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关键词

技术之_18_离线_05_离线模块小结

1、将软件工具包导入 2、思路: 2.1、读取 HDFS 进行 ETL 清洗操作,并将最终结果写入到 HBase 中。 3.2.2、重要细节: 始清洗,首先使用 LoggerUtil 将解析成 Map 集合 将得到的存放原始的 Map 集合封装成事件以用于事件合法性的过滤(事件的封装依赖于一个枚举类, 使用事件的 alias 别名来区分匹配事件) 事件的封装要按照来区分 区分完成后,按照事件类型来区分(例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件完整性的清洗操作 输出:创建 3.4.1、从 Hbase 中读取始分析,输出 Key 的类型为总维度(进行用户分析的组合维度),输出 Value 的类型为 Text(保存的是 uuid)读取时,要验证有效性。 3.6.4、IDimensionConverter.java:接口,过维度对象(每个维度对象中保存着不同的维度),得到维度对应的维度 id。

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之_15_电信客服分析

一、背景   信运营商每时每刻会产生量的,例如:话记录,短信记录,彩信记录,第三方服务资费等等繁多信息。 量如此巨,除了要满足用户的实时查询和展示之外,还需要定时定期的对已有进行离线的分析处理。例如:当日话单,月度话单,季度话单,年度话单,话详情,话记录等等。 二、架构 ? 但是如果涉及到的一体化方案的设计(的产生、存储、分析、展示),则必须清楚每一个环节是如何处理的,包括其中每个环境可能隐藏的问题;结构,内容可能出现的问题。 1百万条小50M到100M。假设我们取均值75M。 1个region维护的量是1G到10G。假设我们取1G。1024/75=14百万条=1千4百万条

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    科学识第九讲:

    惠普在2013年展了一调查研究发现,在专用计算机上租用处理器的每小时成本,约是水扩展系统的2~3倍。我们可以从下面的曲线上看出,在交点之后,垂直扩展与水扩展相比,成本呈指级增长。 ,用户能够更方便地在计算机集群中部署和使用分布式存储与分布式计算能力。例如,Hadoop、Spark和Storm都是非常好的。 基于批处理的 批处理技术适用于对时间要求不高的规模处理场景。批处理技术是对一段时间内存储的块进行统一地集中处理。 它是用Java编写的源的、可伸缩的、有着良好容错性的一个处理框架,并且它可以部署在廉价的计算机集群中。也就是说,我们用几式机就可以组成一个小型的Hadoop集群。 Apache Spark是由美国加州伯克利学的AMP实验室发的,是专为规模处理而设计的快速用的计算引擎。用户使用Spark,可以构建型的、低延迟的分析应用程序。

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    之_15_电信客服分析_03&04_分析

    用于存放所有用户【用户关系】的结果。(作业中使用) 3.3.2、需求:按照不同的维度统计话   根需求标,设计出如上表结构。 b) 过 Mapper 将按照不同维度聚合给 Reducer。   c) 过 Reducer 拿到按照各个维度聚合过来的,进行汇总,输出。    d) 根业务需求,将 Reducer 的输出过 Outputformat 把输出到 Mysql。 输入:HBase 输出:Mysql HBase 中源结构: ? 思路:   a) 已知标,那么需要结合标思考已有是否能够支撑标实现;   b) 根结构,构建 Mysql 表结构,建表;   c) 思考代码需要涉及到哪些功能模块,建立不同功能模块对应的包结构 加反引号的意思是:不让其对字段进行小写的优化。 使用 Navicat 创建库和表,如下: ?

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    摩拜放出行;联牵手腾讯 | DT

    【公司·】 1 联&腾讯 签署战略协议, 将在信息安全等多领域深化合作 中国联官网消息,1月14日,联有限公司与腾讯公司在北京签署了战略合作协议,双方将就在信息安全、金融反欺诈等多个领域展合作 根协议,双方将结合各自优势,联合组建实验室,在跨聚合、挖掘能力、网络安全技术、产业链整合等方面投入资源,研发相关技术;在电信安全、金融反欺诈等领域共同发相关产品,响应社会关切问题等 2 摩拜单车 宣布放出行 36氪,1月17日消息,摩拜单车当日宣布,将放海量出行,在确保用户隐私和安全的前提下,过与政府部门、科研机构等合作,共同推进共享单车精细化、智能化管理 前,摩拜网站首期内容已上线,外界可登录了解摩拜单车运用技术洞察出行需求、优化单车运营效率的众多案例,并提交合作申请。 该公司方面称,融资主要用于产品研发的持续投入,并在规模采集、PB级实时处理和可视化方面等领域。前,天机已经获得了建模、处理和可视化等领域的多技术专利和软著证书。

