导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
4月23日下午,好雨云资深架构师祁世垚参加了Qcon运维与监控专场,并发表了主题为《实时分析在业务监控中的应用》。 在自我介绍之后,他谈到了好雨云,他表示,好雨云平台是为了解决复杂的服务器管理问题,为
情况说明: 现在需要做一个数据存储,500w左右的数据,日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来,供日后的数据分析用?使用上面说的三种数据库中的哪中比较好?是否有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡,而mysql的均衡器是第三方的,无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
情况说明: 现在需要做一个数据存储,500w左右的数据,日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来,供日后的数据分析用?使用上面说的三种数据库中的哪中比较好?是否有必要建立集群? 个人看法是:从长远角度看,由于单台机器的性能瓶颈,后期肯定要做集群,单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此,使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡,而mysql的均衡器是第三方的,无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验,主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓,文章仅代表个人拙见,有问题欢迎指出,Thanks♪(・ω・)ノ
在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标,还要结合应用程序的系统的日志、堆栈信息、GClog、threaddump等数据进行问题分析和定位。
根据目前的情况看起来,国内普遍对于flink比较看好, 从实际情况来看,flink也是以后的发展方向, 但是目前Spark的活跃程度远高于Flink, 很难说Spark以后的底层不会也才有flink这种方式,
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库,在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用,并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。在TiDB 在金融行业关键业务场景的实践(上篇)中,我们介绍了 TiDB 在银行核心交易场景的应用,本篇文章将主要分享 TiDB 在核心外围的关键业务场景的实践。
日志数据是典型的时序数据,因此,日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
周末去网易参加了一个小型的音视频活动,活动上来自Bilibili、网易云信、微帧科技的大佬分别就视频质量主观评价、5G低延时通信、AV1等话题进行了分享。本篇文章记录下我的收获和一些关键点,做个搬运匠,放一些当时的PPT和我的一些理解,希望对你有所帮助。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景
微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
其实一直在纠结技术系列到底怎么设计比较合理的问题,虽然我很想分享很多技术和经验,但是奈何我不知道怎么讲。
最近,Oracle的产品管理总监在Oracle数据库内幕中介绍了True Cache。
在Hadoop生态系统中,规模最大、知名度最高的公司则是Cloudera。现在国内很多公司也都选用他们的发行版本(CDH)。 Cloudera由来自Facebook、谷歌和雅虎的前工程师杰夫·哈默巴切(Jeff Hammerbacher)、克里斯托弗·比塞格利亚(Christophe Bisciglia)、埃姆·阿瓦达拉(Amr Awadallah)以及现任CEO、甲骨文前高管迈克·奥尔森(Mike Olson)在2008年创建。 首先来看下Cloudera的技术框架
1.实时分析 在我们开始之前,让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
本篇内容涵盖14个方面,涉及上百个框架和工具。会有你喜欢的,大概也会有你所讨厌的家伙。这是我平常工作中打交道最多的工具,大小公司都适用。如果你有更好的,欢迎留言补充。
前几天,有个搞培训的朋友想要个java后端目前最常用的工具和框架,正好我以前画过这样一张图,于是发给了他。虽然不是很全,但也希望得到他的夸奖。没想到…
本文创作:腾讯视频智能弹幕团队 弹(dàn)幕:21世纪互联网颠覆性发明之一。各类网络视频中从右到左横向飘过的评论性语句即为弹幕。不受时间约束,可随意在屏幕上与网友隔空喊话。 新时代有点儿社恐的青年,要怎么解决倾诉欲?——弹幕。弹幕更改了新青年们看电视的方式,“前方高能”+“弹幕护体”是新一代的刷屏暗号。 举个栗子:当你的爱豆唱出“明知这是一场意外你要不要来”的时候,用弹幕回答就是这样的: 弹幕作为用户与视频,用户与用户之间沟通的桥梁,是一个非常有趣并且有意义的存在。 然而弹幕对于视频内容的遮
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
