的特点是什么？...例如，淘宝网“双十一”活动，其核心运维、应用运维团队一定是整个活动团队当中的核心决策者之一。
该字符串中的信息可以通过数字签名进行验证和信任。 应用场景 JWT在实际的开发中，有哪些应用场景呢？ 授权 这应该算是JWT最常见的使用场景。在前端界面中，一旦用户登录成功，会接收到后端返回的JWT。...信息交换 利用JWT在多方之间相互传递信息具有一定的安全性，例如JWT可以用HMAC、RSA非对称加密算法以及ECDSA数字签名算法对JWT进行签名，可以确保消息的发送者是真的发送者，而且使用header...只不过是分了三种类型，预先申明好的、自定义的以及私有的。像iss发件人，exp过期时间都是预先注册好的申明。 预先申明在载荷中的数据不是强制性的使用，但是官方建议使用。...判断token时效性 判断了token是有效的之后，再对token的时效性进行验证。...说的直白一些，刷新token，对token的时效性进行管理，应该是由后端来做。前端不需要也不应该去关心这一部分的逻辑。
和往年有所不同的是，这届双十一不只是电商巨头的主场，抖音、快手、喜马拉雅等音视频平台，可谓在双十一期间带来了一股清流。...其中首次参与双十一活动的喜马拉雅，就打出了“好物”与“好书”的组合拳，将单一的物质消费升级为“物质+精神”的消费，为购物狂欢增添了新的序章，也在为人们的精神生活需求开拓新路径。...、相声曲艺、情感生活、亲子成长等海量优质好声音。...喜马拉雅“科技好物、居家好物、亲子好物、时尚好物”四个带货会场里，音频主播通过直播带货、线上开店，助推iPhone13、五粮液、海蓝之谜、茅台、戴森吹风机、科沃斯扫地机器人等商品成为喜马拉雅双十一爆款。...在线音频平台验证的是另一种带货模型，娓娓道来以弱关系的方式占领用户心智，帮助用户理性认知商品的价值，进而降低用户选择的边际成本，弥补了直播在时效性、常态化、长尾化方面的不足。
2009年，淘宝推出第一届“双十一购物狂欢节”。2010年，京东首次以“京东618”开启店庆日。今年是618的第10年，同样第十一届“双十一”不断临近。...以第一届“双十一”为例，当时参与其中的商家品牌仅有27个。电商平台的造节初衷，也仅仅是以促销的方式，卖出更多的商品，本质上与线下促销无异。...换言之，在电商造节概念、经验都不成熟的起步阶段，“双十一”、618之时的电商平台，都是以线上大卖场的形式，在特定的时间段内，用各种优惠和惊喜吸引消费者眼球，提高GMV。...像今日头条全系参与的“3C好物节”，就是以3C电子产品为聚焦的品牌日。“双十一”、618电商节时代面向所有产品品类的“一站式”模式，正在分裂成以唯一品类为引爆对象的精细化模式。...在强大的四端内容创作者规模下，3C好物节话题和热度的激活，一来有官方推出的热门话题，比如#头条数码3C好物节#，二来有专项好物知识问答，三来有面向160万创作者的全平台时效性征文。
何为数据抽样： 抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。 抽样方法： 一般有四种方法： 随机抽样 直接从整体数据中等概率抽取n个样本。...这种方法优势是，简单、好操作、适用于分布均匀的场景；缺点是总体大时无法一一编号 系统抽样 又称机械、等距抽样，将总体中个体按顺序进行编号，然后计算出间隔，再按照抽样间隔抽取个体。...优点样本代表性好，少误差 以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样，实际应用中常根据实际情况将整个抽样过程分为若干阶段来进行，称为多阶段抽样。...data_tmp[-1] == each_label: sample_data.append(data_tmp) len(sample_data) # 83 需要注意的问题 数据抽样过程中要注意一些问题 数据时效性...不能用过时的数据来分析现在的运营状态 关键因素数据 整体数据的关键性数据必须要在模型中，如双十一带来的销售增长 业务随机性 抽样数据要使各个场景的数据分布均衡 数据来源多样性 数据覆盖要全面 抽样数据量问题
好指标与坏指标 不是所有的指标都是好的。这是初出茅庐者常犯的错误。我们继续回到老王的水果铺子，来思考一下，销量这个指标究竟是不是好的？...销量是一个衡量指标，但不是好指标。老王这种个体经营户，应该以水果铺子的利润为核心要素。 好指标应该是核心驱动指标。虽然指标很重要，但是有些指标需要更重要。...那么运营每天统计的流失用户数，都是很久没有打开过的，以时效性看，已经发生很久了，也很难通过措施挽回。我知道曾经因为某个不好的运营手段伤害了用户，可是还有用吗？...缺点是双十一属于波峰，预估难道大，优点是可操作性好。 因为题目主要看的是分析思维，目的是找出可能的思路，所以有没有其他的方法呢？ 我们尝试把思维放开，因为销量能反应商品，有没有其他维度？...因为双十一的商品只能在12日后退换货和收货后评价，我们就能根据这两个指标平日的平均比率，以及双十一商品的后续退换和评价总数，预估卖出总量。
