当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
美国PC Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。...柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。...第二个趋势是智慧城市，这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。...第七项趋势是数字汇流，他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析
下面就来介绍一下这套方案： 迁移步骤 以一个网站静态数据服务器（static servers）的平滑迁移为例： 第一步：申请开通互联通对象存储服务； 第二步：创建存储空间Bucket； 第三步：上传文件...； （可以通过WEB和API两种方式上传数据。）...产品推介 互联通对象存储服务是互联通为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的对象存储产品，它提供了基于Web门户和基于REST接口两种访问方式，同时提供专门针对非结构化数据的海量存储形态、通过标准的服务接口...，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。...在这个比喻中，一个存储对象的唯一标识符就代表顾客的收据。”用户使用互联通对象存储服务后可以在任何地方通过互联网对数据进行管理和访问，不再受到地域或其它限制。
美味披萨是一家知名的披萨店，店主正在考虑是否要参加某团购网站举办的团购活动，团购活动的条款是： 1、向客户提供售价为10元的两份披萨，政策售价为26元； 2、店主能够得到一般的收益，也就是5元； 3、店主的边际利润是...为了量化团购活动所产生的结果区间，这里就使用蒙特卡洛模拟法对这些不确定性建模，来评估团购活动是利润增长的几率，也就是评估该披萨店从新客户处获得的收益超过其利润亏损的概率。...首先，为了建模，需要获取更多的信息，通过对该店和团购网站的历史数据分析和客户调研后发现： 1、参与团购活动的人有75%是新客户； 2、参与团购活动的人有36%花费了超过团购金额的支出； 3、新客户中有20%...变成了回头客； 通过以上数据，结合该店的实际情况，可以做如下的猜测： 1、参与本次团购活动的人有65%-85%会是新客户； 2、有30%-42%的客户花费超过26元； 3、花费超过26元的客户平均会比低于...也就是说本次团购活动有45.6%的几率会产生不亏损的结果。 如果需要原始数据的朋友，可以和我联系，加入我的知识星球获取。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...数据湖存储可以帮助企业一站式解决数据采集、清洗、训练和消费等环节的存储需求，有效降低存储成本，提升数据使用效率，为大模型的训练和应用提供更好的支持。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...腾讯云存储在大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求，腾讯云在IaaS、PaaS和SaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段，主要体现为三个“快”： 数据读取快：GooseFS数据加速，提供高性能存储...腾讯云存储团队针对大模型推出了综合性的数据湖存储解决方案，主要由对象存储、数据湖加速器GooseFS和数据万象CI等多款产品组成。
Android数据存储实现的5大方式 数据存储在开发中是使用最频繁的，在这里主要介绍Android平台中实现数据存储的5种方式，更加系统详细的介绍了5种存储的方法和异同。...SharedPreferences对象本身只能获取数据而不支持存储和修改，存储修改是通过Editor对象实现。...所以不论SharedPreferences的数据存储操作是如何简单，它也只能是存储方式的一种补充，而无法完全替代如SQLite数据库这样的其他数据存储方式。...外界根本看不到，也不用看到这个应用暴露的数据在应用当中是如何存储的，或者是用数据库存储还是用文件存储，还是通过网上获得，这些一切都不重要，重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和程序里的数据打交道，...第五种： 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上，除此之外，还有一种存储（获取）数据的方式，通过网络来实现数据的存储和获取。
图1：Dropbox 然后“数据海洋”的发展势如破竹。...从2011年，纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台，为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。...只能机器人显然非常吸引人，部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。...基于以上发展趋势，我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。 5 大数据简化 大数据可以提供我们前所未有的洞察力，而利用这些数据的关键在于解读和分析。...根据甲骨文公司分析，简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展，因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据，重新调整并采用机器学习技术进行分析。
