各大小公司纷纷开始在 Flink 的应用上进行探索，其中最引人瞩目的两个方向便是：实时计算平台和实时数据仓库。...技术选型 这一部分作者结合自身在阿里巴巴这样的公司生产环境中的技术选择和实际应用的中一些经验，来讲解实时计算平台和实时数据仓库的各个部分是如何进行技术选型的。...Canal 在阿里巴巴内部有大规模的应用，因为阿里有众多的业务是跨机房部署，大量业务需要进行业务同步，Canal 功能强大，性能也很稳定。...主要是下面三个目的： 同步变异步 应用解耦 流量削峰 在我们的架构中，为了和业务数据互相隔离，需要使用消息中间件进行解耦从而互不影响。...一般实时数据仓库的设计也借鉴了离线数仓的理念，不但要提高我们模型的复用率，也要考虑实时数仓的稳定性和易用性。 在实时数据仓库的技术选型中，用到的核心技术包括：Kafka、Flink、Hbase 等。
在传统的数据库表的设计中会提到范式,一般应用程序的设计理念中会用到传统数据库,都会提到三范式,三范式中的要求主要是每一列都和主键直接相关,不能间接相关....当然有好处必然有缺点 1 在多个表(colllection) ,存在类似或同样的数据,数据的一致性就成为一个问题,应用程序设计中就需要保证这方面的数据写入的原子性和事务性(目前高版本的已经支持跨collection...在进行MONGODB 应用的承载的设计之初要把握 1 实体：实体可以理解为数据本身表达的意思 2 属性：标明实体中数据本身的分类，属性 3 关系：实体和实体之间的关系 掌握这三者的关系，与后面设计数据存储和查询是有关联的...掌握这三者的和之间的关系之前是需要详细的了解业务，每种数据库都有他适合的业务的场景，在选择MONGODB来做核心的数据库时，你先要弄清楚你到底要接触的业务是什么。...第一步，确定业务，什么样的业务合适使用MONGODB 来做核心的数据库 1 日志类型的业务，日志类的数据包含，类似交易流水，业务逻辑处理流程中的记录，这类数据有一个明显的特征，基本在写入后，很少被改变
本文将深入探讨该API在电商行业中的关键作用，以及如何实现实时数据获取，为电商企业提供有价值的见解。...二、实时数据获取的挑战与解决方案虽然实时数据获取具有显著的优势，但在实际应用中，开发者可能会面临一些挑战。...同时，应实现错误处理和重试机制，对网络问题做出快速响应。三、实践案例与效果评估为了充分展示抖音关键词商品列表API在电商行业中的应用价值，本文以某服装品牌为例进行实践案例分析。...经过一段时间的实践应用，该服装品牌取得了以下成果：销售额大幅提升、用户忠诚度提高、市场份额扩大、品牌形象提升等。这充分证明了抖音关键词商品列表API在电商行业中的重要应用价值和实践效果。...通过整合不同平台的实时数据，企业可以更好地了解用户行为和市场趋势，实现更精准的营销策略和资源优化配置。综上所述，抖音关键词商品列表API在电商行业中具有巨大的潜力和价值。
在反洗钱业务中，需要对违法、走私、贿赂、涉黑、异常交易等特定事件进行实时监控、智能预警。...其中，公司维度应用频度相对较高，具体细分为公司治理类、资质优势类、财务业绩类等。宏观和行业维度主要应用在投研业务中，例如行业研究、信用评级等，分别从宏观研究和各样也研究框架出发进行舆情监控设置。...新闻采集平台底层基于分布式高吞吐网络采集系统，配合完善的采集配置、调度和监控平台，实现了2万+热点金融新闻站点的实时更新采集。...5、舆情系统核心算法模块 针对舆情大数据分析需求，我们在底层算法积累的基础上，研发了更面向应用层的算法组件。其中金融主体识别、主体情感、事件要素抽取是其中非常核心的组件。...公告事件抽取模块核心步骤如图： ? 具体描述如下： 1.预处理阶段：将公告的原始数据pdf文件进行文本化和结构化（也称为篇章结构化分析）。系统不仅要将pdf中的表格识别出来，还需要将断句文本进行合并。
