作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变,但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起,到流批一体在企业内部的落地,再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓,Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易,Flink 到底是如何做到的?其背后的推动力是什么?凭什么受到全球企业和开发者的青睐?带着这
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
下面我分享一下如何用 1 个肉夹馍的钱来搭建一套云上的大数据平台。经过本人反复的钻研,发现薅羊毛这件事简直是太简单了。最后买 MySQL 19.9元,流计算 Oceanus(Flink) 1 元,花了二十几块钱,搭建了这样式的大数据系统。
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。
本文介绍了如何通过修改配置选项和光流计算来改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。首先,需要确保硬件满足要求,并关闭所有相机的自动颜色校正、自动曝光等功能。然后,使用专用的颜色板和可控的光照环境进行拍摄,并建立颜色校正矩阵。最后,在计算光流时,选择高分辨率和合适的光照强度。通过这些方法,可以显著改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。
match-trade超高效的交易所撮合引擎,采用伦敦外汇交易所LMAX开源的Disruptor框架,用Hazelcast进行分布式内存存取,以及原子性操作。使用数据流的方式进行计算撮合序列,才用价格水平独立撮合逻辑,实现高效大数据撮合。
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……
通过2D瓦片图层的3D化,能够在经度维度、量级、时间多个维度上真实还原城市3D空间。例子中为模拟的轨迹数据和旧金山食物供应商分布。
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
数据平台领域发展 20 年,逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域,当下的架构已经完美了吗,主要问题和挑战是什么?在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下,数据平台又该如何演进,以适应未来的数据使用场景?
2002年,单身青年说双11还是光棍节。 2012年,电商平台说双11成了消费节。 2022年,腾讯课堂的学习型青年大胆开麦:我们的双11是学习节! 11月12日,国内领先的在线职业教育平台腾讯课堂发布了《2022双11网课消费趋势报告》。报告显示,从算法、编程到情商口才,从汽修、消防到短视频带货,从养花养草到科学养娃……这届学习型青年对各类技能的学习热情在双11期间拉满。对他们来说,没有什么人生问题是一节网课解决不了的,如果有,那就上两节。 趋势一:人均学习时长是去年1.5倍 学习型青年:跟剁手热情一样
步骤2: 将步骤1复制出来的双key链接中加粗的第一部分双十一链接替换为为返佣合辑页链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3
新粉请关注我的公众号 我收到了一封邮件,具体内容截图如下: 简单说,就是官宣Delta Lake 2.0正式发布了。这个距离Databricks的年度大会上面宣布,也有些时日了。 Databricks在发布里面指出了一些新功能。我挑重点讲几个。 首先是Change Data Feed。这个东西的作用就是你对Delta Table做的数据改变,它都会生成Change Data Feed。你要是订阅了这个东西,比如说把它放进一个Kafka集群里面,理论上就可以准实施复制出一份数据来。 这个东西有点像什么呢
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。
一年一度双11,今年又有什么不同?10月30日,2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线,视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线,以空前的折扣力度回馈音视频开发者,那到底哪款产品适合我,到底怎么买最划算?话不多说,敲黑板,划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元(日常价25元) 点播100GB流量包 仅需9元(日常价19元) #不限新推荐,超低折扣流量包# 直播流量包6折(含1TB/ 5
这届双十一显得有些疲,我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久,对应内容就已出现多篇。一方面,在新的市场竞争环境中,头部平台变得更加低调,不再有“二选一”这样的口水战,对GMV等数据的公布变得低调了许多,甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面,因为疫情的原因,各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上,进一步降低了声量。总而言之,今年的双十一,平台低调多了。
10月20日,天猫双11预售,李佳琦、薇娅的直播成为一大焦点。来自红人点集的数据显示,10月20日李佳琦预售销售额为106亿元,薇娅为82亿元,排名第三的主播带货金额则只有9.3亿元,比李佳琦和薇娅差了一个数量级。当晚,李佳琦和薇娅直播间观看人次累积超过2亿,这些数据让人咂舌。
