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flink实战-模拟简易11实时统计

背景 在大数据的实时处理中,实时的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实时销售总价展示。 今天我们就做一个最简单的模拟电商统计的小例子,我们抽取一下最简单的需求。 实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 计算出各个分类的销售top3 每秒钟更新一次统计结果 实例讲解 构造数据 首先我们通过自定义source 模拟订单的生成,生成了一个Tuple2,第一个元素是分类 public Double merge(Double a, Double b){ return a + b; } } 聚合计算也比较简单,其实就是对price的简单sum操作 收集窗口结果数据 [1] 结果统计 接下来我们做最后的结果统计,在这里,我们会把各个分类的总价加起来,就是全站的总销量金额,然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3,打印出结果,在生产过程中我们可以把这个结果数据发到

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不仅仅是11—Flink应用场景介绍

11 每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战,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。 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。 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,且对数据处理的时效性要求非常高。

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    数据显示优化

    数据显示优化 数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 而像素很低,高清的图片也显示的像素点很大,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变化。

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    数据揭秘“11”成长史

    1111日,本来也就是文艺单身狗们发点牢骚,抒抒情的日子,可如今却变成了电商最惨烈的战场,这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”,现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标,这一部11的成长史,每一年都给我们一组新的惊人数字 ,博古才能通今,通观这些历年的双十一大数据,看看我们除了总结过去之外,还能不能预测一下未来。 2013年,11“光棍节”支付宝交易额达350.19亿元。2014年达到571.12亿元。 ? 淘宝和天猫各自销售额 年份 淘宝(亿元) 天猫(亿元) 2011 18.4 33.6 2012 59 132 2013 未公布 未公布 2014 未公布 未公布 2009年到2011年这三年基本是阿里11 小结: 以上就是历年11的一些大数据,这些数据其实不仅仅是阿里的一个成长,也代表着其他一些变化,比如说:天猫的销售额占总体销售额越来越高,移动端收入占比越来越高,单店销售收入冠军从生活服饰类变成了手机

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    11:十电商网站性能哪家强?

    11全天,Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10最主要的电子商务平台的网站进行监测,总结出十电子商务网站性能数据报告。 11全天,Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10最主要的电子商务平台的网站进行监测,总结出十电子商务网站性能数据报告。 同样,对于11期间,每延迟100ms,就有可能导致订单量和交易额的减少。 Raincent利用小蜜蜂测量平台在11监测10电商平台后的数据发现: ? 而同时做到数据库,保数据的一致性,解决距离带来访问延迟的超大体量电商网站数据中心异地活,目前全球只有阿里巴巴已完成部署。 二、首时间-运营商 网站用户体验的一个重要指标。 Raincent利用小蜜蜂测量平台监测了中国目前最大的三运营商,在进入各大电商网站后,刷出首的时间数据

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    室内全彩数据显示优化

    室内全彩数据显示优化 室内全彩数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 而像素很低,高清的图片也显示的像素点很大,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变化。

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    利用pyecharts做数据dashboard

    Python数据可视化 利用pyecharts做数据dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=1)) # 添加横坐标 .add_xaxis(attr) # 添加数据 ,半径展现数据的大小 # area:所有扇区圆心角相同,仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据 2021/11/25 15:50:29

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    数据,仅仅是数据展示吗?

    目前,数据作为数据可视化的重要载体,已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。,通过数据,能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据"? 数据数据可视化技术的重要展示形式和载体。 ,这个流程可以被统称为数据可视化,这里的,就是我们通常所说的"数据"。 (Wyn展示汇报2) 数据仅仅是数据展示吗? (Wyn制作的车间实时监控数据中也需要交互分析 例如,在制作用于向参观领导汇报的数据时,中不仅要展示某些固定的数据,还需要支持下钻查看、多切换、聚焦放大等能力。

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    Kafka+WebSocket=实时数据

    org.springframework.web.socket.server.standard.ServerEndpointExporter; /** * @author 李奇峰 * 2019年5月10日11 java.io.IOException; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * @author 2019年5月10日11

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    Qt编写数据可视化界面电子看板11-自定义控件

    一、前言 说到自定义控件,我是感觉特别熟悉的几个字,本人亲自原创的自定义控件超过110个,都是来自各个行业的具体应用真实需求,而不是凭空捏造的,当然有几个小控件也有点凑数的嫌疑,在编写整个数据可视化界面电子看板系统中 数据源支持数据库采集(默认)、网络通信、网络请求等,可自由设定每个子界面的采集间隔即数据刷新频率。 曲线支持游标+悬停高亮数据点和显示值,柱状图支持顶部(可设置顶端+上部+中间+底部)显示数据,全部自适应计算位置。 主界面直接鼠标右键切换布局+配色方案+关闭开启某个二级窗体。 每个模块都可以自定义采集速度,如果是数据库采集会自动排队处理。 程序默认是模拟数据,如果需要从数据库采集则修改配置文件WorkMode=db即可。 如果发现布局拖动乱了,可以直接鼠标右键选择恢复布局即可,在保存布局以前。

