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离线和实时大数据开发实战

离线和实时大数据开发实战 2018-7-6 张子阳推荐: 3 难度: 5 ?...实时处理：处理即时收到数据，时效主要取决于传输和存储速度，时间单位通常是秒甚至毫秒。因为近线处理的边界比较模糊，所以这本书几乎没有做讨论，只是讲述了离线处理和实时处理。...值得注意的是，这里并没有绝对的一个划分，比如说Kafka作为数据采集既可以用于实时，也可以用于离线；Spark可以用于离线，Spark streaming则用于实时，仅仅是一个倾向度。...第三大部分，实时数据处理，介绍了“第一代”实时流计算技术：Storm；“第二代”：Spark；“新生代”：Flink，以及未来有可能统一实时和离线的标准：Beam。...不管实时还是离线，大数据的存储始终是基于HDFS。很多公司在面临海量数据时（传统的Mysql难以应对时），首先考虑的部分也是存储问题。

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如何区分大数据离线与实时场景

大家对离线和实时这两种计算场景，有什么想法没有？大家第一印象可能觉得，离线处理场景比较慢，实时处理场景相对快一些，比较及时能够得到处理的一个结果。但本质上其实不是这样去区分离线和实时的。...实际上，数据量小的情况下，离线处理也可以很快；数据量大的情况下，实时处理也可能很慢。离线和实时它本质的区别是在于，它处理的数据是有界数据还是无界数据。究竟什么是离线处理场景？...以批处理程序它的视角来看，我们处理的数据它是存起来的数据集，它是有边界的数据。存起来是10个G，处理的时候也是10个G，它不会增加和减少。当然离线有另外一层含义，就是说数据存起来以后可以直接断网。...离线处理和实时处理，主要是针对于数据是有界是否有界。有界就是离线处理，无界就是实时处理。离线的数据，它适合批处理这种处理方式去做计算。实时数据它适合流处理这种方式。...典型的离线批处理场景有数据仓库、搜索与检索、图计算、数据分析，这些都属于离线场景。实时处理场景的话，有实时数仓、实时数据分析、流上机器学习等，所有需要实时处理的任务都属于这个场景。

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数据仓库是什么？离线数仓和实时数仓有什么区别？

不管是离线数仓还是实时数仓，都是企业为业务决策、数据分析提供稳定的数据支撑。但是对于不同的业务和数据时效要求，他们两个架构设计的逻辑是不一样的。今天就跟大家聊聊离线数仓和实时数仓是什么？...离线数仓的主流建模方法是维度建模，常用的模式有星型、雪花型和星座型，其中星座型模式是企业最常用的，基于多张事实表共享维度信息，能适配企业多业务主题的分析需求。...Lambda架构：分为实时计算和离线计算两条线。实时计算层通过流式引擎处理最新的流式数据，满足低延迟需求；离线计算层批量处理全量数据，保证数据准确性，最后将两层结果融合输出。...时效秒级到分钟级，技术选型围绕Kafka、Flink、ClickHouse等工具搭建，需要处理数据乱序、状态管理等问题，架构更复杂，7×24小时运行也让维护成本远高于离线数仓，适合实时监控、动态决策、即时推荐等对数据时效有强需求的业务场景...业务能接受T+1的数据，优先离线数仓，成本低、稳定性高、开发效率高。业务需要分钟级甚至秒级数据，实时数仓是必须的，没有商量余地。看团队技术储备。实时数仓对团队的技术要求明显高于离线数仓。

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实时云渲染平台有哪些？那个更好用？

实时云渲染是一种基于云计算+低延迟传输，实现各种轻终端便捷使用云端大型软件和3D应用的一种云技术解决方案。...这种平台通过利用云计算资源，实时生成高质量的图形和动画，为用户提供了更灵活、高效的渲染解决方案。...在小编的日常工作中，使用过好多个实时云渲染平台，最后总会因为有这样或者那样的问题，而不了了之，使用体验感极差。但是有一个平台令小编印象深刻，那就是点量实时云渲染平台。...3.极低延迟，近似本地操作的实时交互不计网络时间，视频流延迟总用时5~7ms，小于16.7ms的显示器刷新率（以1080p 60Hz为例）；大数据量数字孪生应用及内容，将以视频流方式在用户端展示，无传统上传下载数据的等待时间...同时，用户端仅接收云服务器显示结果的视频流，无法下载/缓存真实数据，实现敏感数据的不落地。5.

