继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台。
美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增,Cube可能会包含上百个Segment,查询性能会受到影响。
扫码付项目是美团金融智能支付团队面向 C 端消费者推出的一款 H5 融合支付类的产品,消费者在商家消费之后,可使用多种 App 进行扫码支付,同时可对商家进行评价,支持美团、大众点评、微信、支付宝、美
通常的命名方式是:ODS_应用系统名(或缩写)_数据库类型_(数据库名称可省略)_数据表名_加载方式(增量还是全量),表名不能太长,一般不超过30字。如:
增量计算就是计算 5 分钟或者 10 分钟的数据,需要数据湖能从上次的地方继续开始消费。
实时数据分析一直是个热门话题,需要实时数据分析的场景也越来越多,如金融支付中的风控,基础运维中的监控告警,实时大盘之外,AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
美团外卖数据仓库通过MOLAP+ROLAP双引擎模式来适配不同应用场景。MOLAP引擎使用了Apache Kylin。ROLAP我们经过综合考虑,选择了Apache Doris。本文将介绍Doris在美团外卖数仓的实践。
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:
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时,我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目,并将条目添加到最新的分区中,在没有删除和更新功能的情况下,我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
在介绍Lambda和Kappa架构之前,我们先回顾一下数据仓库的发展历程: 传送门-数据仓库发展历程
整个架构图分为三层,从下往上看,最下面一层是数据安全,包括受限域认证系统、加工层权限系统,应用层权限系统,安全审计系统,来保证最上层数据集成与处理的安全;
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。
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。
数据平台领域发展 20 年,逐渐成为每个企业的基础设施。作为一个进入“普惠期”的领域,当下的架构已经完美了吗,主要问题和挑战是什么?在 2023 年 AI 跃变式爆发的大背景下,数据平台又该如何演进,以适应未来的数据使用场景?
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出, 根据维基百科的定义,Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时,同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据,通过流处理提供低延迟的数据,从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
增量抽取、增量计算等都是T-TDSQL的经典案例。如下以增量计算为例,来分析T-TDSQL在腾讯金融业务中的典型应用。
在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?
美团金融的业务在过去的一段时间里发展非常快速。在业务增长的同时,我们也注意到,很多用户的支付环境,其实是在弱网环境中的。
目前主流的数仓架构—— Lambda 架构,能够通过实时和离线两套链路、两套代码同时兼容实时数据与离线数据,做到通过批处理提供全面及准确的数据、通过流处理提供低延迟的数据,达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。在实际应用中,为满足下游的即席查询,批处理和流处理的结果会进行合并。
很多传统企业在设计身份验证和文件服务时,都会使用微软的活动目录和windows server自带的文件共享来实现以上的需求, 公有云的出现给这个场景在灾备和异地访问提供了一个全新的方案场景。
近年来,有学者提出一种基于编码树的图结构信息度量,即结构熵,用于发现图中嵌入的自然层次结构。结构熵在生物数据挖掘、信息安全、图神经网络等领域得到了广泛的应用。
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
转载自:https://dwz.cn/xrMCqbk5 摘要: 实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Ap
批处理模型典型的数仓架构为T+1架构,即数据计算是按天计算的,当天只能看到前一天的计算结果。通常使用的引擎为Hive或者Spark等。计算的时候,数据是完全ready的,输入和输出都是确定性的
串起来就是,使用CVE存量EXP数据,训练EXP预测模型,并持续监控获取增量EXP数据,重训练模型,不断迭代,以预测新增CVE的EXP可能性。
本文大纲: Abstract Introduction 研究动机 TDSQL整体架构 TDSQL对时态数据库的需求 T-TDSQL核心技术与系统的价值 T-TDSQL解决了的问题 Acknowledgments References 1 Abstract TDSQL是腾讯公司研发的一款事务型分布式数据库。 T-TDSQL是基于TDSQL的一个分布式全时态数据库。其特点是可扩展、多版本事务管理、分布式存储和计算、强数据一致性和强同步机制,且提供有效时间、事务时间双时态的全态数据存储、管理、计算。 这
质量度量是指我们采集了一些产品研发过程及上线后质量相关的数据,经过聚合计算,通过图表、质量分等方式呈现出来这件事。在业界也有一些关于这方面的分享,比如“质量运营”,“数字化软件过程”,“质量罗盘”等,今天我们就来分享一下做质量度量的过程与思考。
Turbopack 是针对 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量打包器,由 Vercel 的 Webpack 和 Next.js 的创建者用 Rust 编写。
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。
长安汽车智能化研究院是中国长安汽车集团有限责任公司旗下专注于汽车智能化技术研究和创新的研发机构。其愿景是通过持续创新和技术突破,实现汽车智能驾驶、智能网联和智能交通的全面发展,提供更安全、更便捷、更智能的出行体验,并成为中国汽车智能化领域的领军企业。
摘要:实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。
Hi,艾瑞巴蒂! 这里是 5 月 18 日的每日1句话新闻,只需1分钟,看看全球最热、最新的区块链新闻。 实时币价:BTC $8011.09 ETH $670.96 EOS $12.31(数据来源
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合,窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API,我们可以将数据流切分成一个个窗口,对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中,我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题,针对具体场景介绍了一些通用技术,此外特征系统还有另一个重要话题:特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型,介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段,不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同,包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发,介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段,然后把系统演化过程中的一些
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力
如何灵活高效的接入? 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整,无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码,无须发版;规则配置除了使用各种灵活预配置外,还可以使用groovy脚本代码化规则;指标函数groovy化,不需要每次发版。 •配置动态化——配
开放最短路径优先(OSPF)是一种广泛使用的内部网关协议(IGP),用于在IP网络中实现路由选择。SPF(Shortest Path First)是OSPF协议中的一个关键算法,用于计算最短路径并构建路由表。本文将深入探讨OSPF中的SPF调度和限制机制,以及如何优化这些机制以提高路由计算的效率和网络的性能。
事情是这样的, 今天一大早,我问临座的小王:“提起阿基米德,你最先能想到是什么?” “当然是说要撬动地球的人啊,古希腊人士,物理学家……!”跟我同一等级知识段位的小王回答道。 回答完,还满脸问号的看向
内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
在当下科技创业热潮中,多云及一体化数据平台提供商云器科技备受瞩目。成立于 2021 年的云器科技,在近期宣布完成连续两轮总计数亿元人民币的融资,并举办新产品发布会的消息获得了广泛的关注。
V 站曾经有个热帖说为何我的开源项目只有 Fork 没有 Star,楼下有个热评说开源项目关注的不应该是 Commit 数据吗?先不论 Star、Fork 和 Commit,issue 、pr 也应是一个开源项目社区关注的数据。
ES 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片?
今晚,我在知识星球:测试人员生存指南的线上会议里,与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享,此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版~
数值天气预报是基于数学物理方法客观定量计算未来天气演变的科学。上世纪50年代,数值天气预报的首次成功起报,是天气预报领域的里程碑事件。历经半个多世纪的蓬勃发展,大气科学学科理论和高效数值计算方法不断完善,随着庞大的“海-陆-空-天”四位一体气象观测系统建立,大量观测数据同化驱动,并在强大算力加持下,数值天气预报掀起了一场静悄悄的革命,天气预报的有效性已提高到5-7天。
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