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。
腾讯移动推送 快速/安全/稳定的移动消息推送服务 助力企业高效触达用户，挖掘数据潜力 是提升用户活跃/留存的必备神器 11.11特惠专场！...系统消息/社交提醒/电商促销/内容订阅/APP消息中心都能用，移动推送已经服务200+国家和地区,日推送超500亿，并稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用,电商/金融/游戏/教育等各行业都在用！...已参与首单活动的新客户想重复购买？都可以！新老客户不限，2.8折起！购买的服务时长越长，优惠力度越大。...速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松高效触达用户 11.11移动推送会场 文创/电商/游戏/金融行业都在用 日推送超500亿,用户促活超easy 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能 点击阅读原文，...即可抵达活动现场 ↓↓↓
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『核心改进点』数据模型与运营的贴合度决定的扩展性、灵活性，系统解耦和更强大的数据处理能力 『其他待解决问题』促销模型较陈旧、扩展性差，促销系统成熟度低、与其他系统耦合严重。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...苏宁 迎战11.11——四大方向 方向一——关于系统拆分 『前提』技术上分析主流程、分离主干系统和枝叶系统、根据业务内聚性独立出主干系统，做到分别部署。业务上分析电商主要功能与重运营特点。
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
充足完善的准备之下，京东粉丝运营能量实现大爆发。 数据显示，11.11期间，由店铺粉丝带来的成交额占据了京东商家总销售的30%。其中，粉丝成交额占比提升幅度超过100%的店铺多达3.5万家。...助力Bose“宠粉” 引发粉丝亲密互动 在今年11.11，京东充分发挥了“资源整合者”作用，结合自身平台大数据及技术优势深挖粉丝群体的需求点，全面赋能商家和品牌。...一方面将切实有效的大促互动玩法，与已有的粉丝精准触达、粉丝权益等工具进行整合，为粉丝提供更新奇的购物体验的同时，让商家促销信息精准输送给目标用户； 另一方面则联动平台各大板块，深挖大促期粉丝营销场景，比如...“发现”频道、11.11大促会场、站外微信公众号阵地，为商家导流，激活粉丝提升店铺销售转化。...此外，Bose还推出互动大奖——10个新款Bose QC30耳机免费赠送，让利喜爱Bose的粉丝们，掀起了粉丝们的嗨购热潮，互动活动参与人次达到日常互动的近6倍。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。...腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。...同时，腾讯课堂推出每满300减30平台优惠券，上不封顶，该平台优惠券还可与机构优惠券、限时优惠、拼团等促销双重叠加使用。...2020年11.11活动期间，腾讯课堂发布的大数据日报显示，广东人“最爱学”的形象已然被打在了全国公屏上。今年11.11活动期间，腾讯课堂还将发布“2021年度全国学习报告”。...腾讯课堂发布程序员数据报告 新生代女性程序员比例飙升
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。
错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。 此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ?...▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ? ▲印尼街头带有JD.ID标识的跑车 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?
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在我的长期研究来看，今年11.11之后，直播电商至少呈现出四大变化： 1、11.11数据显示，直播电商已成为品牌商家的战略高地，所有品牌商家需要将直播电商提升到战略高度； 2、直播电商平台呈现多样化的趋势...只是在直播电商1.0的时代的几年发展时间里，用户与品牌，乃至整个电商行业逐渐形成了固有的印象，认为消费者是带有明确购物目的进入直播间的，品牌商家在直播时必须只以“促销”为主导。...今年11.11大促期间，我观察到了一个变化，也可以说是直播电商的另一条发展路径。...东黎羊绒的品牌商家在抖音电商服饰行业发起的一个“万人直播节”活动里将两只真山羊带进直播间，主播触摸着真实羊绒，向观众讲解服饰材质特性；与此同时，还与内蒙古工厂连线，向消费者直观展现好羊绒的诞生。...11.11大促之后，品牌商家在“品效”之间寻求平衡，在不同的平台和渠道设计好不同的直播形式，进行实践后再根据平台提供的数据不断完善和优化，这样才能真正通过直播电商实现“品效双核增长”！
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。
活动战报数据显示，京东小时购整体销售额同比增长超90%，京东家政订单同比增长165%，京东健康包含体检、医美等健康服务订单量同比增长234%，京东养车到店安装订单同比增长88%。...在平台运营方面，通过京东618和11.11的电商大促的带动，有效破解了门店由于“宽SKU、浅库存”无法在线上平台开展大促的困境，带来同城业务的用户和销售增长，并更快地培养用户的线上同城消费习惯。...之前的618、11.11同步上线京东小时购，此次的“超级京城”活动同样是在京东年货节的年终大促联动下推动的，还有专门针对品类及品牌促销“超品日”等促销体系也能持续助力同城零售品牌商家。...促销体系、会员运营、商品/商家管理等都体现出京东的平台运营优势。 “超级京城活动是我们在京东11.11之后参加的又一个重磅活动，北京上线了近180家门店。...品牌则了解不同城市的门店经营数据和消费数据，更科学地进行线下门店的渠道布局，平衡电商渠道和门渠道定价、促销等经营策略和库存策略，实现更为合理的、全国性的全渠道经营。
11.11云上盛惠 多款大数据产品特惠专场 腾讯云BI、 Elasticsearch Service、 流计算 Oceanus、腾讯云数据仓库 TCHouse-D、移动推送、数据湖计算 DLC 首月秒杀...4.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。...7.数据湖 DLC：使用标准SQL语法即可完成数据处理、多源数据联合计算等数据工作，有效降低用户数据分析服务搭建成本及使用成本，提高企业数据敏捷度。...已参与首单活动的新客户想重复购买？全都满足你！此模块新老客户均可购买！...速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松处理海量数据 11.11云上盛惠 高效挖掘数据潜力 降低企业成本，提升数据生产力 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能 点击阅读原文，即可抵达活动现场 ↓↓↓
本文将走进存储模型优化的深层次探索，分析如何通过精细化调整存储结构来提升数据处理速度。同时，文章还将探讨调用链路分析的技术，通过追踪请求路径和识别瓶颈环节，进一步优化系统性能。...大促开门红至11.11 缓存命中率趋势 系统整体可平稳承载流量，同时缓存命中率曲线，有一定的提升空间 预热思路：如何尽可能保持在大促等特定时段的缓存有效性，提升缓存命中率（降低击穿概率），可通过前置的多维度分析调研...，包括但不限于基于大数据的大促前集中采购品类分布分析、历次大促及关键节点促销品类密度及分布分析 以及 关键客户促销计划调研等方式，结合技术手段，前置预判、预热及保温。...缓存预热实践：通过对某客户大促前集中采购期及大促节点SKU品类重合度分析，发现以下规律 集采入视角：大促集采期SKU品类，相对开门红品类重合度≈69%，相对11.11品类重合度≈75%。...以上数据证明，通过在开门红以及11.11大促等关键促销节点前，将集采期及前一促销期的SKU可用库存数据，进行缓存预热，有助于提升预占请求的缓存命中率。
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。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干货，还把压箱底的京东技术研发部如何应对电商大节、如何跨系统整合...、如何建设海量处理系统等问题解决策略也首次对外公布。...(青春是最美好的时光，人不风流枉少年，风流勿忘买套套) 让我比较伤心的一个数据是北京城区性福指数对比结果是，昌平区性福指数最高，本人居住多年的大朝阳区居然是一片灰白色，性福指数是最低的。...电商大数据分析带来的惊喜和忧虑 性福指数让人血脉贲张，但是，生存大于享乐，从行业的角度，京东11.11大数据报告也有一些非常有价值的数据结果。
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