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【聚力成长,筑梦未来】——TDP年末盛典活动,三篇章共赴新春

TDP运营团队为大家准备了一系列的活动一起共赴新春,希望有你的参与~ 篇章一:回望 2021年,我与腾讯云的那些事儿!分享有奖!...活动时间: 2022.1.14-2022.1.21 14:00 活动规则: 活动期间在本活动贴下方回帖参与互动,分享2021年你与腾讯云的故事。...篇章二:凝聚 王者荣耀线上友谊赛 活动时间: 2022.1.14-2022.1.23 活动规则: 1)自行组队(5人一队),组队成功后自行推选队长并建立队伍微信群,队长添加活动助手微信并将助手拉进群内,...活动助手会根据队伍建立的先后顺序给予队伍编号;组队完成后全员需要填写队伍信息登记表。...更多活动详情,请扫码加入活动通知群!对活动有任何疑问,欢迎进群艾特活动助手(腾云先锋-饭团、腾云先锋-芋头) 微信截图_20220114172008.png

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数据开发:消息队列如何处理重复消息

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。

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数据开发:消息队列如何处理消息积压

实时消息处理,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。

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 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,促进行时;第三部分,促后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在促前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.促前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理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,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.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。

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Flink处理腾讯云数据订阅消息实践

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数据变更的诉求...因此在处理时需要根据Kafka 中的每条消息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

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达观数据应对大规模消息数据处理经验

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。...十、 全文总结 达观数据处理大规模数据方面有多年的技术积累,DPIO是达观在处理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。

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一年一次,腾讯云微服务产品打包带走!

新春采购节 新春钜惠,爆款秒杀;企业用户专属,高配高性价比,助力企业轻松上云,腾讯云微服务新春促重磅来袭!...不限新老用户 腾讯微服务平台 TSF、消息队列 CKafka 最低 4 折优惠 最高可省 30000+ 元! 更有爆款秒杀、代金券大礼包限量放送 点击【在看】先到先得!...点击【阅读原文】查看活动详情! 往期 推荐 《一天,把 Pulsar 客户端的性能提升3倍+!》 《超有料!万字详解腾讯微服务平台 TSF 的敏捷开发流程》 《火速围观!...扫描下方二维码关注本公众号, 了解更多微服务、消息队列的相关信息! 解锁超多鹅厂周边! 戳原文,了解更多 新春采购节 活动信息 点亮在看,你最好看

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参考消息:2015数据发展十预测公布

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。

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数据5关键处理技术

数据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。...●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。

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鹅厂AI新春促折扣有点猛!

腾讯云智能一直关注如何降低技术、产品使用门槛,通过AI与云的深度融合,将超过300多项图像、视频、语音、知识图谱、自然语言处理等AI原子能力封装成标准化的服务,通过公有云的方式开放给各行业的客户,大大降低...本次新春促,腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品,从语音识别到语音合成,从AI绘画到数智人,从人脸核身到人脸特效,从文字识别到机器翻译,再到腾讯同传等,每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春促AI会场特设两大专区: @首单专区:新用户购买,限购1次,最低0.4折! @特惠专区:不限新老用户,最低1.5折!...更多腾讯云AI产品新春促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单!...活动说明:本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场特惠活动活动时间:2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59; 活动对象:腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与

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数据库的日志文件处理技巧

如何分析数据库的日志文件?...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 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。

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(四) MdbCluster分布式内存数据库——业务消息处理

(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。

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运营大型促销设计小结

运营促就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春促、618年中促、双11促等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...运营促设计难点 运营一般每年都会进行三场活动推广:新春、618、双11,而每期促都需要不同的策略玩法去实现运营目标,给我最大的感触有以下两点: a)设计周期短 促设计包含:1 个主会场 + 4...字体设计 即促 Slogan,促的主题往往是整个画面的灵魂,占比十分重要,而且需要考虑版权问题,字体需要设计师单独处理,并且字体设计我们需要注意三个原则:易辨性、可读性、艺术性,保证用户的舒适阅读及整个大促的设计感...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法(放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤),在具有故事的环境下及疫情波动中,比较担忧数据是否会受影响。...总结 无论是短期促还是长线小促,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。

