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论文研读-数据共享-大数据流分析中的共享执行技术

年的一篇共享工作的论文：商业数据分析需要处理大量数据流，并创建物化视图以便给用户实时提供分析结果。...我们提出了用于创建和维护物化视图的共享执行技术，以支持业务数据分析查询。利用多个业务数据分析查询中的供行来支持大数据流的可扩展性和高效处理。本文重点介绍了用于选择谓词、分组、聚合计算的共享执行技术。...介绍了全局执行计划如何在分布式流处理系统（INGA，构建在Storm之上）中运行。在INGA中，我们能够支持2500个物化视图，该视图通过利用查询之间的共享结构使用237个查询构建。...能够使用深度为21的单个全局查询执行计划树来运行所有的237个查询。 思考： 其实就是将多个并行的查询执行计划合并成一个全局的执行计划。...常规执行器下每个查询一个执行计划，输入流需要输入3次；而全局执行计划仅需要执行一次，即需要输入1次数据流。 图2中，将3个SQL整个到一个全局执行计划中，一次数据流输入，执行3个SQL。

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Apache Hudi在腾讯的落地与应用

对于MOR表，快照查询（SNAPSHOT Query）读取的是Base文件与Log合并后的最新结果；而增量查询读取指定commit之间的Parquet以及Log文件，然后再对Log文件进行Block级别的过滤...多流拼接（大宽表） 上图是一个典型的非常复杂的业务落地， 消息流1由kafka写入hudi商品销售明细表，消息流2由kafka写入hudi用户基本属性表，然后结合hudi商品标签表和hive用户扩展属性表进行实时和离线拼接大宽表...• 在多流拼接中，因为 LogFile 中存在不同数据流写入的数据，即每条数据的列可能不相同，所以在更新的时候需要判断相同 Key 的两个 Record 是否来自同一个流，是则做更新，不是则做拼接。...在多流拼接中，Map 中的 Record 不会完整覆盖 BaseFile 中对应的 Record，可能只会更新部分列的值，即 Map 中的 Record 对应的列。...批流探索-广告归因 广告归因是指在用户在广告行为链路中，使用科学的匹配模型两两匹配各环节的行为数据点，可用于判断用户从何渠道下载应用（或打开小程序），通过匹配用户广告行为，分析是何原因促使用户产生转化

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10w+ Excel 数据导入，怎么优化？

： 手动读取 Excel 成 List 循环遍历，在循环中进行以下步骤 检验字段长度 一些查询数据库的校验，比如校验当前行欠费对应的房屋是否在系统中存在，需要查询房屋表 写入当前行数据 返回执行结果，如果出错...第二版：EasyPOI + 缓存数据库查询操作 + 批量插入 针对第一版分析的三个问题，分别采用以下三个方法优化 缓存数据，以空间换时间 逐行查询数据库校验的时间成本主要在来回的网络IO中，优化方法也很简单...自定义 SessionMapper Mybatis 原生是不支持将查询到的结果直接写人一个 HashMap 中的，需要自定义 SessionMapper。...下面是打印日志和不打印日志效率的差别 打印日志 ? 不打印日志 ? 我以为是我选错 Excel 文件了，又重新选了一次，结果依旧 ?...用空间换时间 使用 values(),(),() 拼接长 SQL 一次插入多行数据 使用多线程插入数据，利用掉网络IO等待时间(推荐使用并行流，简单易用) 避免在循环中打印无用的日志

1.9K20

100000行级别数据的Excel导入优化之路

Excel 成 List 循环遍历，在循环中进行以下步骤 检验字段长度 一些查询数据库的校验，比如校验当前行欠费对应的房屋是否在系统中存在，需要查询房屋表 写入当前行数据 返回执行结果，如果出错 /...存在以下明显的问题： 查询数据库的校验对每一行数据都要查询一次数据库，应用访问数据库来回的网络IO次数被放大了 n 倍，时间也就放大了 n 倍 写入数据也是逐行写入的，问题和上面的一样 数据读取使用原生...2第二版：EasyPOI + 缓存数据库查询操作 + 批量插入 针对第一版分析的三个问题，分别采用以下三个方法优化 缓存数据，以空间换时间 逐行查询数据库校验的时间成本主要在来回的网络IO中，优化方法也很简单...HashMap 中命中 自定义 SessionMapper Mybatis 原生是不支持将查询到的结果直接写人一个 HashMap 中的，需要自定义 SessionMapper SessionMapper...用空间换时间 使用 values(),(),() 拼接长 SQL 一次插入多行数据 使用多线程插入数据，利用掉网络IO等待时间(推荐使用并行流，简单易用) 避免在循环中打印无用的日志

