近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中,预计将在3月左右达到高峰期,尤其是318采购节,据了解,厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中,轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统,需求抗住150W高并发QPS需求,目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能,远不够接入支持,无法满足业务应用需求,以下是自己一些见解和推荐方案:
在直播、电商等业务场景中存在着大量实时数据,这些数据对业务发展至关重要。而在处理实时数据时,我们也遇到了诸多挑战,比如实时数据开发门槛高、运维成本高以及资源浪费等。
3月,河南省卢氏县人民政府和腾讯签约,双方商定从香菇产业做起,利用腾讯的物联网、区块链和大数据等技术,实现特色农产品全产业链关键节点信息上链,帮助农民实现精准化管理,提高农产品公信力,打造和提升卢氏县农业品牌,实现优品优价,助力乡村振兴,培育“新农人”。
目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时,也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。
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点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
2023 年 9 月 26 日,腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家,共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题,观看人数过万。
上一篇文章《“人、货、场”巨变,新消费时代下品牌的增长机会在哪?》中提到当下消费市场、消费者需求的变化,品牌商要想在变化中寻求发展,就要进行一场系统性的转型,这里涉及到产品、营销、渠道三个方面,本文着重探讨渠道的转型。
WOT(World of Tech)全球技术创新大会是由51CTO开创的综合性高端技术会议品牌,致力于展现国内外技术领域热点趋势、搭建全球技术人的深度分享交流平台、推动先进技术的场景落地与行业融合。自2012年首次举办以来,WOT已在十年间通过十八场高质量技术盛会的输出,累计影响了数千家科技企业与数万名一线技术人员。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
11月11日24:00,双11收官,一场超11天、268小时的全球快递“云监工”直播也落下了帷幕,这场“马拉松”直播一共被人民日报等全国70多家媒体转播,仅视频号和抖音号就吸引了超3000万人次围观,很多网友直呼做“云监工”时“快递小哥治好了我的精神内耗。”观摩跨越山海的包裹、看着勤劳奔波的快递小哥,盯着不知疲倦的智能仓机器人,欢乐且解压。
一、数字化转型面临的痛点问题 📷 1.指标口径不统一 产品部门和财务部门一起开会给老板汇报,APP下单用户数产品1021W,财务1000W,产品说我的数据是数据团队出的,财务说我的也是,那数据为什么不
2019年3月18日“数据中台已成下一风口,它会颠覆数据工程师的工作吗?”一文火爆数据人的朋友圈,虽然此后关于数据中台有各种正、负向的文章,并没影响各家公进行中台实践的进程,有的专门把大数据平台部改名数据中台部。近期看到数据产品群里有人说“现在很多人很反感数据中台”,作为数据中台产品经理不禁虎躯一震。数据中台从众人追捧到“阿里彻底拆中台了”的唱衰反感,历时不到2年,难道数据中台真的凉凉了吗?
公司恰如一辆汽车,不同的能力对标不同的职业等级,职业等级决定我们在什么地方做什么事?
随着数字化进程不断深入,数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求,湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中,湖仓一体(Lake house)首次被纳入到技术成熟度曲线中。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算,K12 直播课产品作业帮直播课,素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等,以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统,持续赋能更多素质教育产品,不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台,主要负责建设公司级数仓,向各个产品线提供面向业务主题的数据信息,如留存率、到课率、活跃人数等,提高运营决策效率和质量。
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇,助力大家拿下面试。
model对于数仓是最核心的东西,数据模型是数据组织和存储方法,模型的好坏,决定了数仓能支撑企业业务多久。
新一轮“618”大促火热进行中。此前,各大电商平台纷纷宣布,今年将取消往年的预售模式,改为直接开售配合官方补贴的策略。外部多将这一变化解读为行业顺应市场呼唤、积极创新的结果。
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点:
由于离线数仓每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少,减少线上库压力),导致数据是T+1,而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等,离线方案就很难解决了。
航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动,会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的?当想到这个问题的时候,发现航空公司的客户触点太多了。
快手业务发展迅速,对数据精细化运营的要求越来越高。随之而来,数仓的数据模型持续快速增长。这带来了两个主要问题:
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。 和腾讯云大学合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第五场,在前四场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,和快速调优等的干货内容,相关PPT欢迎前往Greenplum中文社区网站下载页面获取。 第五堂课的主题是G