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胡歌给大家拜年了!家人们快来跟《繁花》明星学拜年

别具一格 《繁华》版新春祝福引热议 《拜年腔调》一经上线,便迅速引发了广大用户的关注和参与。 在短短12小时内,该H5便获得了约3.6万用户的浏览与参与,成为春节期间的一热门话题。...这种参与感满满的互动体验让用户感受到了别具一格的新春氛围和乐趣。 H5的策划负责人、澎湃新闻数据新闻负责人吕妍表示:“腾讯云ASR技术的稳定性和准确性为《拜年腔调》的成功上线提供了强大的后盾。...同时基于模型升级而展现的方言识别能力也为我们本次的活动运行打下了坚实基础,调用过程流畅自然,使得用户能够顺畅地进行语音输入和互动。”...今年1月,腾讯云ASR基于模型能力进行了全新升级,支持识别 23 种地方方言,并能应对方言混战的情况。 通过自研的混合识别引擎,腾讯云ASR 能快速识别并切换不同方言。...采用蒸馏算法和半监督训练,ASR 能高效学习已标注和未标注的数据,甚至可以处理少数民族的小方言。

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限时领取!Flink学习资料包+上海站门票+定制背包,阿里、携程等大厂专家的独家分享!

简单来说,Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。...出品人:Apache Flink Committer/阿里巴巴资深技术专家王绍翾 演讲嘉宾:阿里巴巴产品专家陈守元、携程技术中心大数据资深研发工程师刘康、饿了么架构师易伟平、唯品会数据平台实时团队高级架构师王新春...Flink的规划与设计,致力于推动Flink成为下一代大数据处理标准。...王新春 唯品会数据平台实时团队高级架构师 主要负责实时计算平台、机器学习平台、实时数据清洗和实时报表等业务;在加入唯品会之前,是在美团点评(原大众点评)数据平台高级架构师;从零开始搭建实时计算平台以及数据平台工具体系开发和建设等工作...活动议程 14:00-14:10 沙 出品人开场发言 14:10-14:40 阿里 巴真 《阿里在Flink的优化和改进分享》 14:40-15:10 唯品会 王新春 《Flink在唯品会的实践》 15

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2021年数据Kafka:消息队列和Kafka的基本介绍

,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咖说”欢迎广大技术人员投稿,投稿邮箱:aliang@itdks.com

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23年3月推广大使额外奖励规则

----3月推广加码活动总览图片3月新春活动福利新品总览活动链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3#id2图片一、新春推广佣金加码:双周业绩梯度现金奖励3月...四、新春采购节高价值客户额外返佣奖励3月1日0点 - 3月31日24点,推广高价值订单可额外奖励返佣5%,单笔佣金上限限时膨胀至¥5000!...日起,以下两款产品接入返佣,引入返佣生效时间:2023年3月1日12:001、建站CloudPages:https://cloud.tencent.com/act/pro/Cloudpages2、轻量数据库...:https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse2021六、活动说明1、参与方式:推广大使参与【新春采购节新手推广大使邀新奖励】和【新春采购节高价值客户额外返佣奖励...● 买赠活动专区的云服务器CVM均返佣 ● 促5年爆款服务器活动机型 ● 任一GPU云服务器Q:当前活动规则里,客户的第二单复购/续费有返佣吗?

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处理不平衡数据的十Python库

数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战,其中一个类的数量明显超过其他类,这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中,我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十Python库,并为每个库提供代码片段和解释。...1、imbalanced-learn imbalanced-learn是scikit-learn的扩展,提供了各种重新平衡数据集的技术。它提供过采样、欠采样和组合方法。...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结 处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题,可以选择最合适的方法来有效地平衡数据

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2021年数据Kafka(九):kafka消息存储及查询机制原理

​​​​​​​ kafka消息存储及查询机制原理 一、Kafka数据存储机制         segment段中有两个核心的文件一个是log,一个是index。...通过下图中的数据,可以看到一个segment段差不多会存储70万条数据。...二、Kafka数据查询机制 需求1: 读取 offset=368776 的message消息数据, 数据集如下 第一步: 确定segment段 第二步: 通过segment file 查找 message...寻找的步骤总结 确定数据所在的segment段, 所以可以推断  368776 这条数据在第二个segment段中 在这个段中, 先去查询 index文件, 从中找到 368776 消息在log文件具体的物理偏移量位置...本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限,但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级,而不是PB级的。这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。...通常情况下,数据会被拆分成两个部分:当天数据和历史数据——处理当天数据的系统通常会捕获一天中的所有行为,而处理历史数据的系统需要负责前一段时间所积累的数据。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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