基于flink实时流计算的,金融证券项目,实时大屏展示,预警模块和离线模块的处理。
本篇博客,菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用!
大数据平台作为底层的基础数据平台,集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量(网络、磁盘IO)、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等,以满足多业务场景下,不同应用需求的建设任务,比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中,将满足如下性能指标: 批处理部分指标: 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒,批量读取速度300MB/秒; 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务; 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒,三个月统计计算查询时间将不超过15秒,复杂查询时间将不超过1分钟; 复杂批处理任务,ETL的处理时间将不超过2个小时; 实时流处理指标: 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据; 平台能够在峰值条件下,完成2秒内的实时预警,2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔(按4小时交易日保持峰值流速计)订单流数据; 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标: 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询; 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询; 应用平台支持并发执行500个用户查询请求;
最近,一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统,发布数天就获得了不少关注。
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升,股票瞬间成为大家的热门讨论话题,「现在入场还来得及吗?」几乎成为新的问候语。
2、表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等;
阅读本文章需要读者有一定的Python基础,且对XPATH、正则、selenium有一定程度的了解(知道基础知识和基础语法即可),并且对Python数据持久化手段有一定的了解(本文内使用的是shelve,因为方便)。
很多人反映刚刚接手数据分析工作,不知道怎么来做一份数据日报,不知道取哪些数据,关注哪些重点指标,事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式,但是核心在于你的产品是页游,还是app,还是手游,还是网站,还是开放平台,还是端游,或者是一款互联网应用,产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容,基本可以保证基本的日报数据需求,换句话这是要关注的一些方面,剩下的要根据你的产品来了,不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点,仔细想清楚你的报告服务
在企业中,由于有些流水表每日有几千万条记录,数据仓库保存5年数据的话很容易不堪重负,因此可以使用拉链表的算法来节省存储空间。
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据,这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的;
看过来,带大家看看本周GitHub仓库趋势排行榜,有哪些不错的项目,值得我们关注的。
应用背景:用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度,作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
我国高速铁路正处于快速发展时期,如何建设现代高铁客站,并应用先进的技术理念进行高铁客站的管理,是未来高铁发展的关键工作。而在移动互联网时代背景下,建设智慧车站将成为提升旅客服务质量、提高运营管理能力的重要途径。
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后,对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据,包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
编者按:自中国爆发新型冠状病毒疫情以来,世界顶尖科学家协会(WLA)副主席、2013年诺贝尔化学奖得主,斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特(Michael Levitt)教授,持续关注疫情变化,自2月2日以来,已连续更新30版数据分析报告。
今天给大家分享一个面试中经常会被问到的拉链表,我在上篇文章中提出来一个需求如果不知道的请去→数仓缓慢变化维深层讲解查看,好,废话不多说我们直接开始。提出的问题会在末尾讲解。
前两天,作者尝试用easyquatation去获取板块日线,尝试了一波发现其dayline模块对上证、深证板块数据并没支持,所以只能收盘之后获取当日数据,这就比较比较尬了,所以easyquatation比较适合获取分时股票价格。准备放弃的时候有网友提示用akshare,我大概查了一下发现这个akshare是真的好用,但是akshare提供的板块分类并没有easyquatation那么细致,所以这块可能是一个问题点。先不管这么多了。我们先看看如何使用akshare获取板块日线数据吧,当然akshare还提供了板块分时,板块成分股等等接口,这块我们采用akshare提供的东方财富网站的板块数据。
编写一个 StockSpanner 类,它收集某些股票的每日报价,并返回该股票当日价格的跨度。