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大数据推荐系统实时架构和离线架构

网站搜索浏量占整个网站的80%，PC用户不足1%的用户会消费，移动用户有5%会消费。对于日志的这种规模的数据，用HADOOP进行日志分析，是最适合不过的了。...下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ?...推荐引擎将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。可视化显示根据业务数据库的推荐信息，前端显示推荐结果。 2.2 实时模式过程热门事件，爆款。需要实时推荐。...数据汇聚原始日志通过flume汇聚到kafka集群。一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。...实时处理通过storm和sparkStreaming读取kafka的消息进行数据实时处理，统计当前的最新动态到推荐原料。推荐引擎将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。

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实时离线融合计算的数据同步实践

实时批量融合计算时，一般需要批量将数据推送到hbase供实时使用。本文将通过两个典型场景--累计场景与最新分区场景，讨论批量和实时衔接的设计方案，解决批量延迟可能导致的问题。...累计场景在之前的文章中讲述了实时离线结合共同计算客户180天累积交易金额的场景。这种情况下批量是计算178~T-2的累计值，实时算T-1,T两天的累计值。...实时等到4号的时候使用这份数据，并汇总实时自行计算的3号~4号数据得到180天的汇总。...最新分区场景比如批量有一张商户表，表字段中有商户名称和商户分类两个字段。批量需要将商户名称和分类的映射关系推到hbase供实时使用。...批量每日分区的数据可能不同，考虑批量晚批的因素，只需要推送最新分区的数据到hbase即可。一般情况下批量实时的衔接设计如下图所示。

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数据采集来源有哪些？数据采集方式有哪些？数据采集怎么做？

数据采集是指获取和收集数据的过程。数据采集来源多种多样，包括以下几个主要方面：1....外部数据源：来自外部机构或第三方提供的数据，如政府公开数据、市场研究报告、行业统计数据、社交媒体数据、传感器数据等。3....数据伙伴：与其他组织或合作伙伴建立数据共享合作关系，获取对方的数据，如供应商数据、合作伙伴交易数据等。4....数据采集方式有多种，根据数据来源和采集需求的不同，可以采用以下几种常见的数据采集方式：1. 手动输入：人工手动输入数据，适用于数据量较小、频次较低，且无法自动获取的情况。2....API接口：使用应用程序接口（API）访问数据来源的开放接口，获取特定数据。适用于需要实时或批量获取特定数据的情况。5. 网络爬虫：使用自动化脚本或工具模拟浏览器行为，从网页上抓取数据。

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mysql数据引擎有哪些

MyISAM特点：不支持事务和外键，索引和数据是分开存储的，读写性能较高。适用场景：适用于只读或读写比例较大的应用，如数据仓库和日志记录系统。...Memory特点：数据存储在内存中，读写速度极快，但服务器重启后数据会丢失。适用场景：适用于临时数据存储，如缓存、会话数据和中间结果集。...CSV特点：以 CSV 格式存储数据，便于与其他应用程序交换数据。适用场景：适用于数据导入导出和与其他系统的数据交互。...Archive特点：只支持 INSERT 和 SELECT 操作，数据压缩率高，适合存储历史数据。适用场景：适用于归档大量历史数据，如日志和交易记录。...数据安全性：如果需要数据恢复和外键约束，选择 InnoDB。数据量：如果数据量很大，考虑 Archive 或分区表。

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现有的实时直播互动技术有哪些实现方向？

各类视频直播平台层出不穷，但是永远都逃不开实时性的话题。...几年前，我们评价一个直播平台是否优秀的标准就是平台播放视频的实时性是否能控制在几秒之内，也就是低延迟，然而随着大众对直播体验要求的升高，大家关注的不仅是实时性，还有互动性，也就是主播和观众的互动匹配度。...这种方式主要是靠IM消息进行文字互动，也就是文字聊天室，比如在课堂教育中，教师在进行直播，而听课的学生则通过在直播间发送文字和教师进行沟通；以及在网络直播APP/网站当中，则通过文字弹幕来和主播进行实时互动...目前我们的EasyGBS平台虽然已经实现了webrtc视频的播放，但是实现webrtc的实时互动还要进一步的研究，后续大家也可以关注我们。...总结：就音视频应用领域而言，采用RTC技术，全链路实时互动，延迟理论在300ms内。