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Flink在用户行为分析中的应用(一)

项目背景传统的企业营销大体是营销人员通过查询画像标签库去圈选人群,这种方案往往无法抓住那些"转瞬即逝的机会"如:1.一个价格敏感型客户,正在反复查看购物车中的某类商品,这时候实时推送优惠卷,能激发客户当时的购买渴望...最后返回state中匹配的步骤数和ck中的步骤数相加进行判定伪代码如下//获取状态state中的数据迭代器 //todo 这里只能get,不能上面传入迭代器,否则迭代一次,就不能迭代第二次了...t4 - t8和包含端点条件区间结果查询结果复用缓存机制方案细节1.使用Redis中的Hash结构存储Key为分组key+缓存id,value值为Map类型,key为时间区间和当前查询时间的拼接,value...值为ck查询结果的拼接2.valueMap中，可能同时存在多个上述的区间范围可能性,如何查询到缓存结果的最优解?...,并将binlog流进行广播后connect事件数据流4.在后续的处理过程中,通过processbroadcast方法,读取到规则操作binlog进行解析5.根据解析的结果,对存储规则信息用到的broadcastState

1.1K00

CobaltStrike流量特征分析

2.2 流量包分析 在指令特征分析中，可以看到，在流量包中可以从域名/IP、指令长度（心跳返回包长度）、指令结果长度（返回结果包长度）、指令执行时间（POST包与指令包时间间隔）作为参考依据，对cs流量进行分析...后续的36dxxx、2f2xxx和1a5xxx，3、2、1分别表示后续紧跟3个、2个、1个字段，在域名中以.分割，进行拼接后即为数据长度。...其在特征工程阶段，从单流特征和多流特征两个维度展开。 单流特征是指一次SSL/TLS会话所体现出来的特征，包含时空特征、握手特征、证书特征和背景特征。...时空特征：包含时间特征和空间特征，时间特征如流时长、包间隔等，空间特征如包大小转移矩阵、熵值等。握手特征：客户端和服务端在握手阶段的特征，如协议版本、支持的扩展项等。...有些恶意行为在一次会话中特征并不明显，这时就需要对一对通信实体间的多次会话进行特征提取，称之为多流特征。

11.8K30

和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！

在大数据时代，一个常见分析型场景是在数据仓库中进行分析，如商店的商品信息，有商品号，进货日期，价格等包含多个属性，这就是一个很常见的数据模型。...有啥好处呢，假如你想查一个人的所有属性，可以通过一次磁盘 seek 加顺序读取就可以了。但是当我只想查所有人的年龄时，需要不停的seek、seek，或者将所有数据扫描一遍，遍历了很多没用的数据。...采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构是： ? 这时，当我想查所有人的年龄，这样我只用一次磁盘 seek 加顺序读取所有人的年龄字段就可以了。...压缩的意义更多在于加速查询，如减少了磁盘IO，或者直接操作压缩后的数据来降低 CPU 代价。 拼接 这个刚开始不能说是优点，应该是必须解决的问题。...第二种方式是延迟拼接，将谓词下推至各个列，先记录 c1 列中满足 c1>10 的所有数据下标 A，再记录 c2 列中满足 c2>5 的所有数据下标 B，将 A 和 B 合并成 C，并用 C 去读 c3

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Flink：动态表上的连续查询

所有支持的操算子都有共同之处：他们从不更新已经发布的结果记录。对于projection and filter等一次性记录操作算子来说，这显然不是问题。...在追加模式下，每个流记录都是对动态表的插入修改。因此，流的所有记录都会追加到动态表中，使其不断增长并且大小无限。下图说明了追加模式。 ?...与第一个例子的结果相反，结果表相对于时间增长，即每5秒钟计算一次新的结果行（假设输入表在过去5秒内接收到更多记录）。尽管非窗口化查询（主要）更新结果表的行，但窗口化聚合查询仅将新行追加到结果表中。...redo流的常见用例是将查询结果写入仅追加存储系统，如滚动文件或Kafka主题，或者写入具有key访问特性的数据存储区，如Cassandra，关系型数据库或压缩kafka话题。...在版本1.2中，Flink的关系API的所有流式运算符（如过滤器，项目和组窗口聚合）仅发出新行并且无法更新以前发出的结果。相比之下，动态表格能够处理更新和删除修改。

