流计算 Oceanus 两周年 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台,具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点。腾讯内部的流计算 Oceanus平台每秒接入数据峰值达到数亿条,每天接入数据量高达到十万亿条,实时计算量超万亿次。腾讯云流计算 Oceanus从2020年初公测到现在已经对外稳定服务超过2年,产品一直在飞速发展,快速迭代,帮忙用户便捷对接丰富的云上数据源,实现海量数据的实时处理和分
小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
微信云托管 https://cloud.weixin.qq.com 是由微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景,云托管可做到免运维免服务器管理,从代码管理到 CI/CD 流水线部署发布,提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
备注:Table & SQL API通过Apache Calcite进行SQL解析,并转换成Calcite执行计划,最终调用Flink DataStream/DataSet API。
场主认为:Flink=风口趋势所在!而技术人就是追风的人,stay hungry,stay young!
做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就是Spark 和 Flink两面大旗。
实时计算的输出内容,以及提供的分析能力:OLAP 分析,key-value 实时数据服务,维度填充,数据打标等。
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下,互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑,需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
摘要:本文由网易 Java 技术专家吴良波分享,主要内容为 Apache Flink 在网易的实践,文章提纲如下:
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
1981年,一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上,立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
1.总跟女票说我是做大数据的,女票也跟她朋友说我是做大数据的,但一问是啥,我跟我女票解释了半天她都没听懂,她也不知道怎么跟她朋友说。最好的解决方法是换女票,当然这是不存在的,想都不会想也不敢想。于是乎说写篇她看完也能知道大数据的文章给她。
金融科技&大数据产品推荐:众安科技X-model反欺诈
摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括:
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
本篇内容将通过三个部分来介绍工商银行实时大数据平台建设历程及展望。 一、工行实时大数据平台建设历程 二、工行实时大数据平台建设思路 三、展望
Flink Forward是由Apache官方授权,用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日,Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门,为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条,每天接入的数据量达到了17万亿条,每天的数据增长
AI 前线导读:有赞是一个商家服务公司,提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞,大量的业务场景依赖对实时数据的处理,作为一类基础技术组件,服务着有赞内部几十个业务产品,几百个实时计算任务,其中包括交易数据大屏,商品实时统计分析,日志平台,调用链,风控等多个业务场景,本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架。它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型。而且,它的底层的组件,其实还是最核心的RDD。 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream。其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了。之前学习Spark SQL是不是也是发现,它针对数据查询这种应用,提供了一种基于RDD之上的全新概念,DataFrame,但是,其底层还是基于RDD的。所以,RDD是整个Spark技术生态中的核心。要学好Spark在交互式查询、实时计算上的应用技术和框架,首先必须学好Spark核心编程,也就是Spark Core。 这节课,作为Spark Streaming的第一节课,我们先,给大家讲解一下,什么是大数据实时计算?然后下节课,再来看看Spark Streaming针对实时计算的场景,它的基本工作原理是什么??
所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测,等等。在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据流持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。
作者 | 梁李印,滴滴出行大数据架构部技术专家。梁李印将于5月18-19日在上海A2M峰会分享《滴滴实时计算平台架构与实践》话题,更多峰会议题请至A2M峰会官网查看,点击底部阅读原文可直达官网。
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了,我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓,而后随着海量数据不断增长,以及Hadoop生态不断发展,主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今,近几年随着Storm/Spark(Streaming)/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代,各厂都在着力构建自己的实时数仓,特别是近两年,随着Flink声名鹊起,实时数仓更是名声在外并且还在不断快速发展。
摘要:本文整理自中泰证券大数据中心实时计算平台架构师连序全,在 Flink Forward Asia 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
2022 年 11 月 26-27 日,Flink Forward Asia(FFA)峰会成功举行。Flink Forward Asia 是由 Apache 软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会,是目前国内最大的 Apache 顶级项目会议之一,也是 Flink 开发者和使用者的年度盛会。由于疫情原因,本届峰会仍采用线上形式。此外,本次峰会上还举行了第四届天池实时计算 Flink 挑战赛的颁奖仪式,4346 支参赛队伍中共有 11 支队伍经过层层角逐脱颖而出,最终收获了奖项。 FFA 大会照例总结了
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。
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统。
采访嘉宾|王峰(莫问) 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一,Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎,同时支持流批执行模式,并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年,它被接纳为 Apache 孵化器项目,仅仅几个月后,它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说,阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量,阿里从 2015 年开始调研 Flink,并于 2016 年第一次在搜
导读:随着企业数字化转型升级,线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争,业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下,数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。
今天分享的内容主要分为四个部分,首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案,接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作,最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
MES 是马蜂窝统一实时计算平台,为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面,MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章,我们将从四个方面了解 MES:
奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。文章作者:王方晓,腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
一方面互联网行业对实时化服务的要求日益增多,尤其在信息流,短视频应用最为显著,同时随着实时技术引擎的发展能够提供高效,稳定的实时数据服务能力。另一方面初期实时计算都是以需求为导向,采用"一路到底"的开发模式,没有形成完整的,统一的,规范化的实时数据体系。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈,如何借助人工智能、大数据技术,在新型模式下,高效、准确地应对金融行业中从线下到线上,从单点到海量并发,从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级,提高整体反欺诈能力,对于
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的,数据采集可以采集到90%以上的数据。我们的数据来源一共有三类,一类是Bin
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。
摘要:数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
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