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有赞大数据离线集群迁移实战

随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。...在迁移前我们的离线集群规模已经达到 200+ 物理机器，每天 40000+ 调度任务，本次迁移的目标如下：将 Hadoop 上的数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新的机房如果全量迁移数据期间有新增或者更新的数据...，需要识别出来并增量迁移对迁移前后的数据，要能对比验证一致性（不能出现数据缺失、脏数据等情况）迁移期间（可能持续几个月），保证上层运行任务的成功和结果数据的正确有赞大数据离线平台技术架构上文说了...图1.1 有赞大数据离线平台的技术架构 Hadoop 生态相关基础设施，包括 HDFS、YARN、Spark、Hive、Presto、HBase、Kafka、Kylin等基础组件，包括 Airflow...3.2.1 DP 平台介绍有赞的 DP 平台是提供用户大数据离线开发所需的环境、工具以及数据的一站式平台（更详细的介绍请参考另一篇博客)，目前支持的任务主要包括：离线导入任务( MySQL 全量/增量导入到

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大数据开发：离线数仓与实时数仓

数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。...1、离线数仓离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。...2、实时数仓实时数仓最开始是在日志数据分析业务中被广泛使用，后来在各种实时战报大屏的推动，实时数仓开始应用。...与离线计算相比，实时计算减少了数据落地，替换了数据计算引擎，目前纯流式数据处理基本上就只有Spark Streaming了，而Flink是批流一体的。...如果需求有变化了，就讲kafka的offset调整一下，Flink则重启一个任务重新计算，存在table N+1中，当N+1的数据进度赶上table n了，就停掉table n的任务。

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云端数据库是有哪些类型？云端数据库特点有哪些？

大型企业有用到云计算，自然就少不了要使用云端数据库，毕竟要储存的数据量还是很大的。特别是对于公司的机密文件以及数据，要做到百分百的安全。而且云端数据库不同的产品所要用到的数据库也不一样。...那么云端数据库是有哪些类型？云端数据库特点有哪些？云端数据库是有哪些类型云端数据库一般是有两种类型，一种是关系型数据库，一种是非关系型数据库。...关系型数据库有：主要用于托管部署的MySQL 云数据库；主要用于开源社区系统/软件的MariaDB 云数据库；常用于商用的SQL Server云数据库；还有相对为说是目前扩展功能最强大的开源数据库PostgreSQL...而非关系型数据为则有：云数据库 MongoDB，游戏数据库 TcaplusDB，游戏数据库 TcaplusDB，图数据库 KonisGraph等等，类型比关系型数据库还要多一些。...甚至还有数据库一体机以及企业分布式数据库等。云端数据库特点有哪些 1、云端数据库创建实例的速度是很快的，只需要用户选择好所需要的类型后，几分钟就可以创建好数据库实例。

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数据库优化有哪些

为什么需要对数据库进行优化呢？可以从以下几点来看数据库性能瓶颈数据库服务器的性能受许多因素影响，包括硬件能力、系统规模、业务模型及架构、代码设计、数据库表设计、系统环境等。...因此，我们可以从以下几个方面进行数据库优化：喜欢点赞收藏转发，以备不时之需，如有疑问，欢迎评论区留言互动，小编会及时回复。

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数据挖掘的过程有哪些

在这背景下，加强对大数据挖掘已成为许多企业迫切需要进行的任务。　　以下将从数据挖掘的概念、数据挖掘分类和数据挖掘过程三个方面进行分析，帮助您更好地理解数据挖掘。　　...一、数据挖掘的概念　　数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示隐含和潜在信息的非凡过程。从数据中获取有用的信息和知识，协助事务运作，改进商品，协助企业做出决策，具有重要意义。　　...二、数据挖掘的分类　　数据挖掘主要分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。　　(1)直接数据挖掘：目标是利用可用数据建立模型，描述剩余数据和特定变量。　　...三、数据挖掘过程　　数据挖掘过程主要包括：数据采集、数据预处理、模型建立和整体分析　　1、数据采集　　获取数据的方式主要有三种:公共数据集、竞赛数据和爬虫获取。　　(1)公共数据集。　　...在数据挖掘中分析是很重要的，因此自己有任何的想法，即便自己当时觉得不好，也应该记下来，最后分析的时候再看看，假如又觉得有用呢。

