我们现在做互联网产品的时候,都有这么一个需求:记录用户在网站或者App上的点击行为数据,来分析用户行为。这里的数据一般包括用户ID、行为类型(例如浏览、登录、下单等)、行为发生的时间戳:
最近在从事实时方面的工作,主要涉及到数据处理、加工及可视化,在采坑的过程中总结出一套比较简单的实时计算方案,供大家参考。主要涉及到几个组件,kafka,flink,redis,druid和es。相信大家对以上几个组件都比较熟悉了,这里就不细说了。我们从一个简单的需求,来说明各个组件是怎么协作的。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
降采样(或在信号处理中,抽取)是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如,假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据,他们将获得3,600个数据点,这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在,如果用户要求整整一周的数据,他们将获得604,800个数据点,并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器,单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
聚合是一组始终需要保持一致的业务对象。因此,我们作为一个整体保存和更新聚合,以确保业务逻辑的一致性。聚合是 DDD 中最为重要的概念,即使你不使用 DDD 编写代码也需要理解这一重要的概念 —— 部分对象的生命周期可以看做一个整体,从而简化编程。一般来说,我们需要对聚合内的对象使用 ACID 特性的事务。最简单的例子就是订单和订单项目,订单项目更新必须伴随订单的更新,否则就会有总价不一致之类的问题。订单项目需要跟随订单的生命周期,我们把订单叫做聚合根,它就像一个导航员一样
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
1、聚合为什么慢? 大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的, 但是当需要同时聚合多个字段时,就可能会产生大量的分组,最终结果就是占用 Elasticsearch大量内存,从而导致 OOM 的情况
默认情况下,Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化,确保在写入性能和查询性能之间取得平衡。我们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数,其中部分改进是以牺牲写入性能为代价的。目标是将聚合优化招数汇总到一个易于消化的短文中,为大家的 Elasticsearch 集群聚合性能优化提供一些指导。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
关于小程序使用云开发很多小伙伴有不少疑问,Q&A第二辑还是汇总了几个比较常见的问题,在这里一一为大家解答一下。
本章讨论搜索速度的优化、搜索速度与系统资源、数据索引方式、查询方式等多个方面,下面我们逐一讨论如何优化搜索速度。
领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念,这篇讲解一下应用场景和注意事项,下面是正文。
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
时间序列预测的应用非常的广泛,像股票预测、销量预测、贷款预测等等,在生产生活中发挥着极大的价值。现有的模型,比如ARIMA,Prophet,状态空间模型或者神经网络模型等,主要是对单条时间序列进行建模分析。然而,在很多真实场景中,需要预测的时序变脸常常是描述具体结果的“宏观变量”,例如沪深指数大盘走势,电商平台GMV等,这些宏观变量的变化通通都受其下层微观因素变化所决定,单单对宏观时间序列建模往往得不到很好的效果。
本文共1300字,建议阅读6分钟。 本文与你探讨多维分析初始状态时该预先汇总哪些组合。
原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究,今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。 我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。 将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题,这个在官网文
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展,其中时间在计算中起一定作用。 除其他外,当您进行时间序列分析、基于特定时间段(通常称为窗口)进行聚合时,或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时,就会出现这种情况。
视频活动定位(Video activity localisation)因其在自动定位未修剪和非结构化视频中,根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值,获得了越来越多的关注。对于监督模训练,必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大,而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。
文章主要讲述了如何通过ElasticSearch来搭建一个搜索和分析引擎。首先介绍了ElasticSearch的基本概念,然后阐述了ElasticSearch的基本使用方法和API,并针对一个搜索场景,介绍了ElasticSearch的具体实现过程。最后,介绍了如何利用ElasticSearch搭建自己的搜索和分析引擎,并提供了代码示例。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种,那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢? 下面就会从