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    客快物流(六十四):运单主题

    各线路最运单 minRouteTotalCount 各线路最小运单 avgRouteTotalCount 各线路均运单 maxTransportToolTotalCount 各运输工具最运单 minCtypeTotalCount 各类客户类型最小运单 avgCtypeTotalCount 各类客户类型均运单 2、​​​​​​​Spark实现 实现步骤: 在dws录下创建 WaybillDWS ,如果是首次运行的话,则全量装载(含历史) 指标计算 计算总运单区域运单 最小区域运单 各区域均运单 各分公司最运单 各分公司最小运单 各分公司均运单 各网点最运单 各网点最小运单 各网点均运单 各线路最运单 各线路最小运单 各线路均运单 各运输工具最运单 各运输工具最小运单 各运输工具均运单 各类客户最运单 各类客户最小运单 各类客户均运单 获取当前时间yyyyMMddHH 构建要持久化的指标(需要判断计算的指标是否有值,若没有需要赋值默认值) 过StructType构建指定Schema 创建运单指标表(若存在则不创建) 持久化指标

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    之_15_电信客服分析_05_展示+定时任务+总结

    3.4、展示3.4.1、环境准备3.4.2、编写代码3.4.3、最终预览3.5、定时任务四、总结 ---- 3.4、展示   令人兴奋的时刻马上到了,接下来我们需要将某人按照不同维度查询出来的结果 展示模块流程图: ? 3.4.1、环境准备 1) idea 新建 module 或:ct_web pom.xml 配置文件: <? b) 测试过后,过输入手机号码以及时间参,查询指定维度的,并以图表展示。 查询人话时长与话次统计概如下所示,统一展示: ? 3.5、定时任务   新的每天都会产生,所以我们每天都需要更新离线的分析结果,所以此时我们可以用各种各样的定时任务调度工具来完成此操作。   a、定时任务统计结果是否会重复   b、定时任务处理的是否全面 四、总结 重新总结梳理整个流程和方法论。

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    -同步服务

    服务框架的功能侧重点往往不尽相同,因而家也会用各种同小异的名称来称呼这类服务,比如传输服务,采集服务,交换服务等等 至于同步服务,加上了限定词,那当然是进一步把业务的范围限定在了和业务相关的一些组件和应用场景之下了 同步服务业务场景 讨论场景之前,先来看一下同步的的,为什么我们需要在不同的系统之间进行的同步? 然后,在中处理完毕的,有时候也并不能或者不适合在的相关服务中直接使用,需要反馈回线上的业务系统中,这个过程我们称为的回写或导出。 从上述三类应用场景来看,我们可以看到,常来说我们所说的环境下的同步服务,主要处理的是不同系统组件之间的导入导出工作。 小结 总体来说,同步服务的构建,可以参考的方案很多,具体的读写组件的发也并不困难,能够找到很多现成的解决方案。对于多公司的业务来说,底层不论采取什么方案,常都是可行的。

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    技术之_18_离线_01_发流程+常用应用分析业务处理方式+分析来源+处理的流程+集群的规模+需求分析+技术架构选型

    一、发流程 1.1、调研   了解的初始需求,以及完成该需求可能涉及到的市面上的常用的技术。 、用户画像 2.8、人工智能(机器学习/深度学习) 三、分析   主要用于分析处理收集得到的,根最终的分析结果产生业务支持、进行业务调整等等。 3.1、离线分析   对分析结果的时效性要求比较低,业务场景不要求很快,很及时的反馈,对机器的性能要求比较低,成本稍低。    3.2、实时分析   对反馈的延迟要求很严格,一般都要求在毫秒,最多到秒级,对机器的性能要求会稍高一些,成本略高。    4.2、自己研发 4.2.1、优势   在自己手里,安全度高,灵活度高   发更自由,更方便 4.2.2、劣势   发延迟相对较高   公司前期成本会比较   人员招聘需要耗时,略有风险

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    促中的进化

    整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签: [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的就是中。 中从离线到实时的兼容再到仓,有着一套比较完善的体系。 ETL 建模也会依托该,最终对外提供应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持,整个建模的频率可以支持到半小时级别。 在这个完善的基础上,中始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时始的。 主要的接入是过 Flink 和 Spark ,打了各个业务产生的,汇总到 TiDB 形成业务宽表。

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    Hadoop离线分析实战——520总结Hadoop离线分析实战——520总结

