最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。...这一波由地方与车企一起策划的降价“大降价”呈现蔓延趋势。一场从新能源汽车开启，席卷燃油车的“降价潮”正在迅速袭来。多地发布政策礼包，意在精准拉动汽车消费，各个车企也开始降价，进入抢夺消费者的浪潮里。...这里我们可以通过python爬取汽车之家提供的数据，中国汽车销量，汽车销量查询，通过近几年汽车的销量数据来说明为什么今年汽车市场会出现大规模的降价。 本篇重点介绍下python爬虫部分的内容。...项目实行步骤为： 1、确定需要爬取的界面 图片 2、根据页面能提供的内容确定爬取数据需求，中国汽车分厂商每月销售量 4、根据数据前端结构，确定需求，编写爬虫代码，经过简单的分析，网站有反爬机制 ，所以这里我们可以通过...，数据清洗，数据分析我们放到下一篇文章再讲述。
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...也就是说，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。...更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。...如果是单位事件发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例来提升总体的消费能力。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。...在访问量急剧增大的情况下,数据库每秒能处理多少个QPS就显得很重要了。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 大表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL版本<5.5建立索引会被锁表 如果MySQL版本>=5.5虽然不会被锁表但是会引起主从延迟...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
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。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。
对于Mysql，可以监听其binlog日志，并输出到消息队列完成订阅，而腾讯云上有各种各样数据库，还有一些自研的数据库，都让用户来自研对接的方式显然成本太高，所以腾讯云推出了数据订阅任务，满足用户实时处理数据库数据变更的诉求...因此在处理时需要根据Kafka 中的每条消息的消息头中都带有分片信息进行划分处理。...这个分包的逻辑就是为了处理这种单行变更消息很大的场景。...数据订阅任务会将binlog数据先转化为Entries并将其序列化，再对序列化后的数据进行分包处理，因此在消费端，需要将多个分包的消息全部收到，才能解析成Entries处理。..., e); } } } 在数据同步的任务场景中，处理数据源产生的binlog消息是一定要保证顺序的（不一定是全局顺序），例如对同一条数据的2次更新在处理时乱序的话，可能会导致最终更新目标表的结果不正确
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...假设：三个proxy server的属于同一epoll thread，且三个proxy server假设都处理能力无限大。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。...大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。...二、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致。...三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。...五、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实，内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。 六、大数据安全会持续令人担忧。 七、新的计算模式取得突破。 八、各种可视化技术和工具提升大数据分析。
因与商城系统耦合，无法提供针对性的性能优化，造成系统无法支撑越来越频繁的大流量场景下大促活动。...基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力： 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...而使用缓存就需要关注数据一致性问题，redis缓存还好解决，但本地缓存不就好处理了。因此本地缓存的使用要看业务场景，尽量是数据不经常变更且业务上能接受一定不一致的场景。...如活动编辑后的缓存处理、资源预占后的消息同步、拼团状态流转的消息通知等等。...4.2 热点key问题 在促销系统中普遍使用redis缓存进行性能提升，缓存数据很多都是SKU商品维度。在新品发布、特定类型手机大促等业务场景下极容易产生热点Key问题。