企业在向供应商采购时,供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣,例如:买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等,这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值,一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单,另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
Flink是下一代大数据计算平台,可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发:九、time-window-sliding》cosmozhu写的本系列文章的第九篇。通过简单的DEMO来演示time-window-Sliding时间窗口函数执行的效果 。
比较目前主流的三种MQ, ActiveMQ虽然也很好但是, 现在除了传统的行业, 以及老系统, 基本很少被使用了, 所以就不考虑ActiveMQ了, 因为很多传统行业一般也都是RabbitMQ
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。
11月22日晚19:00,腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第三期《流计算 Oceanus 基于Flink的实时大数据分析平台》准时开启线上直播。本次直播由腾讯云大数据 流计算 Oceanus 产品负责人,流计算 Oceanus 专家工程师 围绕腾讯云大数据的流计算产品——流计算Oceanus展开,重点介绍了其优势特性、技术演进和在实际场景中的应用实践。 企业面对实时性要求比较高的场景时,传统批处理无法满足时效性的要求,延迟太高,性能不足,稳定性比较差,对业务造成巨大的影响。如何解决资源利用率低、性能不足等问
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。
阿里妹导读:大数据与现有的科技手段结合,对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业,在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前,有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天,我们都会一一解读,并介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
数据君一般不带货,除非太实惠 腾讯云一年一度的双11盛典已全面开启! 今年各大电商平台的“双节棍”让你心累了吗?定金立减、尾款、品类券、购物券、店铺券、专享券、满减券……不仅让人算得心累,可能到头来还没平时买的便宜省心。 但是,我们的双11不一样,没有花里胡哨的玩法,也没有心机满满的算法,简单直接的降价带给您更加直观的新“云”体验!上云就上腾讯云,双十一全网年度最低价来袭:MySQL高可用版1C2G低至99元/年!更有价值11000元代金券大礼包等你来领取,玩法简单直接,错过又要等一年! 11月1
期间,潘柱廷表示“大数据发展趋势报告”作为大数据技术大会的保留议题,每年都会发布一次,本次他带来了大数据领域的10大预测。
程序员,一类把有机食物转化为计算机程序的现代猿人智人。他们的主要工作是用计算机能理解的语言,教会电脑做各种各样人类不想做或者做不好的事情,用一行行代码,为人类的进步和技术的发展添砖Java,据说都喜欢穿格子衫(据说还有一部分喜欢穿女装)。 鲁迅先生曾经说过,世界上本没有双11,败家的剁手党多了,也就有了双11。 而作为为了各大电商平台默默提供背后的支持的程序员们,自然也是需要过节的,顺便还能测试一下自己写的程序,搭建的数据库稳不稳定,好不好用,那么,程序员们在双11,可以买哪些不落俗套的东西,显得
如果单纯从字面上,普通人可能无法理解要把 PB 级的数据迁移到一朵云上,难度有多大。 “这个迁移和简单的复制完全不一样,即便是拷贝,把1PB 的数据复制过来,也需要很长时间。”腾讯云大数据产品架构师李少波说。 少波说的这个正是一个月前他和另外3位同事,一起经历的一场云端迁移战事。 把时针拨到一个月之前,搜狐畅游技术有限公司(简称搜狐畅游)计划在8月初正式上线小浣熊百将传的新游戏,这款有着经典水浒卡授权的国风放置卡牌手游,预计在上线后将迅速风靡全球,这给搜狐畅游当时的大数据集群带来了严峻的挑战。 搜狐畅
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何利用 Python 脚本发送模拟数据到 CKafka 中,之后取 CKakfa 的数据经过简单的算术函数转换存入到 PostgreSQL
导读:随着 K8s 不断更新迭代,使用 K8s 日志系统建设的开发者,逐渐遇到了各种复杂的问题和挑战。本篇文章中,作者结合自己多年经验,分析 K8s 日志系统建设难点,期待为读者提供有益参考。
如果说,过去的购物是关于售货员、橱窗、柜台的,今天的柜台已经挪到了手机app上,橱窗变成了一张张图片和一段段视频,售货员变成了一个个带货主播。
Flink通过实现Google Dataflow流式计算模型实现了高吞吐、低延迟、高性能兼具实时流式计算框架。同时Flink支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失,Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果。
首先我们需要需要了解的一个概念是Apache Flink支持处理流式计算(stream)和批量计算(batch),但是在目前版本中这两种计算方式各自拥有自己独立的API,本系列文章只讨论流式计算(stream)。