本文由 PingCAP 研发工程师雷宇分享,主要从宏观角度分析 TiDB 究竟能做什么,创造什么样的价值,以及研发过程中的一些设计立足点。 文章将从四个部分分享:
前几天,有个搞培训的朋友,和我要一份java后端的进阶路线图,我就把这篇文章发给了他《必看!java后端,亮剑诛仙》。今天,又想要个java后端目前最常用的工具和框架,正好我以前画过这样一张图,于是发给了他。虽然不是很全,但也希望得到他的夸奖。没想到…
大家好,我是爱奇艺的周志伟,今天会跟大家分享爱奇艺的HCDN直播,可能大家对爱奇艺比较了解,但是HCDN可能不是太清楚。HCDN在我们内部是一个部门的名称,也是一种技术方式,它是通过庞大的CDN网络和P2P网络为公司所有的产品提供视频服务,主要包括点播和直播两大部分,今天主要跟大家分享直播这一部分。我的分享大概由四大部分组成,首先是直播背景,接着会介绍大规模直播,也就是我们现在主要的直播方式,以及实时直播,最后做一些展望。
大数据领域,实时分析系统(在线查询)是最常见的一种场景,前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE,如腾讯基于HIVE深度定制改造,改名为TDW,小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。 当前在实时分析系统中,最难的是多维度复杂查询,目前没有一个很好的解决方案,这两天和人讨论到MPP DB(分布式数据库,以Greenplum为最典型代表)。如果从性能来讲,MPP
大数据在近些年来越来越火热,人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题,比如云计算、Hadoop等等。那么,大数据是什么、Hadoop是什么,Hadoop和大数据有什么关系呢? 大数据概念早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem(GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透
AI 科技评论按: Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台,来看看 Kaggle 亚马逊雨林比赛金牌团队的经验分享吧。 日前,中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌,在这次的分享上,他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容,AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理: 大家好,我叫刘思聪,来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚
AI研习社按: Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台。日前,中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌,他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容,AI 研习社做了不改变原意的编辑整理: 大家好,我叫刘思聪,来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚马逊雨林的卫星图像比赛,取得了不错的成绩,然后也得到了一些经验,今天就给大家分享一
不管是科达大力推广的感知摄像机(Intelligent IPC)还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统,其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来,我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念,但是,基本都停留在理念表面,描绘的是一个美好的前景,至于如何实施,或者到底能不能实施,很多人还是疑惑很大。本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。
容器这个概念是指用一种更为清亮的方式来虚拟化应用技术,这种方式可以减少资源和时间的浪费,目前容器技术得到了飞速发展,出现了很多种类型的容器,和普通的虚拟机相比,容器所需要的体积更小,而且操作也较为简单,下面再来为大家简单介绍容器化应用性能监控的相关内容。
煤矿反光衣穿戴识别系统对视频监控画面开展实时识别分析,可以及时预警施工工地工作员是不是按照规定穿反光衣。当煤矿反光衣穿戴识别系统发现视频监控界面中有工作人员不穿反光衣时,系统会积极主动开启警报提示。工程师依据煤矿情景开展有目的的算法优化。本优化计算方法具有较好的实用性和高精密,可适配不同品牌的监控摄像机不同角度的拍摄需求。
Websocket是 HTML5 开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket 使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据,当然也支持客户端发送数据到服务端。通常用来社交聊天、弹幕、多玩家游戏、协同编辑、股票基金实时报价、资讯自动更新等场景,那么今天就简单聊一下在 Java 开发中对Websocket的技术选型。