7月28日,以“数智进化,现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从“数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并对外正式发布了全新的四大产品体系,以及与知名工业互联网平台企业浙江蓝卓的制造联合解决方案,为全产业的数字化转型提供一站式技术和应用等全维度支持。
关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。
本产品由镜舟科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。
全球化趋势下,消费者对优质、新鲜食材的追求日趋升温,冷链物流市场蓬勃发展。某知名中国口岸冷链品牌率先在天津建设港口冷链智慧仓,引入高效、柔性、稳定的智能搬运解决方案,使搬运效率提升42%,搬运准确率达99.99%,穿堂区缓存量提升35%,逐步实现物流数智化转型升级。
刚刚获悉,在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告,吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中,腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营,成为国内唯二入选的云厂商。
本周各行业领域的投融资中,垂直行业应用颇受投资者青睐。 本周硬科技领域共有24起投融资事件,其中,人工智能领域14起,3R(AR、VR、MR)领域3起,未来医疗领域5起,新材料领域和物联网领域分别只有
著有:《图解 Spark 大数据快速分析实战》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(原理篇)》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(架构篇)》。
笔者在学习过程中遇到的大数据框架,系统和数据库遇到的一些问题总结,也分享给大家一起学习。
笔者先后在外企,互联网,金融行业工作,从最初的ODS,DM架构到后面ODS,DWD,DWS,ADS架构都有较深的理解和应用,甚至在相当长的时间内,数仓设计一直作为一个常规的面试题目,来考核各层级的数仓开发和架构师。然而在实际的沟通的交流中,发现很多同学虽然对同样的架构分层设计多多少少都能说出来一些,但是反过来再问为什么这样分层,答案就五花八门了。
新春将至,感谢大家对腾讯WeTest2019白皮书的支持,以下是“分享你的白皮书读后感 赢取专属好礼”活动(点击活动名称可跳转至原文查看)的获奖名单,请以下中奖的同学将礼品的邮寄地址信息发送至公众号后台,我们将在春节过后的十五个工作日内发放礼品。 目前,WeTest正式公开了《2019中国移动游戏质量白皮书》的完整内容,欢迎各位通过手机端访问[阅读原文]页面,免费阅读完整版白皮书内容。 ★幸运分享奖 中奖名单 ★积极表达奖 中奖名单 “白皮书预约活动”还有以下微信名称的同学没有
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异,不断推陈出新,在各种场景下有不同引擎的价值:flink擅长于实时数据集成/实时计算;spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习;presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析;clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析,tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎,考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期(test,adhoc,prod,backfil
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。
2019年春节期间,QQ红包运营活动进行了全新改版,将卡券福利、现金奖励打包成福袋形式,并通过年俗小游戏及共享福袋的玩法吸引更多用户参与。在点击福袋进入小游戏的界面,我们推出了QQ空间新春福袋品牌视频,希望用户在等待加载的过程中感受到新春氛围,同时也加强对空间的品牌认知,深化其与产品之间的情感联动。
经过一二十年的 IT 建设,很多企业已经从“没有数据”发展到了“数据太多”的阶段。如今,各行各业正在由过去粗放式的增长向数据支撑的精细化运营转型,但随之而来的是 ETL 任务的激剧膨胀,整个数仓可能充斥着几百万张表。无数个 ETL 任务的重复性工作,带来的不仅是存储问题,不断被消耗的数据集群资源使大家面临着更加严峻的挑战,维持这些数据应用模式,传统方法已经捉襟见肘。
近日,“2022爱分析·中国数据智能最佳实践案例”评选活动落下帷幕。活动面向金融、消费品与零售、工业与能源、政府与公共服务等行业的企业及机构,围绕实践领先性、案例创新性、应用成熟度、价值创造四个维度对候选实践案例进行评选。活动伊始便得到了各行业企业及科技公司的积极参与,经过申报、初评、调研、终评多轮角逐,最终评选出36个具有参考价值的创新案例 ,并颁发应用创新实践案例证书及奖杯。
今天聊一下数仓主题设计,其实不同行业不同领域模型设计的都有些不同,本次主要整理一下工作以来遇到的几种典型案例。
导读:讲述在业务快速迭代发展过程中,为了让大数据更好地赋能业务,高效的为用户提供有业务价值的数据产品和服务,百度爱番番的数据团队构建实时和离线大数据基础平台的心路历程,包括如何应对业务、技术、组织等方面的挑战和解决实际痛点过程中的思考与实践。
这个从上至下都在强调数字化转型的时代,越来越多公司重视数据,也越来越多的企业有数据建设的需求。
本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾,因此,这些信息历来一直不透明,令人困惑。
导读:联友科技是一家旨在提供汽车行业全价值链解决方案的科技公司。公司以数字化、智能零部件以及智能网联为三大核心业务领域,涵盖研发/制造/营销等领域的信息化产品、系统运行维护服务、云服务、大数据分析服务、智能网联及数字化运营服务、车载智能部件及汽车设计等业务。本次分享会围绕以下四点展开:
嘉宾 | 付海涛 编辑 | 贾亚宁 Apache Flink 功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。事实证明,Flink 已经可以扩展到数千核心,其状态可以达到 TB 级别,且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。出于对云原生和 Flink 之间的关系,以及最新提出的流式数仓这个概念的好奇,我们特意邀请了付海涛老师。 付海涛老师目前在京东担任资深技术专家,日常工作包含 Flink 引擎的优化增强、容器环境任务的优化和智能运维等,一起来看看他的独家理解吧。 一、如何快速恢复作业 我们日常的工作中,
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