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大数据架构如何做到流批一体?

表格存储(Tablestore)是阿里云自研的 NoSQL 多模型数据库,提供 PB 级结构化数据存储、千万 TPS 以及毫秒级延迟的服务能力,表格存储提供了通道服务(TunnelService)支持用户以按序...在 TableStore + Blink 的云上 Lambda 架构中,用户可以同时使用表格存储作为master dataset 和 batch&stream view,批处理引擎直读表格存储产生 batch...,Blink 流计算框架通过通道服务 API 直读表格存储的实时数据,不需要用户双写队列或者自己实现数据同步; 存储上,Lambda plus 直接使用表格存储作为 master dataset,表格存储支持用户...总结,表格存储实现了 batch view、master dataset 直接查询、stream view 的功能全集,Blink 实现流批统一,Tablestore 加 Blink 的 Lambda...; 使用通道服务精简架构:Tablestore 数据通道支持用户以按序、流式地方式消费写入表格存储的存量数据和实时数据,避免 Lambda 架构引入消息队列系统以及master dataset 和队列的数据一致性问题

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Java-表格数据的存储

java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; /** * 用类名加字段来表示一个表格...java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; /**与上面不同的是,我们不再利用自定义类,做好其相关的属性 *再新建对象其中存储相关属性...我们可以直接利用JDK,新建一个Map直接存放键值对; * 我们相关属性名都是要在每次输入于key值的,不同的对象之间, * 其Key值是应当相同的 * 一行记录可以用一个HashMap类型的对象来存储...System.out.println(tempMap.get("name")+"\t"+tempMap.get("department")); } } } 许多数据结构都可以简化为一个基础表格问题...,比如棋盘问题就可以转化为表格问题: https://blog.csdn.net/li_xunhuan/article/details/91627850

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    舆情大数据系统_大数据舆情分析工具有哪些

    表格存储的架构介绍可以参考表格存储数据模型 TableStore(表格存储)相比同类数据库一个很大的功能优势就是TableStore(表格存储)有较完善的增量接口,即Stream增量API,Stream...有了Stream接口,我们可以很方便的订阅TableStore(表格存储)的所有修改操作,也就是新增的各类数据。...Stream和Elasticsearch 通过DataV展示表格存储的数据 TableStore(表格存储)在属性列上,是自由的表结构。...有了TableStore(表格存储)的这些功能特性,系统对存储选型的六项要求就可以得到很好的满足,基于TableStore(表格存储)可以完美的设计和实现全网舆情存储分析系统。...TableStore(表格存储)是阿里云自主研发的专业级分布式NoSQL数据库,是基于共享存储的高性能、低成本、易扩展、全托管的半结构化数据存储平台,舆情数据存储分析是TableStore在大数据处理领域的重要应用之一

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    从29.6s优化到33ms,我是如何做到的

    : request timeoutcom.alicloud.openservices.tablestore.TableStoreException:request timeout 表格存储(Tablestore...)面向海量结构化数据提供 Serverless 表存储服务,同时针对物联网场景深度优化提供一站式的 IoTstore 解决方案。...适用于海量账单、IM 消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储,提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。...如果是使用这种由多张能互相联接的二维行列表格组成的关系型数据库来承载这个1:n的业务概念,必然是一张Header表来承载总体描述,一张Item表来承诺1+条明细信息。 技术方案错了?...通过MQ机制接收数据变更,然后原子化存储到合适的存储引擎,如TableStore、Redis、ES或持久化KV存储。

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    EMQX Newsletter 2022-07|EMQX 5.0 正式发布、EMQX Cloud 新增 2 个数据库集成

    详情请查看:EMQX Cloud 更新:日志分析增加更多参数,监控运维更省心图片数据集成支持阿里云表格存储 Tablestore阿里云表格存储(Tablestore)面向海量结构化数据提供 Serverless...表存储服务,同时针对物联网场景深度优化提供一站式的 IoTstore 解决方案。...适用于海量账单、IM 消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储,提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。...EMQX Cloud 已在数据集成中支持将数据持久化到阿里云表格存储(Tablestore),为使用此服务的用户提供了必要的数据持久化的方案。查看这里了解更多。...EMQX Cloud 率先支持将设备端的数据转发、存储到 HStreamDB,为用户提供了新的数据持久化的方案。查看这里了解更多。

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    让人欲罢不能的Feed流系统是如何设计的?

    从上面表格可以看出来,主要分为两种区分: 关注关系是单向还是双向: 如果是单向,那么可能就会存在大V效应,同时时效性可以低一些,比如到分钟级别; 如果是双向,那就是好友,好友的数量有限,那么就不会有大V...如果使用Tablestore,那么存储库表设计结构如下: ? 到此,我们确定了存储库的选型,那么系统架构的轮廓有了: ? 3....所以,选择的原则如下: 如果存储库使用了MySQL或者Tablestore,那么直接选择这两个系统就可以了。...更新Feed内容 更新和删除Feed处理逻辑一样,如果使用了支持多版本的存储系统,比如Tablestore,那么也可以支持编辑版本,和现在的微博一样。 11....版本,一体化支持存储、同步和搜索功能,我们已经有文章做了介绍: 《亿级消息系统的核心存储:Tablestore发布Timeline 2.0模型》 https://yq.aliyun.com/articles

