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    你的每一次点击行为,是如何变成数据的?| 聊一聊互联网公司的内部数据采集

    数据是怎么来的? 在很多行业,数据都是人工收集来的,比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长,比如年度、月度。 但互联网行业不一样,这个天然的流量行业,数据量巨大,更新周期按天就算长了,通常有小时级、分钟级、实时秒级,甚至来不及落入表中,直接对实时流数据就进行计算。 最后说的这种「流式计算」,之前介绍过:什么是流式计算 | 另一个世界系列,对数据流实时进行计算,不需要存储到表里,主要为了满足一些实时级的需求,比如实时监控、实时个性化推荐等。 不管是「流式计算」还是存储到表里再计算

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    流式数据 | 天天在做大数据,你的时间都花在哪了

    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

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    Flink入门(一)——Apache Flink介绍

    ​ 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。

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