数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。...因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。 数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...●不断加密 任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。 然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。...五、大数据应用 大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
缓存和消息队列：结合Redis等缓存技术，提升系统的性能和并发能力。同时，引入消息队列（如RabbitMQ或Kafka）来实现异步处理，提高系统的可伸缩性和稳定性。...数据安全和隐私保护：商城项目需要处理大量用户的个人信息和交易数据，如何保障数据的安全性和隐私保护是一个重要的难点。...促销活动和营销策略：商城项目需要不断推出促销活动和营销策略，如何有效地进行营销和促销，提高销售额和用户参与度是一个挑战。...大规模并发处理：在促销活动或特殊时期，商城项目可能会面临大规模的并发访问和交易请求，如何保证系统的稳定性和性能是一个挑战。...还有一方面是关于性能优化，学会对系统进行性能优化，包括缓存技术的应用、异步处理、数据库索引优化等，以提高系统的响应速度和并发处理能力。
如何分析数据库的大日志文件？...在做数据库维护的时候，经常需要使用数据库日志来排查问题，有时候会遇到日志文件比较大，例如一个历史MySQL的slowlog上TB了，或者MongoDB的log上大几百G，通常这种情况下，我们有下面几个方法来处理日志...01 大日志处理方法 当我们遇到日志文件很大的时候，使用vim打开不可取，打开的时间很慢，而且还有可能打爆服务器内存。...一般是通过下面几种方法来处理： 1、head 或者 tail 命令查看日志首尾信息。...02 总结 文中我们一共分享了3种处理大的日志文件的做法： 1、tail 或者 head 命令 这种方式的使用场景有限制，只能查看日志首尾的内容。
(四) MdbCluster分布式内存数据库——业务消息处理 上篇：(三) MdbCluster分布式内存数据库——节点状态变化及分片调整 离上次更新文章已有快5个月，我还是有点懒。...下面我们继续讨论第二节中提到的最后一个问题：业务消息是如何校验、错误消息如何重定向、超时消息如何处理？ ...我们先回顾下业务消息的大概处理流程：在MdbClient、MdbAgent、MdbRWNode都会保存一份完整的SlotList列表，以标明每个数据分片对应的节点。...MdbClient收到重定向消息时，会进行消息重定向，以继续正常流程。 3. 超时消息如何处理？ 首先要讨论一下超时消息是如何产生的。...多分片消息处理 当一个查询为全表扫描或者涉及多个分片的数据操作时，MdbClient会分解这些操作，并将这些操作分别发向对应的分片节点。假设对一个有5个分片节点的库进行一次全表查询。
电子商务网站整个系统的后端管理，按功能划分为九大模块，包括商品组织管理、订单处理、内容发布管理等模块。...三、销售模块： 1.促销管理：分为目录促销、购物车促销和 优惠券促销三类，可以随意定义不同的促销规则，满足日常促销活动：购物折扣、购物赠送积分、购物赠送优惠券、购物免运输费、特价商品、特定会员购买特定商品...四、订单模块： 1.订单管理：可以编辑、解锁、取消订单、 拆分订单、添加商品、移除商品、确认可备货等，也可对因促销规则发生变化引起的价格变化进行调整。订单处理完可发起退货、换货流程。...3.消息订阅管理：添加、删除、修改消息组 和消息、分配消息组、查看订阅人。 4.会员资格：添加、删除、修改。...6.数据导入管理：商品目录导入、商品导入、 会员资料导入。 7.邮件队列管理：监控邮件发送情况，删除 发送异常邮件。
，相比串行处理，减少处理时间； 3、 限流削峰： 广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况； 4、消息驱动的系统： 系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者...限流削峰 具体场景： 购物网站开展秒杀活动，一般由于瞬时访问量过大，服务器接收过大，会导致流量暴增，相关系统无法处理请求甚至崩溃。...- 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个 端点传递到另一个端点，kafka 适合离线和在线消息消费。..., 并使他们一标准的合适提供给多个服务器 3) 流式处理 : 流式的处理框架 (spark, storm , flink) 从主题中读取数据 , 对其进行处理 , 并将处理后的结果数据写入新的主题,...来源： https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/119272472 “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang@itdks.com
