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?
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
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。
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
有一种计算机的技术,专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量,这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性,并跟踪真实的物体运动。
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 。
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使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanu
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。
我们可以通过交易数据接口以非常低的延迟获得全球各个比特币交易市场的每一笔比特币的成交价,成交额,交易时间。
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
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。
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。
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:十二、apply函数》cosmozhu写的本系列文章的第十二篇。通过简单的DEMO来演示apply函数执行的效果 。
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。
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
双11期间,各大线上购物商城纷纷亮出优惠绝招。与往年不同的是,竞争一路延伸到了消费金融领域,今年不只比低价,更比“赊账”。 天猫分期购VS京东白条 日前,记者采访了蚂蚁微贷工作人员元秋。据他介绍,针对双11当天,天猫分期购推出了“11期0手续费”的分期服务。也就是说,当天的账单可以用一年时间慢慢还,且没有任何手续费。分期服务支持的商品,将重点覆盖天猫电器城和家装等类目商品,包括海尔、TCL、美的、飞利浦、博朗等国内外几乎所有一线家电品牌,以及众多数码3c品牌。 天猫分期购业务,是今年7月份由蚂蚁
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……
2022年2月21日,广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告,预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号,详细内容如下。 质 疑 人:广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》,对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购(GXZC2022-G1-000095-CGZX)的采购文件提出质疑。 质疑事项1:招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
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。
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。
flink intervalJoin,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:十六、intervalJoin函数》cosmozhu写的本系列文章的第十六篇。通过简单的DEMO来演示flink intervalJoin函数执行的效果 。如果您还不了解join如何使用,请跳到我上一篇文章Flink-1.9流计算开发:十五、join函数。
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。
在2.0之前,Spark Streaming作为核心API的扩展,针对实时数据流,提供了一套可扩展、高吞吐、可容错的流式计算模型。 Spark Streaming会接收实时数据源的数据,并切分成很多小的batches,然后被Spark Engine执行,产出同样由很多小的batchs组成的结果流。
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。
比春天这气温升得还快的,是量子计算的热度。 无论是2012年开始入局的微软,还是才研发出50量子比特原型机没多久的IBM,亦或是放言“2017年底实现量子霸权”的谷歌,量子计算机于科技巨头来讲,是一条
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。 Flink CEP[1] 是在 Flink 上层实现的复杂事件处理库。本文将为您详细介绍如何使用 Flink CEP 实现对复杂事件的处理。示例程序使用 D
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。
数据时代,从数据中获取业务需要的信息才能创造价值,这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常紧凑,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此,一种新的数据计算结构---流计算方式出现了,它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送
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。
做数据库的用数据库的,都知道Oracle。作为去IOE的典范,Oracle在中国的形象一方面是被消灭的对象,另外一方面则是根深蒂固的代表。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势
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
๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen? AI行业也不是只有BAT可去嘛!CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加,融资规模不断攀升,上市计划不断推进…… 在这个跳槽季,赶紧选择加入CV创业公司,可能不用多久,就会走上人生巅峰。想想,是不是还有点小激动? 但,还是那个问题:你真的准备好了吗?你真的了解这些公司吗? (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。 特别提醒
在上篇,我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读),MapReduce 核心思想是,分治法,即将大任务拆分成多个小任务,然后每个小任务各自计算,最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
kafka历史背景 Kafka是2010年Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,我接触的不算早,大概14年的时候,可以看看我们14年写的文章《高速总线kafka介绍》。 消息总线一直是作IT系统集成的核心概念,IBM/oracle等传统厂商都有相关中间件产品。传统消息中间件解决是消息的传输,一般支持AMQP协议来实现,如RabbitMQ。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求
大数据从概念走向落地,得益于大数据技术的成熟,尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架,为大数据在企业当中的现实落地,提供了稳固的技术支持,而随着大数据的发展,大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。
1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国高校人工智能专业哪家强? 就在最近,软科中国大学专业排名新鲜出炉。 话不多说,结果直接奉上。 在此次排名中,专业评级最高的“A+”一共有8所高校。 其中,南京大学以51.6分夺得头筹,位居中国高校人工智能专业排名第一。 △图源:2022软科中国大学专业排名 紧随其后的第二名,则是西安电子科技大学,专业总分为50.5分。 而清华大学在此次排名中不敌前二者,以50.2分位居第三。 在此之后的4-8名选手分别为: 哈尔滨工业大学(49.4分)、北京大学
静态数据:为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。
导读:两千多年以前,孔老夫子站在大河边,望着奔流而去的河水,不禁感叹:“逝者如斯夫,不舍昼夜。”老夫子是在叹惜着韶华白首,时光易逝!
著有:《图解 Spark 大数据快速分析实战》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(原理篇)》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(架构篇)》。
今日,流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少,其中包括: 商业(竞争)极度渴望更快的数据,而转换成流计算则是一个好的方法来降低延迟。 海量的、无穷数据集在现在的商业环境里变的越来越常见,而用专门设计来处理这样数据的系统来应对这些数据则更为容易。 在数据到达时就对他们进行处理能够更加平均地把负载进行均衡,取得更好的一致性和更可预测的计算资源消耗。 尽管业务驱动带来了对流计算兴趣的猛增,但绝大部分现有的流计算系统相比于批处理还不够成熟,而后者已经产生了很多令人激动的、多产的应用。 作为从事海量大规模流计
虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有不少公司有实时计算的需求,但数据量不成规模,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下:
编者注:本内容来自Jay Kreps所著的《我喜爱日志:事件数据、流计算处理和数据集成》一书的第三章。Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO。在此之前,Jay是领英的主要架构师之一,专注于数据基础架构和数据驱动的产品。他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一,包括Voldemort、Azkaban、Kafka和Samza。 以下是原文: 到目前为止,我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法。然而,在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾。实际上我们发现,“日
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。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
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