原文地址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后,将容易出现用户媒体流跳过这些流程,或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别,或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时,情况早已发生改变。
业务在使用ES集群读取ES数据,如果同时向ES集群写任务时,会遇到RT涨的情况,会出现一些抖动,尤其是在计算框架大量增加并发度像ES集群写的情况下会出现抖动,目前的话是大数据计算集群减少并发写。以后还是期望增加并发度,加快写入速度,预期会对ES集群读性能带来挑战
互联网产品中的检索功能随处可见。当你的项目规模是百度大搜|商搜或者微信公众号搜索这种体量的时候,自己开发一个搜索引擎,加入各种定制的需求和优化,是非常自然的事情。但如果只是普通的中小型项目甚至创业团队|创业项目,直接拿轮子则是更合理的选择。 ElasticSearch就是这样一个搜索引擎的轮子。更重要的是,除去常规的全文检索功能之外,它还具有基础的统计分析功能(最常见的就是聚合),这也让他变得更加强大和实用。 还在用数据库的like来实现产品的全文检索吗?抛弃她,用ElasticSearch吧~
本节主要描述Hive的优化使用,Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点
现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护,而这样的人才却总是供不应求。自动化机器学习(AutoML)由于在构建和维护机器学习工作流中的关键步骤中所展现出的广泛适用性,使得该领域的研究前景一片光明。它减轻了人类专家的工作负担,使他们能够专注于复杂、非重复和具有创造性的学习问题。
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
Pigat即Passive Intelligence Gathering Aggregation Tool,翻译过来就是被动信息收集聚合工具,既然叫聚合工具,也就是说该工具将多款被动信息收集工具结合在了一起,进而提高了平时信息收集的效率。
上一篇我们从PromQL入门,这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
当涉及到大规模数据存储和检索时,Elasticsearch以其快速、高效和强大的搜索能力而闻名,并被广泛应用于各种场景,例如日志分析、全文搜索和实时数据分析。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块,以便以临时方式回答操作问题,在仪表板中显示趋势,或生成有关系统故障的警报。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS);目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。
注:为了理解的一致性,本文档将使用SDK规定的术语,不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别,前者指的是度量数据,后者是一个工具
流处理是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术。检测时间从几毫秒到几分钟不等。
简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。 “Time intelligenc
Apache Druid 是一个实时分析型数据库,旨在对大型数据集进行快速查询和分析("OLAP" 查询)。
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
SQL 是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库,我们 90% 接触的都是查询语法,但其实它包含完整的增删改查和事物处理功能。
学习架构不仅仅是为了成为一名合格的架构师,同时也可以在设计、开发、部署一个系统、甚至一个模块时能够更合理地考虑到其内部的权衡取舍,以及与周边系统的耦合和隔离问题。当然在自己能力不足的情况下,"抄",绝对是个捷径。伟大的明代著名科学家徐光启就曾说过:"欲求超胜,必先会通。会通之前,必先翻译"。
上篇文章【第04期:Prometheus 数据采集(三)】介绍了 Prometheus 数据采集流程,本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎,它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中,经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch,可能有各种影响查询性能的因素,包括外部因素,如负载均衡设置,网络延迟(带宽,NIC卡/驱动程序)等。
沙沙响动的树叶,吱吱作响的树枝:对老鼠来说,这些感觉看起来是无害的,但如果有一只猫突然从灌木丛窜出来就不同了。在这种情况下,这些现象就变成了能够提示迫在眉睫的生命威胁的线索。据德国马普学会网站2016年3月7日报道,该学会的实验医学研究所的Robert Gütig已经发现大脑如何调动感官知觉来预测稍后发生的事情。在一个计算机模型中,他开发了一个学习过程,其中的模型神经元可以根据线索出现的频率来调整自己的活动,以区分多种不同的刺激。该模型甚至可以在线索与事件结果之间有时间差的情况下工作。Gütig的学习过程对
Akka 集群(Cluster)提供了一种容错的、分散的、基于点对点(peer-to-peer)的集群成员(membership)服务,不存在单点故障或单点瓶颈。它使用Gossip协议和自动故障检测器(failure detector)来实现这一点。
该表引擎继承自MergeTree,可以使用 AggregatingMergeTree 表来做增量数据统计聚合。如果要按一组规则来合并减少行数,则使用 AggregatingMergeTree 是合适的。AggregatingMergeTree是通过预先定义的聚合函数计算数据并通过二进制的格式存入表内。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
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