数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储,通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。 全量数据包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据,各类任务包括报表、可视化、高级分析和机器学习。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据,经过数据抽取、平铺转换后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus
Flink是下一代大数据计算平台,可处理流计算和批量计算。《Flink-1.9流计算开发:十一、count-window-Sliding》cosmozhu写的本系列文章的第十一篇。通过简单的DEMO来演示count-window-Sliding时间窗口函数执行的效果 。
零售行业的“春晚”天猫双11于20日在中国香港揭幕,我有幸赶赴现场,见证了一场别开生面的启动仪式:启德码头、醒狮点睛、模拟飞行…之所以在形式上大费周章,用阿里巴巴CEO、一手缔造天猫的逍遥子(张勇)的
包治百病 口红续命 双十一已过半,熬到凌晨2点才睡的你 看着已清空的购物车 是否觉得自己的美貌又增添了几分 然鹅,好看的皮囊千篇一律 有趣的灵魂万里挑一 如何在双11快速鉴别身边“有趣的灵魂”? 看TA的购物车买了啥就知道~ 一年一度的购(duo)物(shou)节 有的小哥哥小姐姐们抢券、盖楼、熬夜 是为了买包包、买口红、买衣服、买AJ 而还有一部分小哥哥和小姐姐 却抢着为知识买单 他们既要精致的外表 更要精致的灵魂 这与非著名教育学家鹅老师的观点不谋而合 有句话说 三
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
实时流计算服务(Cloud Stream Service,简称CS),是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务,全托管的方式用户无需感知计算集群,只需聚焦于Stream SQL业务,即时执行作业,完全兼容Apache Flink(1.5.3版本)API和Apache Spark(2.2.1版本)API。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求,基于实时流处理相关技术,构建全行统一的实时流处理平台,有力支撑了相关应用的建设,取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办,中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
采访嘉宾|王峰(莫问) 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一,Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎,同时支持流批执行模式,并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年,它被接纳为 Apache 孵化器项目,仅仅几个月后,它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说,阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量,阿里从 2015 年开始调研 Flink,并于 2016 年第一次在搜
赵轩,高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品,为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设,业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下,腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度,提升系统承载能力和降低单位成本,包括对 Barad 业务在容器化占比提升,跨 az 容灾能力建设,资源利用率优化这些方面,因 Barad 业务量级庞大,如何保障大量级数
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。
什么是电网,电网怎么区分。 基本概念熟练掌握。 1.2 电力系统接线方式和电压等级 电压等级每年都考,一些基本的概念。 有一张图,给一些相关参数算其他没给的参数。长线短线 中性点运行方式相当重要 中性点不解地,某一相不解地,为什么还能继续工作。 中性点为什么经过消弧线圈接地,进位对地电流超过多少就需要。 中性点为什么经小电阻接地。 中性点直接接地。
云计算大致分两种,一个是私有云,一个是公有云,还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云,咱们暂且不说这个。云容科技就给您分析下私有云和公有云:
最近一直在研究股票(币币)交易所撮合引擎,从一个连撮合概念都不太清晰我逐步摸索渐渐的有了一些自己的理解和概念。所以打算写一个撮合引擎,希望集众人智慧做出一个不错的引擎。
如果你想了,那么请继续往下看,经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策,带你拿下最爽的服务器!!!!!
SQL是数据处理中使用最广泛的语言。它允许用户简明扼要地声明他们的业务逻辑。大数据批计算使用SQL很常见,但是支持SQL的实时计算并不多。其实,用SQL开发实时任务可以极大降低数据开发的门槛,在袋鼠云数栈-实时计算模块,我们决定实现完全SQL化。
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