编者:本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”(ctriptech)关注,可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放,下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一,同时也是互联网收入的来源之一,通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果,本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
近年来,腾讯云音视频在音视频技术领域不断突破创新,从采集、编码、传输加速、云端媒体处理、分发到解码,不断探索前沿技术,并将其广泛应用于多元化的场景中。与此同时,在海外市场的实践中,腾讯云音视频积累了丰富的经验和对市场的深刻洞察。
作者 CDA 数据分析师 编者按 随着移动互联网,小型卫星普及等,资产管理公司,尤其对冲基金公司开始利用人工智能从新型数据中来寻找Alpha。 本期精编版嘉宾演讲为合一创投首席数据科学家吴海山博士带来的分享,看了他讲的内容你会发现,原来数据分析还可以有这样一种不一样的形式…… 关注公众号CDA数据分析师(ID:cdacdacda)并回复“吴海山”领取吴海山博士现场演讲视频和PPT。 现场纪实 首先非常感谢CDAS主办方CDA数据分析师的邀请,能够在今天和大家分享一下我之前做的一些与数据分析相关的工作。
随着企业智能化水平的升级,数据分析变得越来越重要。但是在传统数据处理框架中,OLTP和OLAP两类系统是割裂状态,主要通过ETL把数据从交易型数据库导入到分析型数据库,时延通常是数十分钟到几个小时,甚至是几天,导致数据分析的商业价值大打折扣。
最近西安一码通的故障引起了业界广泛的讨论,究其根本原因还是系统未充分考虑到扩展性,在面临超过日常访问数倍甚至十倍以上的突发流量时某个环节达到了瓶颈点,并且系统不能做到自动扩缩容,最终导致了故障。
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
随着整个中国互联网下半场的到来,用户红利所剩无几,原来粗放式的发展模式已经行不通,企业的发展越来越趋向于精耕细作。美团的价值观提倡以客户为中心,面对海量的用户行为数据,如何利用好这些数据,并通过技术手段发挥出数据的价值,提高用户的使用体验,是我们技术团队未来工作的重点。
今天分享的内容主要分为四个部分,首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案,接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作,最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
首先服务提供者(用户、商品等微服务子模块)按照指定格式的服务接口描述,向注册中心注册服务,声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么,完成服务发布。
说到 Why HTAP Matters,其实包含两部分,一部分是说为什么我们叫 HTAP,另外一部分是说 TiDB 怎样在 HTAP 架构下发挥它的优势。
你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况?或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境?本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统,从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。
在访问量和数据量急剧膨胀的今天,关系型数据库已经难以支撑庞大复杂的系统规模。在此背景下,备受关注的数据库新理念 HTAP,会是一条“正确”的路吗?
2020年新版,对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作,或者想了解一些现在正在流行的技术,那么这篇文章正好适合你。有什么疑问,可以加我好友 (微信号:xjjdog0),进群讨论。
对于做数据分析或者需要建模的人来说,面对庞杂的大数据,最棘手的难题往往就是多线程工作了。面对这种情况,你其实可以尝试搭建一套Data Pipeline系统。Data Pipeline,中文译为数据工作流,就是一套让你的工作数据化、流程化、自动化的系统方法。在1月18日的数据侠线上实验室中,DT君邀请到美国纽约数据科学学院大数据专家闫述,结合具体的案例,深入浅出地为我们介绍了Data Pipeline在机器学习中的典型应用。
图像分割作为计算机视觉的三大任务之一,是智慧城市、工业制造、自动驾驶等领域的一项关键技术。相比图像分类和目标检测任务,图像分割预测输出目标在像素级别的精细信息,在计算机视觉任务中具有不可替代的作用。
在访问量和数据量急剧膨胀的今天,关系型数据库已经难以支撑庞大复杂的系统规模。在此背景下,备受关注的数据库新理念 HTAP,会是一条“正确”的路吗?在刚过去的 QCon 全球软件开发大会上,PingCAP 实时分析产品负责人马晓宇发表了《TiDB HTAP 的架构演进及实践》的主题演讲,它从 HTAP 的历史入手,详述了 HTAP 的技术挑战以及 TiDB 的应对方案。本文为其演讲整理文,enjoy~ 大家好,今天为大家分享以下几方面内容。首先是分享 HTAP 的历史,其次是 TP 和 AP 之间存储和计算的
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