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Python数据类型有哪些？

数据类型是每种编程语言必备属性，只有给数据赋予明确的数据类型，计算机才能对数据进行处理运算，因此，正确使用数据类型是十分必要的，不同的语言，数据类型类似，但具体表示方法有所不同，以下是Python编程常用的数据类型

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python可变类型有哪些_python可变数据类型有哪些

将python3的基本数据类型有六种： Number(int, float, bool, complex),String, List, Tuple, Dictionary, Set 可变数据类型：list...,dic,set 不可变数据类型：Number， String， Tuple 什么是可变数据类型和不可变数据类型？...1、Python中的不可变数据类型，不允许变量的值发生变化，如果改变了变量的值，相当于是新建了一个对象。...而对于相同的值的对象，在内存中则只有一个对象，内部会有一个引用计数来记录有多少个变量引用这个对象。...2、Python中的可变数据类型，允许变量的值发生变化，如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化。

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数据挖掘的方法有哪些？

数据挖掘的方法有哪些？ 01 数据挖掘方法分类介绍 1. 预测性——有监督学习 2. 描述性——无监督学习 02 数据挖掘方法论 1. CRISP-DM方法论 2....预测性——有监督学习预测性分析指的是用一个或多个自变量预测因变量的值，以历史数据为训练集，从中学习并建立模型，然后将此模型运用到当前数据上，推测结果。...区别于有监督的学习，无监督学习算法没有参照指标，需要结合业务经验来判断数据分类是否正确。无监督学习比较耗时，而且对建模人员的业务素质要求较高。...通常，同一类数据挖掘问题会有多种建模技术。一些技术对数据格式有特殊的要求，因此常常需要返回到数据准备阶段。 5）评估在模型最后发布前，根据商业目标评估模型和检查模型建立的各个步骤。...2）探索这个步骤有两个任务，第一个是对数据质量的探索。

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大数据建模步骤有哪些

数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。...数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的，也是是我们在做数据分析的时候会经常使用的一种数据分析方法，那么大数据建模都有哪些步骤。　　...1)数据测量　　数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。　　...正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。　　...如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

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数据库有哪些索引

主键索引：主键索引是叶子结点保存主键对应行的全部数据，在 InnoDB 中，主键索引，也被叫做聚簇索引。...什么是覆盖索引场景：10W条数据，我要从其中查出100条不连续的数据，给你id，来查name和password进行展示,如何才能高性能的去使用？...主键和索引有什么区别主键索引主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。...，然后再筛选出未删除的用户数据。...使用索引下堆 InnoDB在(name,is_del)索引内部就判断了数据是否逻辑删除，对于逻辑删除的记录，直接判断并跳过 ? 虚线表示回表，使用索引下堆，回表次数减少为 2 次。

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数据库索引有哪些？

数据库索引有哪些？是否要建索引？索引主要是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构。如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。...索引的种类有哪些？按照逻辑功能上分，有普通索引，唯一索引，主键索引，全文索引。普通索引是基础的索引，没有任何约束，主要用于提高查询效率。唯一索引主要在普通索引的基础上，增加了唯一性的约束。...聚集索引和非聚集索引区别聚集索引的叶子节点存储的是数据记录，非聚集索引存储的数据位置，非聚集索引不会影响数据表的物理存储顺序。一个表只能有一个聚集索引，但是可以有多个非聚集索引。...聚集索引查询效率高，但是对数据插入，删除，更新等操作，比非聚集索引效率低。索引原理索引常见的模型有：哈希表、二叉排序树、平衡二叉树、B树、B+树。...[平衡二叉树] 但是由于是二叉树，随着数据量变大，树还是会非常高的，但是如果是 M 叉数，数的高度会降低，于是有了 B 数。 B 树 B 树也叫 Balance Tree ,也称为平衡的多路搜索树。

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