前不久分享了一篇关于数据指标 DAU/MAU 的部分理解,文章里我多次提到下面这句话
最近自己一直在学习理财相关的东西,所以后面一段时间,可能会多分享一些这方面的学习笔记
本篇博客,博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
在 MySQL 节点(Node02)的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql,创建数据表:
某图书电商网站拥有超过千万的网购用户群体,所售各品类图书100余万种。用户在平台上可进行浏览、搜索、收藏、下单、购买等行为。商城的运营需要解决两个问题:
前段时间,小编参加了某个数据挖掘的挑战赛,现在比赛已经过了,所以小编准备分享一下所用到的代码,知识。
最近在做股票分析系统,数据获取源头成了一大问题,经过仔细的研究发现了很多获取办法,这里整理一下,方便后来者使用。 获取股票数据的源头主要有:数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。 根据最近频繁出现的数据超市,可以无限制获取相关数据,而不再需要使用爬虫等方式获取,这样不仅节省了极大资源,也有利于遍历数据。 列出来相关网站清单,开发者可自行到这些网站查询调用方法。 聚合数据 https://www.juhe.cn/ 百度A
得物供应链业务是纷繁复杂的,我们既有JIT的现货模式中间夹着这大量的仓库作业环节,又有到仓的寄售,品牌业务,有非常复杂的逆向链路。在这么复杂的业务背后,我们需要精细化关注人货场车的效率和成本,每一单的及时履约情况,要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。
操作系统:CentOS 7.7 MySQL版本:5.7.30,搭建主从 开启binlog,binlog_format=row 备份情况:每天00:00对数据库进行全量备份 恢复原因:某日22:00左右,执行了批量update语句,需要回滚
1.项目初始化2.提取数据 2.1 原理分析 2.2 数据抽取 2.3 自定义spider3.存储数据 3.1 修改settings.py 3.2 数据存储4.结果展示5.作者的话
提起 SQL,(从前的)我脑子只有 SELECT、COUNT()、SUM()、JOIN、GROUP BY 等云云。对于较为复杂的数据场景,总是绞尽脑汁的用 GROUP BY 和 JOIN 来实现,却不知有类似功能的 SQL 函数。
获取股票数据的源头主要有:数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService、东方财富客户端、证券之星、网易财经。
分片分配 (shard allocation),是指在索引创建、副本增减、节点增减、分片重平衡等过程将索引分片落实到实际的物理节点的操作,包括但不限于:
2022.11.07号下班路上突然收到许多用户反馈,说小程序进不去了。然后自己试了一下,打开一直转圈,于是快马加鞭赶回家,打开了电脑。
MySQL有很多种日志,这一篇文章里主要介绍一般查询日志。General Query Log,一般查询日志是用来记录MySQL服务器做了哪些事情,当客户端连接至MySQL服务器时,日志会记录来自客户端的查询语句。通常使用一般查询日志来确定错误来自哪个客户端。
京东服务市场是京东商家与第三方独立软件提供商(ISV)进行服务类的在线交易平台。作为京东生态圈重要的一环,伴随着整个京东的快速增长,也在快速的发展。随着服务市场访问、交易量指数级的增长,系统由原来的ALL IN ONE架构,快速的演进成为SOA架构。
mysql>select host, user, password from user;
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立本企业的用户画像。
导读:在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经营活动的真实记录,如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估,成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
编写一个 StockSpanner 类,它收集某些股票的每日报价,并返回该股票当日价格的跨度。 今天股票价格的跨度被定义为股票价格小于或等于今天价格的最大连续日数(从今天开始往回数,包括今天)。 例如,如果未来7天股票的价格是 [100, 80, 60, 70, 60, 75, 85],那么股票跨度将是 [1, 1, 1, 2, 1, 4, 6]。
如果在矩阵中展示一个指标,比如下方的日周业绩,默认的显示效果没有什么值得诟病的地方。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
对于每个类型拥有的值范围以及并且指定日期何时间值的有效格式的描述见7.3.6 日期和时间类型。
轨道交通事故频发,但真正原因却不得而知。本文数据侠通过科学的数据分析,为我们提供了更多排查方法,一起来涨涨姿势吧~
在Web开发中,日历控件是一个常见的组件,用于显示日期并帮助用户选择日期。jQuery日历控件是一款流行的JavaScript库,可以轻松地实现日历功能。在很多应用场景中,我们需要在日历上标识出假日,以提醒用户。本文将介绍如何结合jQuery日历控件和假日数据,实现假日在日历上的显示。
用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出用户的信息全貌。
墨墨导读:本文以一个实际的项目应用为例,层层向大家剖析如何进行数据库的优化。项目背景是企业级的统一消息处理平台,客户数据在5千万加,每分钟处理消息流水1千万,每天消息流水1亿左右。 移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据等这样的分析,都需要依靠数据统计和分析,当数据量小时,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大,系统响应会变慢,TPS直线下降,直至服务不可用。
我们做数据服务是AI的落地,将数据能力在企业组织架构中向下释放,只不过顺手干了分析师的活儿。
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