2.解决报文可能遭篡改问题——数字签名 网络传输过程中需要经过很多中间节点，虽然数据无法被解密，但可能被篡改，那如何校验数据的完整性呢？----校验数字签名。...数字签名有两种功效： 能确定消息确实是由发送方签名并发出来的，因为别人假冒不了发送方的签名。 数字签名能确定消息的完整性,证明数据是否未被篡改过。 数字签名如何生成: ?...将一段文本先用Hash函数生成消息摘要，然后用发送者的私钥加密生成数字签名，与原文文一起传送给接收者。接下来就是接收者校验数字签名的流程了。 校验数字签名流程： ?...2.Server把事先配置好的公钥证书（public key certificate）返回给客户端。...举个实际的例子，“双十一”期间，全站HTTPS的淘宝、天猫依然保证了网站和移动端的访问、浏览、交易等操作的顺畅、平滑。
2.解决报文可能遭篡改问题——数字签名 网络传输过程中需要经过很多中间节点，虽然数据无法被解密，但可能被篡改，那如何校验数据的完整性呢？----校验数字签名。...数字签名有两种功效： 能确定消息确实是由发送方签名并发出来的，因为别人假冒不了发送方的签名。 数字签名能确定消息的完整性,证明数据是否未被篡改过。...数字签名如何生成: 将一段文本先用Hash函数生成消息摘要，然后用发送者的私钥加密生成数字签名，与原文文一起传送给接收者。接下来就是接收者校验数字签名的流程了。...2.Server把事先配置好的公钥证书（public key certificate）返回给客户端。...举个实际的例子，“双十一”期间，全站HTTPS的淘宝、天猫依然保证了网站和移动端的访问、浏览、交易等操作的顺畅、平滑。
技能不会的话装一个就好，如果大家有好的“app”，可以相互推荐，如果自己没有装这个“app”，也可以借别人的。...保密通信是密码学产生的动因，除了保守通信密码之外，密码学还有很多相关的应用场景，例如： 数字签名：数字签名可以代替传统的手写签名，数字签名具有更好的防伪造性。...5 数字签名 《中华人民共和国电子签名法》2005年正式实施，可靠的电子签名与手写签名或者盖章具有同等的法律效力。电子签名并非是书面签名的数字图像化。...电子签名是一种泛化的概念，数字签名可认为是电子签名的一种实现方式。数字签名技术的实现需要使用到非对称加密算法和哈希算法。...区块链相关文章推荐： 如何技术地识别双十一的“骗”局 参考资料： 百度百科 维基百科 Github https://github.com/bitcoin/bitcoin
2.解决报文可能遭篡改问题——数字签名 网络传输过程中需要经过很多中间节点，虽然数据无法被解密，但可能被篡改，那如何校验数据的完整性呢？—-校验数字签名。...数字签名有两种功效： 能确定消息确实是由发送方签名并发出来的，因为别人假冒不了发送方的签名。 数字签名能确定消息的完整性,证明数据是否未被篡改过。...数字签名如何生成: 将一段文本先用Hash函数生成消息摘要，然后用发送者的私钥加密生成数字签名，与原文文一起传送给接收者。接下来就是接收者校验数字签名的流程了。...2.Server把事先配置好的公钥证书（public key certificate）返回给客户端。...举个实际的例子，“双十一”期间，全站HTTPS的淘宝、天猫依然保证了网站和移动端的访问、浏览、交易等操作的顺畅、平滑。
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。...2、复杂事件处理对于复杂事件处理，比较常见的案例主要集中于工业领域，例如对车载传感器、机械设备等实时故障检测，这些业务类型通常数据量都非常大，且对数据处理的时效性要求非常高。...最典型的案例便是淘宝的双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是天猫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现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。
但在这个概念里，增加了数据时效性，数据质量和生产成本之间的权衡考量，也即如何在一个数仓业务中在满足时效性的情况下能更有效的控制成本和提升数据质量。...传统的文件系统对于流式存储来说并不是一个好的抽象，原因 1）文件的大小有限制，但是流式数据是持续注入的；2）在持续的数据注入中对存储的并发度也需要动态调整，这就涉及到多个文件的维护和操作；3）有序的流式数据的定位寻址问题在文件系统接口中也无法很好的被支持...快手，Dell 科技集团的分享，分会场由行业实践，核心技术，开源生态，金融行业，机器学习和实时数仓六个子议题超过 40 家企业机构参与分享，包括天猫，字节跳动，亚马逊，LinkedIn，爱奇艺，蚂蚁，好未来...2020 年是 Flink 的新纪元，流批一体首次在阿里巴巴双十一最核心的业务场景中落地，这将是流批一体在业界大规模推广的起点。...未来可期，让我们携手共进，一起努力，把握好机遇共同迎接挑战，共创美好的 Flink 2021！ [1] 40亿条/秒！
大家要用数据库，就买关系数据库，关系数据库哪家最牛逼，当然是Oracle。...但是要想服务好阿里巴巴的双十一这种场景，多半够呛。当然，Oracle的用户也不需要伺候阿里巴巴，毕竟，伺候好更多更有钱的企业就够了。 但我估计是不会用Oracle的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
