从spark 说起，谈谈“流式”计算的理解 spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。...对比并行计算，谈三个概念： 并行计算 Map Reduce 算子 RDD数据结构 并行计算 spark的任务分为1个driver、多个executor。...YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别，我认为就在map reduce算子上。 并行计算更喜欢做“关门打狗”的应用，高度并行，线程之间不做交互，例如口令破译，造表等。...Spark streaming 解决秒级响应，即流式计算 spark streaming 将spark 批处理应用，缩小为一个微批micro batch，把microbatch作为一个计算单元。 ?...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读，理解spark streaming 及流式计算的原理。
618要来了，小伙伴是不是都在忙着加班，备战活动呢？特别是活动监控，每次活动领导都一次次催监控数据，搞得人紧张兮兮。 那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日，用户登录APP后可以领一张优惠券，优惠券在5月内都有效，满400减80呢。 活动好简单呀！...因此可以参照之前的活动数据，看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加，在4月12日到4月30日，活动参与数据如下表所示。...为了看得清楚分布，可以分为： 第一步：用SUM函数，计算整个活动总参与人数 第二步：计算每日参与人数，占总人数比例 第三步：画出折线图（10个点以上且是连续数据，用折线） 这样就看得很清楚啦 image.png...因此计算最后一天的用券率，公式应该是：用券人数/（有领券人数-已用券人数）计算，经过估算，大概4月30日用券率是20%，如下图 image.png 这样可以模拟出5月份的每天用券人数了。
流计算的特点： 1、实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的，流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...2、持续(continuos)且高效的计算。流计算是一种”事件触发”的计算模式，触发源就是上述的无界流式数据。...一旦有新的流数据进入流计算，流计算立刻发起并进行一次计算任务，因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算的计算结果，可以被直接写入目的数据存储，例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...目前有三类常见的流计算框架和平台：商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架。
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了计价中心的建设，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间商品能够享受的各种优惠，并将最终优惠价告诉上游业务方，所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可，而计价中心在计算优惠价时，依赖的一个关键信息是...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动，当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期，指定活动启停状态，指定活动参与商品等等）...在前序的促销系列文章我们介绍了[计价中心的建设]，计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力，因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。...计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间商品能够享受的各种优惠，并将最终优惠价告诉上游业务方，所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可，而计价中心在计算优惠价时，依赖的一个关键信息是...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围，可能涉及改动的点较为多，比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面，简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单？...由于穿越时光后，用户的下单时间和确认订单的时间是一致的，因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得，无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式，商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢？ 今天我们用3个典型的活动分析场景，拆解活动效果量化的数据分析思路。...根据基础等式：销售额=客单价*销售量，促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动，正常的销量和价格带来的收益（一般为销售额或者利润）为A1，举办该促销活动的收益为A2。...通过点击清单的产品名称，显示不同产品的趋势图，结合店铺和时间跨度过滤器，综合计算某段周期内的整体收益。 活动影响分析参考指标：商品价格走势、客单价走势、活动的爆发度、衰减度等。
每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了，所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动，也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则，所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到，所有的促销活动都是在买家下单时，进行递减相应商品金额的。...买家在下单时，会对订单进行相应促销活动的验证，因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。...梳理业务流程 买家下单时，订单子域发布一个【开始订单创建事件】，促销子域订阅该事件，首先根据促销手段进行规则验证，并计算出订单抵额和商品抵额，然后，分别发布【商品抵额事件】和【订单抵额事件】，最后，如果验证合格则发布一个
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？...而这也正是实时流式计算的关键点： 1、正确性 一旦正确性有了保证，可以匹敌批处理。 2、时间推导工具 而一旦提供了时间推导的工具，变完全超过了批处理。...而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。...，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
上面大家其实可以看到 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式处理的一个解决方案，但是在不同的场景下，其实有各自适合的时候。...目前 spark 覆盖了离线计算，数据分析，机器学习，图计算，流式计算等多个领域，目标也是一个通用的数据平台，所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8.
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最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。
年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大...，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动，从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠，他们的行为距离欺诈只有一步之遥，他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源，使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。
前言 前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。...你可以配置多个其他非流式源，比如从MySQL,Parquet,CSV同时读取数据并且映射成表。 之后你就可以写SQL进行处理了。
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...Spark Streaming： 基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。...Spark Streaming 对流式数据做了进一步抽象，它将流式数据批处理化，每一批数据被抽象成RDD，这样流式数据变成了流式的RDD序列，这便是Dstream，Spark Streaming 在Dstream
今天我们来看一下大数据之流式计算。 一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后，如何利用数据呢？将采集的数据快速计算后反馈给客户，这便于流式计算。...流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。在电商“双11”节中，不断滚动的金额数据；在交通展示大通，不断增加的车辆数据，这些都是流式计算的应用场景。 ?...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现（比如MapReduce、MaxCompute），对于此类数据，数据源一般来源于数据库（HBase、Mysql等），而且采用了分布式计算...2、流式数据是指业务系统每产生一条数据，就会立刻被发送至流式任务中进行处理，而不需要定时调度任务来处理数据。中间可能会经过消息中间件（MQ），作用仅限于削峰等流控作用。...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理，整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度，流式任务属于常驻进程任务，会一直常驻内存运行，计算成本高。
说明 StreamingPro有非常多的模块可以直接在配置文件中使用，本文主要针对流式计算中涉及到的模块。
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以 存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 } } 然后在对应的linux机器上，开一个nc服务，并写入一些数据： Java代码...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的： ?...至此，第一个体验流式计算的demo就入门了，后面我们还可以继续完善这个例子，比如从kakfa或者redis里面接受数据，然后存储到hbase，或者mysql或者solr，lucene，elasticsearch
Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎...这次增强可以让我司的流式引擎有了新的选择。 准备工作 下载安装包 为了跑起来，你需要下载一个flink的包，我用的是1.2.0版本的。...WX20170321-104738@2x.png 后面的话 Flink目前在流式计算上对SQL支持有限，暂时还不支持Join，Agg等行为操作，这个和Spark相比较而言差距还比较大。
引言 今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。...毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？...所以说，称 Google Dataflow 为现代流式计算的基石，一点也不为过。...，可以提供强大的无序数据计算能力。...为了和其他流式系统的语义保持兼容，需要提供基于 processing time 和基于 tuple 的窗口。 我们需要知道何时发送窗口的结果数据。
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