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    数据告诉你:面对11,线下商机何在

    芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的11都呈愈演愈烈之势,今年11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响? 实体商业在11背景下,还有没有可以挖掘的商机? 11为实体商业带来了大量的销售机会。 研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。 热力图直观呈现了品牌受众在11前周末的分布情况,如果品牌能够充分利用客群的聚集效应,可以高效地将人气转化为销量。 11不是实体商业的黑色周,相反,无论是客流数据,还是客群画像,都证明了旺盛的购物意愿会为实体商业带来大量销售机会。

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    2018天猫11各项数据发布

    数据11当天,小米新零售全渠道支付金额创下52.51亿元新纪录。   11已有10年时间,每年的冠军商家是谁?主力消费者、惊喜品类和创新业务是……?看下图~点击看大图 ? 今年,11在拥抱互联网的背景下展开,速度前所未有,这两年我们一直在尝试新零售,也在11的很多场合展示成果。 而近两年,手机没有出现的技术变化,消费也在减弱。这就是它反映出的趋势。 张勇:今天的11,不仅是消费力量的体现,也是的商业力量的体现。 通过大数据,云计算平台,赋能商家,这也是我们“让天下没有难做的生意”愿景。 张勇:11期间,国际品牌成交量超40%。 蚂蚁金服“11”期间数据:生物技术让数亿人的支付时长缩短至1秒,今年11生物支付占比达到60.3%。

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    用Python制作数据,超简单

    今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板,将数据更加直观地呈现给别人观看,整个页面大致如下图所示 制作工具栏 在页面的左侧是一个工具栏,工具栏中有多个按钮,分别是“About”、“Demo 规定要有哪几个选项栏,必填 menu_icon: 每一个选项卡的图标,非必填 default_index: 默认勾选的选项按钮,一般默认勾选的都是第一个选项按钮 styles: 每个选项按钮的样式 因此我们要制作的数据面板 st.video(video_bytes) 而当我们点击“App”的时候,则主要展示出来的是整个网页的主要功能了,本案例是通过调用raceplotly模块来绘制动态可交互的柱状图,如下图所示 我们首先需要上传数据集 col10, col11, col12 = st.columns([1, 1, 1]) ...... 至此整个网站就都完成了,大家可以依次来作为模板制作自己的数据,将数据更加直观地展示出来。

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    首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

    是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行? 《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术 在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。 事实上为了保证稳定,往年 11 为了保证促高峰能够平稳地过去,在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略,确保能够平稳度过流量高峰。 “那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。

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    Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化

    Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 ), Bar(柱状), 和 Area(面积) 图 Table Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

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    vue疫情数据展示+数据导出+地图图片下载

    vue疫情数据展示 页面布局 页面代码(非全部代码) 地图绘制说明 数据获取 配置代理(解决跨域) 页面数据说明 发送请求 处理数据 图形绘制 左上柱状图 左下折线图 右上饼图绘制 左下表格 地图绘制说明 地图那一块我是直接复制之前写过的代码 所以看之前那个文章就行 vue疫情图 代码都一模一样的 没有改 数据获取 数据的获取和之前的疫情图一样 文章跳转:vue疫情图 地图那一块我是直接复制之前写过的代码 data() { return { nowTime:"",//现在时间 txdata:[],//腾讯疫情网数据 heal: 0,//治愈 dead 为什么会有两个地址 因为中国疫情网没有历史数据所以找了腾讯的 大家也可以自己找接口 腾讯疫情网 :https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/? > { let data = JSON.parse(res.data.data); let dss = data.areaTree[0].children;//通过查看数据得知我们需要的数据所在地

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    BI仪表板数据可视化

    这次客户使用的是.Net项目,直接做BI过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析。 所以,这次我们就从——Wyn出发,为大家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据可视化。 说到这里有些同学对BI仪表板数据可视化并没有概念,我们这里先为大家介绍一下。 BI仪表板数据可视化 无论你现在正在进行什么项目,多少都会遇到甲方提出,需要一个炫酷好看的数据看板,进行数据可视化展示及自助式数据分析。 这个看板,就是BI仪表板数据可视化。 在这里我们简单根据实现效果和功能进行分层: 第一层:简单可视化手段的堆叠,如使用Echarts.js 或其他图表库,将静态的数据以可视化的样式展示出来,形成一个静态的自适应的数据可视化"报表"; 第二层 写在最后: 无论是.Net Core还是.NET 5或6 的项目整体都有强大的服务端资源来支持,适合开发并发,高性能的业务系统,如果实现BI 可视化功能,现有的市面上的工具也已经很完善了,我们在考虑为项目中增加这一

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    解密双十一、618电商数据指标实现原理

    数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。 公司角度,运营数据是公司运行发展的管理基础,既可通过运营数据了解公司目前发展的状况,又可以通过调节这些指标对公司进行管理,即数据驱动运营。 而运营数据的获得,需要在应用程序中大量埋点采集数据,从数据库、日志和其他第三方采集数据,对数据清洗、转换、存储,利用SQL进行数据统计、汇总、分析,才能最后得到需要的运营数据报告。 数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示,可以更直观展示和发现数据的规律,互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间,展示在时间维度上的数据变化规律。 2. 监控: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。

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