在BI或数据大屏等数据分析工具中,经常需要从多个业务系统中提取原始数据,然后对数据进行清洗、处理,以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用,从高质量的实现企业数据的价值变现。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark,探索它们在数据处理方面的差异和优势,以帮助您确定最适合的数据处理框架。
在大数据领域,流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块,使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。其中,状态计算是流数据处理中的重要组成部分,用于跟踪和更新数据流的状态。在 Spark Streaming 中,有两个主要的状态计算算子:updateStateByKey 和 mapWithState。
ES是Elasticsearch的缩写,是一个基于Lucene的开源全文搜索引擎,提供了分布式、多租户、全文搜索、实时数据分析等功能。ES使用Java语言编写,可以通过RESTful API进行访问和操作,具有快速、可扩展、高可用等特点,是当前最受欢迎的搜索和分析引擎之一。
最近,confluent社区发表了一篇文章,主要讲述了Kafka未来的2.8版本将要放弃Zookeeper,这对于Kafka用户来说,是一个重要的改进。之前部署Kafka就必须得部署Zookeeper,而之后就只要单独部署Kafka就行了。[1]
导语:在快速发展的数字时代,数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介,企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
本文介绍了 SandiSolar+通过 TiDB Serverless 构建智慧新能源数据底座的思路与实践。作为一家致力于为全球提供清洁电力解决方案的新能源企业,SandiSolar+面临着处理大量实时数据的挑战。为了应对这一问题,SandiSolar+选择了 TiDB Serverless 作为他们的数据底座。TiDB Serverless 具有灵活扩展、按实际使用量付费、自动伸缩等特点,能够满足 SandiSolar+的实时数据处理需求。未来,SandiSolar+计划在 TiDB Serverless 基础上开发实时计费、高频交易等功能,为光伏产业探索更深层次的服务与盈利模式。
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性,并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
在企业生产管理和运营的数字化转型过程中,报表工作作为基础型工作,其自动化、智能化已经成为了必然趋势,也是判断其数字化转型是否成功的前提。所以选择一套合适的报表工具软件显得尤为重要,这不仅可以降低工作量、提高工作效率和报表工作的准确性,还可以增强决策的实时性和科学性,为企业的发展提供有力的支持。
数据统计是每个电商商家端后台的必备功能模块之一,作为产品经理,如何规划和设计相关的数据产品呢?本文主要结合某电商后台的案例,分享B端产品数据中心的设计思路。
近年来随着越来越多的大数据技术被开源,例如:HDFS、Spark等,伴随这些技术的发展与普及, 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景,我们一般又可以分为两类,一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级;另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求,一般分钟级别,比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人工智能的发展经历了多次低谷,直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里,人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来,各方面因素都推动其不断发展:理论上,机器学习,尤其是统计学习和神经网络理论不断突破,效果显著;外部环境上,软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力;此外,极为重要的一个因素就是在数据方面,大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏,可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说,现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发,用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
京东集团618作战指挥中心 ,成员来自于京东各个技术体系,包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力,确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠,致力于提供最佳的用户体验。
随着互联网技术的发展,每一个业务都与数据息息相关,如搜索,推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加,对大数据的处理的要求也就会越来越高,在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具,如Hadoop,Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构,那么什么是大数据架构,引用如下的定义:
导语 随着大数据时代的到来,各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有,各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性:Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征:量大,实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源,海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值,首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中,企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统,这些
导读:本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论,即“实时数据平台”。
摘要:Logstash是大数据领域中常用的数据处理引擎,能够高效地采集、转换和输出数据。本文将深入介绍Logstash的基本概念、工作原理和常见应用场景,并提供代码示例帮助读者快速上手使用Logstash进行数据处理。
使用 TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量代替 OGG、DSG 等同步工具,「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在船舶制造行业做出的实践。