SharedPreferences对象本身只能获取数据而不支持存储和修改，存储修改是通过Editor对象实现。...所以不论SharedPreferences的数据存储操作是如何简单，它也只能是存储方式的一种补充，而无法完全替代如SQLite数据库这样的其他数据存储方式。...外界根本看不到，也不用看到这个应用暴露的数据在应用当中是如何存储的，或者是用数据库存储还是用文件存储，还是通过网上获得，这些一切都不重要，重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和程序里的数据打交道，...创建你的数据存储系统。大多数Content Provider使用Android文件系统或SQLite数据库来保持数据，但是你也可以以任何你想要的方式来存储。 4....第五种： 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上，除此之外，还有一种存储（获取）数据的方式，通过网络来实现数据的存储和获取。
2022年「11.11」大促热卖中，腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香！活动面向新老客户都提供了诚意优惠，1分钱起超值入门体验！...戳链接前往活动：https://mc.tencent.com/OxsprN5o图片整体介绍CDN&音视频通信会场本次「11.11」活动一共有4个售卖区：首购特惠专区、限时组合购专区、企业专区和特惠专区，...面向不同认证类型/新客户老客户做了优惠分区，下面整理了各个区的活动特点，并附上各产品优惠便于大家按需快速选购；首购特惠专区：各产品新客户可以购买，分为企业专享和个人企业同享两部分，综合来看企业专享价格要更优惠些...图片限时组合购专区：提供了一些热门场景的商品组合，价格是比相同购买条件下的其他专区更优惠些，要是组合符合需求，那就必入组合购；图片企业专区：限制了企业认证的客户才可以购买，产品类型多，规格比较全，优惠力度会介于首购专区和特惠专区之间...营销短信图片三、云直播简介：提供专业、稳定的直播推流、转码、分发及播放等服务适用场景：电商直播、秀场直播、体育赛事、在线教育、在线答题、广电新媒体图片四、云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析
随着越来越多的信息进入云计算，未来我们将越来越依赖大规模的数据存储。 近日，英国曼彻斯特大学的研究团队在分子数据存储领域取得了重要进展，他们实现了将大量数据有效存储在单个分子中。...目前，数据的存储介质主要是磁盘，通常，我们使用10至20纳米尺寸的磁性颗粒来编码单位数据，其中磁性颗粒的两极分别表示1和0，而之所以可以利用磁性物质实现存储，是因为磁性颗粒存在磁滞现象。...这打破了此前的温度记录，并且具备了成为一个可负担得起的分子数据存储系统的潜力。...分子数据存储可能会彻底改变数据存储方式，与传统的存储系统相比，目前利用该技术存储的数据密度将是现有技术的100倍，且该系统理论上的能源效率更高。...据悉，Google近三年来已经投资了300亿美元建设新的巨型数据中心，随着越来越多的信息进入云计算，未来我们将越来越依赖大规模的数据存储，而该技术的研发将具有重大的现实意义。
同时满足以下条件订单可参与本次【双月目标达成计划奖励】活动：1）订单类型为【客户首购】订单2）单笔订单金额≥¥703）满足CPS返佣条件订单（详见CPS推广奖励规则）图片注：9月额外激励随9月月结结算；...同时满足以下条件订单可参与本次【挑战个人最高推广月记录奖励】活动：1）订单类型为【客户首购】订单2）单笔订单金额≥¥203）满足CPS返佣条件订单（详见CPS推广奖励规则）图片示例：A推广大使2022年最高月拉新客户数...290人（单笔订单金额≥¥20的客户首购订单），9月拉新客户数300人（单笔订单金额≥¥20的客户首购订单），则挑战成功并获得1888元现金红包奖励。...B推广大使2022年最高月拉新客户数15人（单笔订单金额≥¥20的客户首购订单），9月拉新客户数16人（单笔订单金额≥¥20的客户首购订单），则挑战成功并获得88元现金红包奖励。...，即产品首购，按10%返佣）；在之后又买了GPU云服务器（老客户重复购买某个产品，即产品复购，按10%返佣）。
Hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。...一、列式存储和行式存储 行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快...列存储的特点： 因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。...在行存模式下，数据按行连续存储，所有列的数据都存储在一个block中，不参与计算的列在IO时也要全部读出，读取操作被严重放大。...2）同一列中的数据属于同一类型，压缩效果显著。列存储往往有着高达十倍甚至更高的压缩比，节省了大量的存储空间，降低了存储成本。 3）更高的压缩比意味着更小的数据空间，从磁盘中读取相应数据耗时更短。
每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。...数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。...随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。...9 大数据遇见大视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。