2.8K30

kafka sql入门

所以KSQL运行的是连续查询 - 转换速度与它们一样快 - Kafka主题。 相反，对关系数据库的查询是一次性查询 KSQL作用 可以不断地查询无限的数据流，那有什么用? 1....它相当于传统的数据库，但它通过流式语义（如窗口）来丰富。 表中的事实是可变的，这意味着可以将新事实插入表中，并且可以更新或删除现有事实。 可以从Kafka主题创建表，也可以从现有流和表派生表。...可以将用户和事件关联到特定的身份识别会话，可以构建多种类型的分析，从简单的指标（如访问次数）到更复杂的指标（如客户转化渠道和事件流）。...我们通过展示如何在由Elastic支持的Grafana仪表板上实时可视化KSQL查询的输出来展示此演示。...所有数据丰富和ETL都需要使用KSQL以流媒体方式创建。 监控，安全性，异常和威胁检测，分析以及对故障的响应可以实时完成。 所有这些都可用于简单的SQL到Kafka数据。 ?

2.5K20

MyBatis的XML配置：如何判断List为空并遍历拼接

大家好，欢迎来到我的博客！今天要聊一聊关于MyBatis的XML配置，如何在查询数据表时判断List是否为空，并进行遍历拼接。...这时候，如果直接将一个空的List对象传递给MyBatis，就会导致查询结果为空或者出现异常。因此，需要在MyBatis的XML配置文件中判断List是否为空，并进行相应的处理。...这样，就可以实现在查询数据表时判断List是否为空的功能。三、如何遍历拼接List？在MyBatis的XML配置文件中，可以使用标签来遍历拼接List。...具体的做法如下：在MyBatis的XML配置文件中定义一个标签，用于编写SQL查询语句。然后，在标签内部，使用标签来遍历List并进行拼接。...具体来说，先遍历第一个属性（如name），然后遍历第二个属性（如age），最后遍历第三个属性（如email）。这样就可以实现在查询数据表时根据多个条件进行筛选的功能。

9210

RTMP推流平台EasyDSS视频点播界面搜索栏开发标签模糊查询过程介绍

EasyDSS视频平台的视频点播界面中，搜索栏目前可以针对文件名进行模糊查询，在新版的更新中，我们需要加上对文件标签的模糊查询，提升用户的使用体验。...经过思考和分析，该功能的实现主要由服务端接收到搜索栏的参数，进行验证判断、拼接参数后赋值给标签“labels”。...image.png 最后拼接成的数据库查询语句： SELECT * FROM "vod_files" WHERE (dir_id in ('o6SX08qGR')) AND labels like '...%ten;%' OR name like '%ten%' 经测试后我们又发现，通过以上方式实现该需求会造成搜索到无权限目录的文件，如下图： image.png 经排查代码我们发现，该问题是由于数据库查询语句拼接时不正确导致...OR (name like '%足球%')) 解决后再次测试效果如下图，就能较为准确地获得需要的结果了： image.png EasyDSS视频平台观看视频推流直播不需要安装插件，网页直接即可播放，通过浏览器进入平台即可进行配置

46520

外卖广告大规模深度学习模型工程实践

自定义分布式算子：改造根据ID列表查询Embedding流程，从本地Embedding表中查询，改造为从分布式KV中查询。...如下图，inference前可以只查询一次User类特征信息，并在只有用户相关的子网络中进行裁剪，待需要计算关联时再展开。...原有的系统流程是将特征计算后的结果拼接成M（预测的Batch Size） × N（样本宽度）的矩阵，再经过序列化传输到计算层。...KV缓存方案：把特征抽取的所有特征快照写入KV存储（如Redis）缓存N分钟，业务系统通过消息机制，把候选队列中的Item传入到实时计算系统（Flink或者消费应用），此时的Item的量会比之前请求的Item...曝光流作为主流，写入到HBase中，同时为了后续能让其他流在HBase中Join上曝光，将RowKey写入Redis；后续流通过RowKey写入HBase，曝光与点击、特征的拼接借助外存完成，保证数据量增大后系统能稳定运行