【嘉宾介绍】信通院大数据产品评测专家评委,《分布式数据库30讲》专栏作家,金融数士公众号作者。目前主要负责光大银行大数据基础平台,实时数据平台等系统建设及数据技术产品研发工作。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制,并与过程管理建立一个数据链路,属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看,时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器,而非企业级。
随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求,宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie,本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
随着整体行业的数字化转型不断深入以及技术能力的不断提高,传统的 T+1 式(隔日)的离线大数据模式越来越无法满足新兴业务的发展需求,开展实时化的大数据业务,是企业深入挖掘数据价值的一条必经之路。
在当今数字化时代,数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加,如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战,数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
近日,TapData 正式宣布与思想科技Master Concept 建立战略合作伙伴关系。成立于 2003 年,思想科技 Master Concept 致力于提供科技服务与云端顾问咨询,为世界级的领导品牌改善客户体验。拥有超过 120 位伙伴,在数位转型过程中为亚太地区上千间的企业客户服务,团队为横跨各产业的客户提供专业云端策略。
使用 TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量代替 OGG、DSG 等同步工具,「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
本文介绍eBay广告数据平台的基本情况,并对比分析了ClickHouse与Druid的使用特点。基于ClickHouse表现出的良好性能和扩展能力,本文介绍了如何将eBay广告系统从Druid迁移至ClickHouse,希望能为同业人员带来一定的启发。
本文详细介绍了如何使用京东JD商品详情API实现实时数据获取。文章首先概述了京东JD商品详情API的特性和优势,然后介绍了实时数据获取的原理、技术要求和步骤。最后,结合具体代码,详细阐述了如何实现实时数据获取,包括API调用、数据处理和存储等关键技术。
随着算法、计算等的突破,生成式人工智能持续从实验室走入现实,人们对这项技术的预期也在不断升级,生成式 AI 技术的发展正在为各行各业插上想象的翅膀。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
据统计,在信息化时代的今天,人们一天所接触到的信息量,是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外,人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如,对于很多企业决策者来说,在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯,现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
如果没有一个好的开始,不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始,总比没有开始强。而完美的开始,则永远都不会来到。
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景,整体可达到毫秒级的查询响应,数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升,开发效率更是实现了 50% 的增长,满足了各业务场景需求、实现降本提效,深得十方融海各数据部门高度认可。
随着整个中国互联网下半场的到来,用户红利所剩无几,原来粗放式的发展模式已经行不通,企业的发展越来越趋向于精耕细作。美团的价值观提倡以客户为中心,面对海量的用户行为数据,如何利用好这些数据,并通过技术手段发挥出数据的价值,提高用户的使用体验,是我们技术团队未来工作的重点。
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
大数据时代中,数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题,但是存在烟囱式、冗余高的弊端
在用户画像平台架构图&构成?中,我详细描述了用户画像的构成,今天聊聊用户画像的质量保障,希望对大家有所帮助。
什么是流处理?引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎,设计时考虑了无限数据集。(为了完整性,这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming))。
数据流架构风格强调了数据的流动方式,它通常被用于数据处理应用中。在数据流架构中,数据通过一系列处理单元流动,每个处理单元对数据执行某些操作。这种风格主要有两种变体:批处理序列和管道-过滤器。
进入大数据时代,大数据存储的解决方案,往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库,到大数据环境下的数据仓库,其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲,大数据环境下的数据仓库。
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析,并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理,结合常见的数据处理和可视化库,实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤,并提供相应的代码示例和技术细节。
背景 目前美团点评已累计了丰富的线上交易与用户行为数据,为商家赋能需要我们有更强大的专业化数据加工能力,来帮助商家做出正确的决策从而提高用户体验。目前商家端产品在数据应用上主要基于离线数据加工,数据生产调度以“T+1”为主,伴随着越来越深入的精细化运营,实时数据应用诉求逾加强烈。 本文将从目前主流实时数据处理引擎的特点和我们面临的问题出发,简单的介绍一下我们是如何搭建实时数据处理系统。 设计框架 目前比较流行的实时处理引擎有 Storm,Spark Streaming,Flink。每个引擎都有各自的特点和应
Autodesk资深系统研发工程师,从事平台架构方面的研发工作。曾在思科系统(中国)研发中心云产品研发部工作多年,全程参与了海量数据实时处理、分析系统的构建与实施,并参与了大规模分布式系统的服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作,在分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。译有《Storm实时数据处理》《高级C/C++编译技术》《JavaScript编程精解(原书第2版)》。
近年来,大数据技术发展迅速,从过去的 Hive、Spark,到现在的 Flink、ClickHouse、Iceberg 等,各种大数据技术推陈出新,不断演进大数据存储和引擎系统的架构,来适应大数据时代的海量数据处理需求。
Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理。
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