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    Feed流系统设计

    从上面表格可以看出来,主要分为两种区分: 关注关系是单向还是双向: 如果是单向,那么可能就会存在大V效应,同时时效性可以低一些,比如到分钟级别; 如果是双向,那就是好友,好友的数量有限,那么就不会有大V...综上,可以选为存储库的系统大概有两类: 特点 分布式NoSQL 关系型数据库(分库分表) 可靠性 极高 高 水平扩展能力 线性 需要改造 水平扩展速度 毫秒 无 常见系统 Tablestore、Bigtable...如果使用Tablestore,那么存储库表设计结构如下: 主键列 第一列主键 第二列主键 属性列 属性列 列名 user_id message_id content other 解释 消息发送者用户ID...所以,选择的原则如下: 如果存储库使用了MySQL或者Tablestore,那么直接选择这两个系统就可以了。...更新Feed内容 更新和删除Feed处理逻辑一样,如果使用了支持多版本的存储系统,比如Tablestore,那么也可以支持编辑版本,和现在的微博一样。 11.

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    揭秘:微信 微博 头条 快手是如何轻松处理亿级规模的 Feed 流的?

    从上面表格可以看出来,主要分为两种区分: ★ 关注关系是单向还是双向: 如果是单向,那么可能就会存在大V效应,同时时效性可以低一些,比如到分钟级别; 如果是双向,那就是好友,好友的数量有限,...如果使用Tablestore,那么存储库表设计结构如下: 到此,我们确定了存储库的选型,那么系统架构的轮廓有了: 3....如果使用NoSQL数据库Tablestore,那么用户详情表设计结构如下: ★ 4.2 关注或好友关系 这部分是存储关系,查询的时候需要支持查询关注列表或者粉丝列表,或者直接好友列表,这里就需要根据多个属性列查询需要索引能力...所以,选择的原则如下: 如果存储库使用了MySQL或者Tablestore,那么直接选择这两个系统就可以了。...更新Feed内容 更新和删除Feed处理逻辑一样,如果使用了支持多版本的存储系统,比如Tablestore,那么也可以支持编辑版本,和现在的微博一样。 11.

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    Pandas在爬虫中的应用:快速清洗和存储表格数据

    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。...数据解析贝壳网的二手房信息通常以表格形式呈现。我们可以使用 Pandas 的 read_html 函数直接读取网页中的表格数据。需要注意的是,read_html 需要安装 lxml 库。...# 读取网页中的所有表格tables = pd.read_html(response.text)# 打印所有表格的数量print(f"共找到 {len(tables)} 个表格")# 假设我们需要第一个表格...数据存储清洗后的数据可以存储为 Excel 文件,方便后续分析。Pandas 提供了 to_excel 函数来实现这一功能。...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。

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    架构师指南:开放式表格格式和对象存储

    开放式表格式和对象存储正在重新定义组织构建其数据系统的方式,为可扩展、高效且面向未来的数据湖仓奠定了基础。...开放式表格式的适用之处 现代数据湖仓架构建立在三个关键组件之上:存储层、开放式表格式和计算引擎。...其基础是对象存储的存储层,它为结构化、半结构化和非结构化数据提供可扩展且灵活的存储。在存储层中存在开放式表格式,例如Apache Iceberg、Delta Lake或Apache Hudi。...数据湖仓建立在开放式表格式和对象存储之上,并且是完全解耦的,这意味着它们是由模块化组件构建的。这种分散的架构同时提供了数据库的事务一致性和对象存储的可扩展性。...这种设计促进了高效的数据存储、管理和分析,所有这些都建立在可扩展和灵活的对象存储系统基础之上。 定义开放式表格式 开放式表格式是一种标准化的开源框架,旨在有效地管理大规模分析数据集。

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    小程序读取excel表格数据,并存储到云数据库

    那来看下流程图 流程图 [format,png] 通过流程图,我看看到我们这里使用了云函数,云存储,云数据库。...流程图主要实现下面几个步骤 1,使用wx.chooseMessageFile选择要解析的excel表格 2,通过wx.cloud.uploadFile上传excel文件到云存储 3,云存储返回一个fileid...一,选择并上传excel表格文件到云存储 这里我们使用到了云开发,使用云开发必须要先注册一个小程序,并给自己的小程序开通云开发功能。...console.log(rowId); var row = sheet['data'][rowId]; //第几行数据 if (rowId > 0 && row) { //第一行是表格标题...[format,png] 点击上传按钮,并选择我们的表格文件 [format,png] 上传成功的返回如下,可以看出我们添加了3条数据到数据库 [format,png] 添加成功效果图如下 [format

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    FullGC没及时处理,差点造成P0事故

    除个别业务在查询tableStore时也会出现503的报错 12:41,申请运维同学再加两个pod。增加可用pod数 12:50,添加pod后,重启没有停止。 13:07,查看是否有OOM。...原因分析 是不是TableStore的异常导致服务异常 不是。看查询报错的请求低于12% ots的报错情况 pod为什么会重启 Full GC耗时过长,导致容器判定pod异常,并将其重启。...TableStore服务器返回的数据,占用大量内存 新加的查询TableStore的业务线程 上述业务占用内存是否合理 不合理。从业务上看,每次查询符合条件的记录最多不会超过100条。...查询tableStore的三个条件应该是and的关系,但现在是or 这么严重的逻辑错误,为什么会出现 存在错误逻辑是2020年上线的老代码。写新功能的同学,直接copy过去。...只是串行查询TableStore,虽然会耗内存,但如果正在执行的pod没有其它在执行的耗内存操作,是不会触发FullGC的。 这也可能是当前应用偶发出现重启的原因。

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