在数据分析和爬虫领域，Pandas 是一个功能强大的库，广泛用于数据清洗、处理和存储。结合爬虫技术，Pandas 能有效地处理从网页抓取的表格数据，进行清洗和存储。...关键数据分析在本案例中，我们将以 贝壳网（www.ke.com） 上的上海二手房信息为例，演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息，并进行房价分析。1....# 存储为 Excel 文件df.to_excel('shanghai_ershoufang.xlsx', index=False)代码演变模式可视化在实际应用中，爬虫代码可能需要多次迭代和优化。...根据项目需求，可以扩展和调整技术栈。总结结合 Pandas 和爬虫技术，可以高效地获取、清洗和存储网页中的表格数据。...通过合理设置爬虫代理、User-Agent 和 Cookie，可以有效应对反爬虫机制。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。
Memcached 和 Redis 这两个框架是现在应用得最广泛的两种缓存系统，它们的底层数据结构本质都是哈希表。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest 中的，进而了解哈希表这种数据结构的实战应用。...哈希表在 Facebook 中的应用 Facebook 会把每个用户发布过的文字和视频、去过的地方、点过的赞、喜欢的东西等内容都保存下来，想要在一台机器上存储如此海量数据是完全不可能的，所以 Facebook...好友生日提醒 最简单的应用就是 Facebook 里的好友生日提醒了，其做法是将用户 ID 和用户的生日日期作为键值对存放在 Memcache 中。...哈希表在 Pinterest 中的应用 在 Pinterest 的应用里，每个用户都可以发布一个叫 Pin 的东西，Pin 可以是自己原创的一些想法，也可以是物品，还可以是图片视频等，不同的 Pin 可以被归类到一个
在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....点击这里跳转到稀疏数据的解决方案 总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用...在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....应用场景 应用场景其实是很考验人的,不能学以致用,在程序员行业里基本上就相当于没有学了吧......Bloom-Filter)的原理及在推荐去重中的应用/">布隆过滤器(bloom filter)的原理及在推荐去重中的应用 总结 总之,bitmap可以高效且节省空间的存储与用户ID相关联的布尔数据
在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用..... -> 因此在大数据量的时候更加显著. 与或运算效率高. ->可以快速求交集和并集....在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....应用场景 应用场景其实是很考验人的,不能学以致用,在程序员行业里基本上就相当于没有学了吧… 经过自己的摸索以及在网上的浏览,大致见到了一些应用场景,粗略的写出来,方便大家理解并且以后遇到类似的场景可以想到位图并应用他
，我们业务中有部分报表数据分散存储在各类 DB 中，这也导致维护管理复杂度较高，亟需做出优化和重构。...大数据领域 Apache 基金会项目构成了事实标准，在 360数科内部已有广泛应用，且 Apache 开源协议对商业友好、无法律风险，不会有协议上的顾虑。...在 Doris 之前的版本中，尚未实现 Hive 元数据变更同步和管理功能，为了提高效率开发了 Doris 建表工具，我们通过选择和配置数仓集群、Hive 表名、数据模型、Bucket 数量等参数，自动关联...不过在使用 Auditloader 插件的过程中，陆续发现和修复了一些插件问题，并向社区提交了 PR，与此同时，我们定制开发了内部控制台，便于查看集群的同步任务情况，数据分布情况以及进行审计日志的检索。...未来规划 在近期的规划中，我们希望 Doris 能支撑更多的业务场景、发挥更大价值，例如基于 Doris 建立实时数仓、基于 Doris 重构用户行为画像、Doris HIVE 外表特性等。
所以，在AV1格式确定以后，我们的主要目标是优化编码器，使其产品化。