从2011年，纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台，为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。...只能机器人显然非常吸引人，部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。...基于以上发展趋势，我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。 5、大数据简化 大数据可以提供我们前所未有的洞察力，而利用这些数据的关键在于解读和分析。 ...根据甲骨文公司分析，简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展，因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据，重新调整并采用机器学习技术进行分析。...使普通公众对大数据的解读更加全面，这样对于企业来说，能够更好的从用户行为中学习。 结合现在正在发展的人工智能和机器学习，下一步如何利用复杂的大数据是非常重要的。
01 复购分析的概念 通常，人们会把把新注册用户首次购物行为，称为首购。把首购之后的第二次购买行为，统称为复购。 这样在数据上看，首购只有一次，复购行为可能有很多次。...因此，人们会习惯性的把首购后的复购，称为：二次购买率，用这个指标考核新用户的质量。把二次以后的其他复购行为，归于常规运营范畴（如下图）。 02 三种常规方法 在常规运营中，又有几种常见的做法。...好在，在分析用户复购行为的时候，我们手上并不是白纸一张。用户已经至少有了1次消费记录，可以从这里出发，开始探索后续方向。 04 深入分析的三大思路 思路一：锁定需求。...低频消费的用户，不代表一定没有复购，很有可能只是没有触发需求场景而已，比如典型的： 1、喜爱参与大促的用户 2、节假日/礼品消费的用户 3、换季/上新时才出现的用户 这些用户的复购周期是必然远远低于常规用户的...有了这些基础支持，才能在设计复购活动，探索复购数据的时候有更多线索，才能做出深入的分析。 由于一些公司的组织架构问题，导致运营本身工作很割裂。商品标签、内容输出、社群运营、销售运营被划分到不同小组。
每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少2倍。这让客户很是着急。那这究竟是怎么回事呢？...客户es集群基本信息如下： 集群使用场景：使用腾讯云es集群存储业务日志数据。 集群架构：冷热架构。 集群规模：3个热节点：8C32G+4T SSD 4个温节点： 8C32G+5T高性能云盘。...优化建议： 经过和客户更细致的沟通，得到如下反馈： logstash是统一消费一个消费组，该消费组中一共有24个topic； 24个topic中有2个topic数据量非常大，其他22个topic数据量一般...数据满2个月后，通过es的索引生命周期自动将冷节点上的数据进行删除，以释放更多的存储空间。 2、明明设置了索引生命周期管理，但是热节点上的数据都超过一周了为什么还是没有迁移到冷节点？...新用户特惠狂欢，最低4折首购优惠 >> Elasticsearch Service 企业首购特惠，助力企业复工复产>>
因为需要能够使用现成的、开源工具来分析数据，所以在选择数据存储解决方案时，对数据集的交叉运用就成了一个需求项 。团队希望摆脱像Oracle和Sybase这样的传统系统。...地理空间数据是那些附有位置信息的数据，比如行星在天空中的位置。这必须在不使用不同类型或数据源的不同数据存储的情况下完成。之所以决定迁移到PostgreSQL，是因为它支持这种处理的扩展机制。...这对写入速度要求很低，因为收集到的数据存储在本地的卫星上，“用于每天的地面站通行期间的稍后下行链路”，并分批次插入数据库。...过去有一些方法可以把时间序列数据存储在PostgreSQL上。它最近的分区特性试图解决这样的问题：将大表索引保存在内存中，并在每次更新时将其写入磁盘，方法是将表分割成更小的分区。...当按时间进行分区时，分区也可以用于存储时间序列数据，遵循着这些分区上的索引。ESDC存储时间序列数据的时候，遇到了性能问题，于是转而使用名为TimescaleDB的扩展。
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。...数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1.分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。...大数据遇见大视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。
分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。...Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。 避免控制器瓶颈 实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。...但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的？...理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。
Hadoop环境中管理大数据存储八大技巧 随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。...目前大数据行业也越来越火爆， 从而导致国内大数据人才也极度缺乏， 下面加米谷大数据介绍一下 关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧 1、 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。...但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。...理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。 ” 8、整合分析 分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。
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