去年冬天雾霾严重的那几天，写了两篇关于空气质量的文章，《可视化之PM2.5》和《谈谈我对雾霾的认识》。坦白说，环境问题是一个无法逃避又无能为力的话题。最近因为工作中有一些数据可视化的内容，借这个机会研
在数据库中时间类型存放方式有很多，直接从数据库里查询出来输出到页面上很难得到想要的结果，这就需要我们对其进行格式化，下面来说一下在jsp页面中通过EL表达式来对data类型进行格式化。
总览 [image-20201021222746282] JVM标准中的五个组成部分 方法区 堆 程序计数器 本地方法栈 虚拟机栈 JDK1.7的运行时数据区 [image-20201021224100216] 永久代是方法区的实现 jdk1.6之前字符串常量池在方法区 jdk1.7之后字符串常量池被移动到堆区 JDK1.8的运行时数据区 [image-20201021224342226] jdk1.8去掉了永久代 引入了元数据区 Jdk1.7中的运行时常量池移动到元数据区 元数据区存在于直接内存中 为什么
在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
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。
数据仓库大家非常熟悉，在1991年出版的“Building the Data Warehouse”，数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念，数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
近日，个推TechDay“治数训练营”系列直播课第二期举办。来自每日互动（个推）的资深数据研发工程师为大家详细解读了实时数仓架构演进，分享了实时数仓的技术选型要点，并结合实战案例详细剖析实时数仓搭建秘诀。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
近年来，随着智能制造、物联网和数字化转型的不断推进，实时数据赋能已经成为制造业发展的重要驱动力。实时数据赋能是指通过收集、分析和使用实时数据，来提升制造业的生产效率、降低生产成本、提高产品质量和满足客户需求。
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。
场景描述：今年有个现象，实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
虽然实时计算在最近几年才火起来，但是在早期也有不少公司有实时计算的需求，但数据量不成规模，所以在实时方面形成不了完整的体系，基本所有的开发都是具体问题具体分析，来一个需求做一个，基本不考虑它们之间的关系，开发形式如下：
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
Java一度被称为是应用最广泛的编程语言。尤其在Java web方面，Java作为后台服务器开发语言，尤其是它跨平台一次编译随处运行的特性，更是受到不少企业和工程师们的爱戴。作为应用开发的主要语言，Java也需要借助其他很多优秀的框架，来实现系统或程序的完整性。针对不同的业务场景，选择合适的框架，是每一个架构师和工程师在开发一项软件之前，必须首先要考虑的事情。随着时代的进步和科技的发展，Java技术框架也在日新月异的进化。
ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性，助力客户数字化转型。
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富，有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验，内容包括以下五个部分：
在工业大数据数据库存储领域，除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外，还有一种类型的数据库是非常常用，而且是非常有必要的，就是实时数据库，以及时序数据库。 但是，大家可能会有疑问，都是专门处理时序数据的，这是两种数据库吗？他们之间有什么联系？
今年有个现象，实时数仓建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库的文章和方案。
上一个十年，以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼，各种数据平台、数据湖、数据中台等产品和解决方案层出不穷，这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据，并对这些离线数据进行分析洞察，来达到辅助决策或者辅助营销的目的，像传统的 BI 报表、数据大屏、标签画像等等。
随着整体行业的数字化转型不断深入以及技术能力的不断提高，传统的 T+1 式（隔日）的离线大数据模式越来越无法满足新兴业务的发展需求，开展实时化的大数据业务，是企业深入挖掘数据价值的一条必经之路。
本文详细介绍了如何使用京东JD商品详情API实现实时数据获取。文章首先概述了京东JD商品详情API的特性和优势，然后介绍了实时数据获取的原理、技术要求和步骤。最后，结合具体代码，详细阐述了如何实现实时数据获取，包括API调用、数据处理和存储等关键技术。
传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级；另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求，一般分钟级别，比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
随着互联网络技术的发展，网络直播受到越来越多人的关注，直播在经过几年前的喷涌式大爆发之后，近段时间热度有所降低。内容的同质化和变现困难是直播现在面临的主要问题，随着移动终端普及和网络的提速，短视频以短平快的大流量传播方式快速获得各大平台、粉丝和资本的青睐，所以众多直播软件开始接入短视频的功能。同时，一些以短视频为主发展起来的 app 也在软件中加入了直播功能，直播和短视频两者互相弥补不足，相辅相成，给用户带来了更好的使用体验，也给各大平台带来更多的流量，"直播 + 短视频"的模式已经也成为新的发展趋势。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
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。
近些年，企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》，对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。
实时数据库在HMI应用中必不可少，传统的Intouch，组态王等组态软件早期都是利用本机的二进制文件来做实时数据库存储。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在金融行业做出的实践以及展望。
摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下：
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
导语:在快速发展的数字时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介，企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
•实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践•后续应用规划及展望
长连接服务被广泛应用在消息提醒、即时通讯、推送、直播弹幕、游戏等场景。本篇文章将介绍云开发数据库的长连接服务——实时数据推送，使用它来构建更生动的小程序。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性，并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
传统的Spring MVC架构是一种基于Java的Web应用程序开发框架，它遵循了MVC（Model-View-Controller）设计模式。下面将介绍传统Spring MVC架构的基本原理和组件：
转自知乎技术专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
接口名称 Api接口 接口描述 A股列表 getStockHSABaseInfo 沪深A股基本信息 每日行情 getStockHSADailyMarket 沪深A股每日行情数据 实时数据 getStockHSAMinuteKLine 沪深A股实时数据，提供30个交易日内的每日实时交易数据，数据以分钟为粒度。 时线数据 getStockHSAHourKLine 沪深A股分时数据，提供30个交易日内的5分钟、15分钟、30分钟、60分钟数据。 日线数据 getStockHSADayKLine 沪深A股日线、周线、月线数据 B股列表 getStockHSBBaseInfo 沪深B股基本信息 每日行情 getStockHSBDailyMarket 沪深B股每日行情数据 实时数据 getStockHSBMinuteKLine 沪深B股实时数据，提供30个交易日内的每日实时交易数据，数据以分钟为粒度。 时线数据 getStockHSBHourKLine 沪深B股分时数据。提供30个交易日内的5分钟、15分钟、30分钟、60分钟数据。 日线数据 getStockHSBDayKLine 沪深B股日线、周线、月线数据 股票账户 getStockAccount 股票账户统计详细数据 交易日历 getTradeDate 股票市场交易日历 市场两融交易 getRzRjMarket 沪市、深市融资融券交易信息 个股两融交易 getStockRzRj 沪深A股融资融券交易信息 两融账户信息 getRzRjAccount 沪深A股融资融券账户信息 涨停股池 getPoolZT 涨停板行情之每日涨停股池 强势股池 getPoolQS 涨停板行情之每日强势股池 次新股池 getPoolCX 涨停板行情之次新股池 炸板股池 getPoolZB 涨停板行情之每日炸板股池 跌停股池 getPoolDT 涨停板行情之每日跌停股池 基金列表 getCnFundBaseInfo ETF、LOF基本信息 每日行情 testgetCnFundDailyMarket 场内基金每日行情数据 实时数据 testgetCnFundMinuteKLine 场内基金实时数据，提供30个交易日内的每日实时交易数据，数据以分钟为粒度。 时线数据 testgetCnFundHourKLine 场内基金分时数据，提供30个交易日内的5分钟、15分钟、30分钟、60分钟数据。 日线数据 testgetCnFundADayKLine 场内基金日线、周线、月线数据 每日行情 getFundRank 基金每日行情数据 基金信息 getFundBaseInfo 所有基金基本信息 基金净值 getFundNav 基金净值数据 基金持仓 getFundPosition 基金持仓数据 港股列表 getStockHKBaseInfo 港股股票基本信息 每日行情 getStockHKDailyMarket 港股行情数据，提供30个交易日内的每日行情数据。 实时数据 getStockHKMinuteKLine 港股实时数据，提供30个交易日内的每日实时交易数据，数据以分钟为粒度。 时线数据 getStockHKHourKLine 港股分时数据，提供30个交易日内的5分钟、15分钟、30分钟、60分钟数据。 日线数据 getStockHKDayKLine 港股日线、周线、月线数据 沪深指数 getIndexHSBaseInfo 沪深指数基本信息 香港指数 getIndexHKBaseInfo 香港指数基本信息 全球指数 getIndexQQBaseInfo 全球指数基本信息 债券指数 getIndexBondBaseInfo 债券指数基本信息 每日行情 testgetIndexDailyMarket 所有指数行情数据，提供30个交易日内的每日行情数据。 实时数据 testgetIndexMinuteKLine 所有指数实时数据，提供30个交易日内的每日实时交易数据，数据以分钟为粒度。 时线数据 getIndexHourKLine 所有指数5分钟、15分钟、30分钟、60分钟数据。保留30个交易日内的5分钟、15分钟、30分钟成交数据，保留全部60分钟成交数据。 日线数据 getIndexDayKLine 所有指数日线、周线、月线数据 债券列表 getBondHSBaseInfo 沪深可转债基本信息 债券信息 getBondHSDetailInfo 沪深可转债详细信息 每日行情 testgetBondHSDailyMarket 可转债行情数据，提供30个交易日内的每日行情数据。 实时数据 getBondHSMinuteKLine 可转
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
随着需求越累越多，离线的数仓已经不能完全满足需求了，实时数仓可以满足实时化&自动化的决策需求。数据湖支持大量&复杂数据类型（文本、图像、视频、音频）
做数据展示你可能会想到ajax，做实时数据展示你可能会想到定时器+ajax。 定时器+ajax可能会造成：如果到一个指定的时间点没有新数据的话会造成一定的资源浪费。 那么就要考虑其他的方式来解决实时的数据推送了。
尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
在数据库在小程序·云开发中的应用一文中，我们了解到实时数据推送作为云开发即将上线的一项新能力，主要指客户端使用官方SDK发起socket连接建立对一个集合的监听，目标集合中如果有符合过滤条件的数据发生变更，将会直接推送到建立监听的客户端。
在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
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