对此， LiveVideoStack特别邀请到了来自Google的王云庆老师，为我们分享介绍AV1编码器的优化以及其在流媒体和实时通讯中的应用。...我从2007年开始做视频压缩有关的工作，在Google工作了十多年。现在的主要工作是AV1编码器的优化。 我今天要分享的题目是AV1编码器的优化及其在流媒体和实时通讯中的应用。...大家都知道实时通讯中要求非常快的实时编码器，而AV1的优势就在于它能够允许在非常低的字节率的情况下进行视频通讯，比如说Google的Duo是一个手机上面的视频应用程序，它可以在20-30kbps这么低的字节率情况下实现手机上的视频通讯...03 RTC encoding 下面我们看一下实时通讯中的AV1编码。就像我们开头讲的，在实时通讯的应用中，为了保证正常的视频通话，编码器的速度一定要非常快而且不能有延迟。...这也是实时通讯编码器与VOD编码器设计上的不同。 这里给出AV1和VP9实时通讯编码器的速度和BD-rate节省的一个比较。
苹果iCloud的设计目的 1. 跨设备同步与共享：iCloud的核心目标是实现苹果设备间的无缝数据同步与共享，包括iPhone、iPad、Mac、Apple Watch等。...一旦用户开始在iCloud中存储数据，切换到非苹果设备的成本会增加，从而增强用户对品牌的忠诚度。 5....苹果iCloud的架构设计围绕着提供高效、安全、以及用户友好的云服务体验展开，其核心设计原则包括分布式存储、数据同步、安全加密、以及灵活的API支持。以下是iCloud架构的关键组成部分： 1....同步机制 - 实时同步引擎：基于事件驱动的同步模型，当用户在任一设备上更新数据时，该变化会被立即捕获并广播到所有关联设备。...用户界面与管理 - 集成于操作系统：iCloud紧密集成在iOS、iPadOS、macOS等操作系统中，为用户提供直观的设置选项和管理工具。
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...而当这个数据文件里面的任何一点内容被修改之后，通过哈希函数所产生的哈希值也就不一样了，从而我们就可以判定这个数据文件是被修改过的文件。在很多地方，我们也会称这样的哈希值为检验和（Checksum）。...在 2017 年的时候，SHA-1 加密算法被正式宣布攻破了，这意味着什么呢？这意味着那些采用 SHA-1 加密算法去验证数据完整性的应用有可能会被人为地制造哈希碰撞而遭到攻击。...比特币的本质 比特币是区块链技术中比较著名的一项应用，同时，比特币也和链表、哈希函数这两种数据结构有着千丝万缕的关系。
为了解决这个问题，我们需要一种方法来实时监测和分析就业市场的数据，以便更好地匹配求职者和雇主。 随着互联网的快速发展，爬虫技术在数据获取和分析中扮演着重要的角色。...实时数据流处理和分析是爬虫技术的一个重要应用领域，它可以帮助我们实时地获取、处理和分析网络上的数据。为了解决青年增量的就业匹配问题，我们可以利用实时数据流处理和分析技术。...数据清洗和处理：对采集到的数据进行清洗和处理，去除重复、错误或不完整的数据，并进行格式化和标准化，以便后续的分析和应用。...实时更新和推送：将分析得到的结果实时更新到就业信息平台，并通过推送等方式向求职者提供最新的就业信息。可以利用移动应用、网站等渠道，让求职者随时随地获取最新的就业机会。...通过实时数据流处理和分析技术，我们可以解决这个问题，提供更准确、实时的就业信息，帮助年轻人更好地找到适合自己的工作。希望这篇文章能够帮助你更好学习实时数据流处理和分析技术。
； 2.风控涉及的数据量大、数据面广、关联复杂，也急需利用大数据和机器学习技术解决风控过程中效率低、缺乏公平准则、风险难以量化的问题； 所以正是因为这样的相互依赖，信贷风控成为当前大数据和机器学习技术应用最成熟的领域之一...信贷风控中的主要问题 信贷风控最关键的目标就是从全量申请用户样本中找到会逾期的客户，所以风控的核心目的是评估用户的还款意愿和还款能力。...实践应用中我们利用机器学习、自然语言处理技术把这些数据变成结构化的数据也存入到图谱里。...在信贷的业务实践中，常用的行业大数据包括： 央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。...基于大数据的机器学习并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度和量化风险的方式。 结语 本文简单介绍了大数据和机器学习在信贷风控领域的应用场景。