71110

Greenplum 简单性能测试与分析

和delete程序段的更新流语句。...： 在所有segment（这里为4个）同时进行条件查询Filter； 两表做关联时，会进行数据广播，每个segment将查询到的结果广播到其他所有segment，每个segment得到该表Filter后的所有结果...（全量数据），后会进行一次hash； 在所有segment上同时做hash join，因为还要和其他表做join，会继续将结果广播到所有segment上； 进行group by聚合操作。...首先在所有segment上根据group by条件进行一次HashAggregate聚合（目的是减少重分布的数据量），然后将结果数据按group by字段进行重分布，最后，每个segment再按条件聚合一次得到最终结果...条； 进行Merge，所有segment将结果发给master，由master进行一次归并，根据Limit条件选取结果的前10条数据，返回。

4.6K120

【极数系列】Flink是什么?（02）

处理无边界数据通常需要按照特定的顺序（如事件发生的顺序）接收事件，以便能够推断结果的完整性。 （2）有界数据 有一个明确的开始和结束：可以通过在执行任何计算之前摄取所有数据来处理有界流。...传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。...借助一些先进的流处理引擎，还可以实时地进行数据分析。和传统模式下读取有限数据集不同，流式查询或应用会接入实时事件流，并随着事件消费持续产生和更新结果。...和批量分析相比，由于流式分析省掉了周期性的数据导入和查询过程，因此从事件中获取指标的延迟更低。不仅如此，批量查询必须处理那些由定期导入和输入有界性导致的人工数据边界，而流式查询则无须考虑该问题。...而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。

10410

【翻译】Gremlin-Gremlin何许人也？

每个步骤都是map -step（转换流中的对象），filter -step（从流中删除对象）或sideEffect-step（计算有关流的统计信息）。...“一次编写，到处运行”的设计哲学。...命令式的Gremlin遍历告诉遍历者如何在遍历中的每一步进行。 例如，下面的命令遍历首先将遍历器放置在表示Gremlin的顶点处。...但是，声明式遍历还有一个额外的好处，即它不仅利用编译时查询计划程序（如命令式遍历），而且还利用运行时查询计划程序，根据每个模式的历史统计信息选择接下来要执行的遍历模式 - 支持那些倾向于 reduce/...五：无缝嵌入主语言 经典数据库查询语言（如SQL）被认为与最终在生产环境中使用它们的编程语言有根本的不同。出于这个原因，经典数据库要求开发人员以其本机编程语言以及数据库的相应查询语言进行编码。

2.4K30

【微服务】165：导入数据到索引库

学习计划安排，导入需要的数据到索引库： 对于all字段的拼接。 spu中附带的skus集合。 sku中对应的price。 specs规格参数。...上述也就是我们前几天一直在分析的数据，也就是对应Goods这个实体类，同时将这个实体类和索引库对应起来。 那导入什么数据？也就是164天整合的那些已经实现了的业务。...而我们所需要的是这三个分类拼接成的一个字符串，所以遍历将其拼接，当然这里是用的Stream流批量获取商品分类名，并以“，”完成拼接。...二、skus和price数据 同样的道理，通过fegin客户端查询到sku数据，是一个sku集合。 现在问题来了，我们并不是需要sku中的所有数据，而是其中的4个，该怎么办？ ?...关于这块的操作是最简单的了，所以我将stream的用法在此做一个对比讲解。 上述中①是使用的stream流，②就是使用的for循环，这两种方式实现的结果是一样的。

35550

数据湖技术在抖音近实时场景的实践

通过复用批流计算的结果，也可以提高开发的人效。...简化计算链路：利用了数据湖多元拼接的功能，减少join操作，解决多数据源的融合问题，简化数据链路。也可以通过将离线维表导入到近实时计算中，复用离线计算的结果，从而简化链路。...但是，任务稳定性难以保障，此外，还需要将数据结导入到实时OLAP数据库中（如clickhouse），存储成本较高。...为了解决该问题，我们利用字节数据湖多源拼接功能：在业务系统上、下游的两两数据源共用主键情况下，每个数据源各自更新其业务字段到中间结果湖表中，再将多个中间结果表做拼接，从而实现了多业务系统数据源的串联。...为了更好的查询和分析中间结果，需要将消息队列和存储组件中的的数据落盘，以往的方式是：离线小时表的形式同步到Hive中，又或者是落盘到成本较高的OLAP数据库中。

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