可以总结为五大功能目标： 建立营销活动全流程的闭环管控。 现有的满减，立减，返券等促销形式远不够，支持更多的营销形式。 实现营销活动数据可视化。 实现从活动申请、预算、结算、到效果评估的自动化。...促销服务：提供促销活动查询、扣减、管理、规则处理、活动配置等功能。 电子券服务：提供电子券管理、查询、使用、退券、规则处理、活动配置等功能。...营销规则引擎：提供促销、电子券、任务等规则引擎处理服务 营销规则资格校验：提供促销、电子券、任务等规则资格校验服务 营销活动中心：包括营销活动管理、营销活动审批、预算管控、促销状态管理、促销结算、规则分发...同时为了保证相关唯一校验的可靠性，系统在处理中还对唯一数据入库处理，增加了系统负担。...促销活动虽然做了历史数据规整处理，但仍然存在单表数据量过大问题，导致对表操作产出性能瓶颈；尤其是撤销支付功能。
3，大流量削峰 现在假设我们在做双十二活动促销的时候，在线系统A面临过万的QPS，而另一个后端数据系统B只能处理每秒5000左右的并发，这个时候如果我们将并发全部打到B系统的话，很可能就会挂掉了，即促销活动就会失败...目前主要的开源消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka以及RocketMQ这四大类。你面对这么多MQ又该怎么去挑选适合自己公司业务的呢？下面，我们就来看看该怎么去选择消息队列。...业界里一般将kafka用来处理用户的行为日志的采集的传输，用在大数据团队较多，我们公司同样也引入了它，就只是用来收发消息这种的场景，如用户行为日志等。因为，可以接受数据的丢失，而且要求吞吐量要极高。...同时我这里也给点自己的建议： 如果我们业务只是收发消息这种单一类型的需求，而且可以允许小部分数据丢失的可能性，但是又要求极高的吞吐量和高性能的话，就直接选Kafka就行了，就好比我们公司想要收集和传输用户行为日志以及其他相关日志的处理...如果自己所处公司发展迅猛，一年经常搞一些特别大的促销秒杀活动，公司技术栈主要是Java语言的话，就直接一步到位选择RocketMQ，这样会省很多事情。
写在前面 ---- 互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。...详细步骤：后端服务接到下单请求，直接放进消息队列，消费端服务取出订单消息后，先将订单信息写入Redis，每隔100ms或者积攒100条订单，批量写入数据库一次。...我们先考虑一个场景，例如电商平台要搞促销活动，我们按照预估的峰值访问量，准备了30台机器。...但是活动开始后，实际参加的人数比预估的人数翻了5倍，这就远远超出了我们的服务处理能力，给后端服务、缓存、数据库等带来巨大的压力。随着访问请求的不断涌入，最终很可能造成平台系统崩溃。...因为促销活动流量来自于用户，用户的请求会先经过网关层再到后端服务，所以网关层是最合适的限流位置，如下图。 ? 另外，考虑到用户体验问题，我们还需要相应的限流页面。
向量搜索如何影响客户购物习惯 随着大语言模型、向量和向量搜索的热议，退一步理解这些人工智能技术进步如何转化为组织结果，最终为客户带来价值尤为重要。...目前，促销活动主要基于地理市场。因此，发送给一个城市的客户的促销将与发送给另一个城市的客户的促销不同。因此，这些活动需要提前规划。...根据推荐的份量大小判断，他们要么养了 6 只小狗，要么养了一只大狗，可能是后者。图 1 显示了这些数据的可视化。...我们处理此事件并组成以下消息: customer_id: a3f5c9a3 device_id: e6f40454 product_id: pf1843 product_name: “HealthyFresh...我们忽略与我们已经拥有的产品匹配 100% 的 product_vector 数据(我们已经拥有的产品)，并在其设备上触发“HealthyFresh – Beef”口味的促销： 结论和下一步 在此逻辑生效的几周后
云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云服务商活动如下： 阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...腾讯云：12月19日起，腾讯云将举办为期一周的年终大促活动，活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金，云服务器&带宽打折促销，千元云存储礼包免费送等，虽然细则还没有正式公布，但从优惠空前依稀可看出端倪。...云服务商各展所长，模式各异，殊途同归 据了解，此次三大云巨头的大力促销活动，也刺激了其他云服务商的跟随，岁末云市场的刀光剑影已初露锋芒。...、广点通以及腾讯未来可能会推出的PaaS服务和共享的数据资源，这些对于开发者来说吸引力还是蛮大的，这也是腾讯做云的底气和优势所在。
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