    Hadoop离线分析实战——520总结 到这里本次也就介绍完了,不过在最后简单的介绍一些字以及优化、扩展等情况 过本次课程的学习,希望同学们对离线分析这一块有一个初步的了解 在本次课程中,我主要标是放到了如何产生用户浏览以及如何解析, 对应解析后的结果展示,讲解的不是特别的详细, 所以希望同学们在学习之余,自己想想如何能够更好的显示解析后的, 最后祝同学们能够有一个好的始 如果IP解析采用我们中介绍的这种,在集群规模为3+8(3机器为NN+RM, 8机器为DN+NM)的情况下,所有的mr和hive程序运行时间在一个小时以内。 扩展: 收集 可以过Nginx的负载均衡机制动态的根的需要添加Nginx+Flume的传输机器, 需要注意的是在采用负载均衡的时候,flume配置中最后在文件产生格式中添加一个编号来分别表示不同的机器产生的日志记录 解析: 利用hadoop的本身优势,可以动态的添加datanode节点,增的执行能力。

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    2019汇总

    电信去展示如何处理并分析,并最终过图表可视化展示。 /Movie_Recommend 实战之新闻话题的实时统计分析 一个完整的实战,实时|离线统计分析用户的搜索话题,并用酷炫的前端界面展示出来。 https://github.com/LuckyZXL2016/Movie_Recommend 基于WIFI探针的商业分析技术 WIFI探针是一种可以记录附近mac地址的嗅探器,可以根收集到的mac 地址进行分析,获得附近的人流量、入店量、驻留时长等信息 本系统以Spark + Hadoop为核心,搭建了基于WIFI探针的分析系统 https://github.com/wanghan0501 /WiFiProbeAnalysis 作者 | 思齐 | 蚂蚁源社区神,资深发工程师

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    【案例】某城商行——建设

    客户名称/所属分类 某城商行/ 任务/标 重点完成银行建设,包括仓库、报表、管理驾驶舱等模块。 (五)标准体系、安全体系及运维支撑体系 标准体系、安全体系及运维支撑体系为我行的建设提供标准支撑、安全支撑及后续的运维支撑,以保证整个的顺利展。 总体架构图: ? 流动性主题:3个指标 资本充足率主题:2个指标 (三)报表 建设全行统一的报表,确保了的准确性,支持全行业务人员展统计分析工作,并为本行的经营决策提供支持; 报表前总计206张报表 公司核心产品海盒产品套件包括了海盒、海盒分布式关系型库、海盒人工智能分析、海盒分布式内存系统、海盒BI系统、海盒和海盒实时同步工具,涵盖了产业链的采集 前,东方金信公司已在政府、金融、工业、健康、电信等多个行业领域实现战略布局,服务过的客户成为典型案例和行业标杆。

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    2048 万元、浪潮「高价中标」贵州茅服务

    2021年9月2日,贵州茅发布《服务》招标公告,包含服务采购、治理定制研发和应用系统集成发等。

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    之_15_电信客服分析_学习总结

    电信客服分析_学习总结 电信: 一、idea 构建 1、安装 jdk 并配置环境变量。 该的各种包 4、新建 ct_producer 模块,用于生产代码的编写或构建。 ** 构建该选择 maven,ct 下所有的模块(module)都是 maven 工程。 勾选上 ** 取消 idea 自动打之前的功能(搜索 Reopen,关闭相关标签即可) ** 设置字体小(Editor -> Font -> Size ** Value:本次话(1) + 话时间 6、复习第三天内容: ** 构建分析 ** 构建表结构

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    【案例】农业银行——海量复杂运算处理

    为满足行内分析和监管不断增加的需求,农业银行在2013年始建设完全自主可控的建设期间,农行与南用共同对MPP库进行深入研究、适配,总计完成包括底层架构、高可靠性、高可用性、性能等方面的优化与改进。 2013年8月,农行仓库正式立,确定采用南用GBase 8a MPP Cluster与Hadoop的混搭架构。 客户名称/所属分类 中国农业银行/技术服务 任务/标 围绕农行发展战略,围绕管理和服务两个基点,按照全行统一框架,遵循“统筹规划、顶层设计、共享复用、分步实施”的设计思路,构建全行企业级 还包括:统一调度、统一监控、统一ETL发工具、统一元管理、统一质量管理等系统以及统一展示

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    ——API接口管理库原型设计(三)

    ——API接口管理库原型设计(三) 背景 日常我们发人员在发一些常用的时都会用到各种各样的接口,而对于这些接口的有效管理都会成为我们的一些麻烦事,一些常见的接口管理我们使用起来又不是很顺手 ,因此我想进行编写一个自己的API接口,用于我们日常的一些接口快速发和管理共享使用。 里面会涉及到各类发的知识,每知识我们都会进行同步发布相应的学习记录文章,以便于想要学习某类知识的小伙伴能一起来成长。 该将每周进行更新2-4篇,该类别下同类延伸出来的文章均会以知识共享——XXXX命名。 简介 本节根API接口管理功能清单进行设计了库模型,在此进行分享给家。 内容 文章中的代码将同步更新至API接口管理仓库中,有需要的可以进行了解或下载需要的代码。 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 进行许可。

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