NSPersistentCloudKitContainer 在 iCloud 帐户和存储中的数据之间强制执行严格绑定。...在 实时切换 Core Data 的云同步状态[4] 一文，我介绍过一种实验方法，在某些情况下可以尝试保留这些数据。但最好还是让应用保持 Core Data 原有的设计模式。...用户可以从应用程序的设置/系统设置中修改应用的 iCloud 同步选项。...理论上，可以同步的数量和尺寸只上取决于用户的 iCloud 可用容量。...在某些情况下，开发者需要在 macOS 上手动开启应用的 iCloud 同步选项（ 尤其是在开发阶段 ），否则无法与其他的设备进行同步。
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。...$sort: { count: -1 } }])上面的聚合操作将用户购买记录按照用户ID进行分组，然后通过 $lookup 操作将购买同一商品的用户关联起来，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数
本文将深入解析Docker的核心概念：容器、镜像和仓库，并从不同角度进行分析，包括社区、市场、领域、资源、生态和技术领域应用。...在本节中，我们将深度解析Docker容器的概念，以及它在Docker生态系统中的角色和重要性。...3.3 仓库在持续集成/持续部署中的应用 Docker仓库在持续集成和持续部署（CI/CD）流程中发挥着关键作用。...领域 Docker的应用领域非常广泛。除了传统的Web应用程序部署外，它还在微服务架构、持续集成和持续交付（CI/CD）、大数据处理等领域发挥着重要作用。...从不同角度的分析中，我们看到了Docker在社区、市场和技术领域应用中的重要性，以及其在不同领域所发挥的作用。 掌握Docker的核心概念对于现代软件开发人员来说是至关重要的。
本文是腾讯云TDSQL首席架构师张文在腾讯云Techo开发者大会现场的演讲实录，演讲主题是《TDSQL在银行传统核心系统中的应用实践》。 ?...2019年TDSQL成功应用到张家港银行新核心系统，成为国内第一家投产于银行传统核心系统的分布式数据库，这是TDSQL又一个里程碑式的发展。...需要指出的是，TDSQL已经是一款标准化的数据库产品，但同时TDSQL也非常珍惜在银行传统核心系统的实践机会，因而对于一些行业内比较好的特性建议（比如序列），我们会将其放入迭代特性中开发。...这是一个标准的两地三中心架构。同城部署，总行机房和灾备机房两个机房之间的数据同步基于TDSQL的强同步复制，保证在主机房写成功的同时，至少在备机房的一个节点上落盘成功。...这就引出了个Oracle灾备的方案，将Oracle作为备胎和TDSQL保持实时同步关系，在极端情况下允许从TDSQL切换到Oracle。
图片图计算和图数据库在实际应用中存在以下限制和挑战：1. 处理大规模图数据的挑战： 大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。...因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。2. 数据一致性和完整性的问题： 图数据库中的数据通常是动态变化的，对于并发写入操作，需要确保数据的一致性和完整性。...数据的可视化和可理解性： 图数据库中的数据通常是以网络图的形式表示，对于用户来说，直接理解和分析图数据可能会存在困难。...综上所述，为推广图计算和图数据库的应用，需要解决大规模图数据的处理和可扩展性、数据一致性和事务机制、复杂查询和算法的支持，以及数据的可视化和可理解性等方面的限制和挑战。...通过分布式处理和存储、一致性和事务机制、优化查询接口和算法库，并提供可视化界面和分析工具等方式，可以克服这些限制和挑战，并推广图计算和图数据库的应用。
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