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Oceanus 在腾讯微视数据的实践-统计某时间段内的uv、pv

导语 在实时计算中,经常会遇到需要计算某个时间段内的pv、uv这类需求,完成该类需求有多种方式,本文以微视数据端内计算启动数据的pv、uv为应用场景,来介绍常用的两种实现方式。 窗口方式:使用窗口的方式,来计算pv、uv,即根据需求的时间段,来设定窗口的大小,例如需要计算10分钟内的pv、uv则需要开一个10分钟时长的统计窗口,对于pv不需要做去重处理,对于uv,需要借用flink 借用redis:使用redis方式来计算某时间段的pv、uv,如果是需要计算任意时间段内,可以使用redis的zset结构或者是通过hash分片,都是把统计的时间窗口放在redis的key上,计算uv, 借用redis来计算pv、uv,代码实现较简单,统计的数据,可以按照实际需要直接保存在redis中,由于构造存储统计数据的key是按照日志上报的时间,该方式具有更长的延迟数据处理能力。

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    Oceanus的实时流式计算实践与优化

    本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成,为大家详尽介绍在使用 Flink SQL开发计算作业过程中,针对遇到的痛点,腾讯云实时计算服务Oceanus所进行的优化与扩展,以及实践总结。 在功能方面也是补齐我们的SQL和Data Stream之间的差距,目前包括我们的增量窗口、增强的Tumble窗口,还有可以指定任意字段作为时间属性字段被窗口使用等功能。 在内部我们做了测试,如果CACHE的时间大小是两分钟,对于两边是100万条的数据,同时下游是幂等组件,经过优化向下游接收的数据量有30倍的减少。 ,以及Oceanus产品化相关工作。

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    Oceanus 实践-消费 CMQ 主题模型数据源

    实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行Flink实时计算服务,以下为 Flink 消费腾讯云 CMQ 的数据实践。 CMQ 主题订阅可以实时同步主题模型数据到队列模型,借助这种机制,我们可以在 Oceanus 实现 CMQ 主题模型数据源表的读取。 1. 环境搭建 1.1 创建 Oceanus 集群 在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。 我们这里新建两个队列,其中一个用来订阅 CMQ 主题模型数据,另一个用作 Oceanus 作业的目的表。 作业创建 2.1 创建 SQL 作业 在 Oceanus 控制台【作业管理】->【新建作业】-> SQL作业,选择刚刚新建的集群创建作业。

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    流计算 Oceanus 操作效率提升指南(一)

    作者:李贤雨,腾讯 CSIG 工程师 批量操作 功能简介 为了避免用户机械重复地对作业进行某一类操作,Oceanus 平台支持五种快捷高效的批量操作。分别是批量启动、停止、删除、创建副本、移动。 作业分类 功能简介 目前作业支持三种分类:按目录、按集群、按时间。 按目录,用户可以根据作业功能类型等对作业进行分类; 按集群,用户可以按集群精确查看某一集群中的所有作业,配合批量操作时将会很实用; 按时间,可以清晰的查看作业创建的历史节点; 操作示例 以时间分类为例: 更多 Oceanus 最佳实践以及入门指引参见我们的 专栏文章,最后欢迎大家猛戳 一元购 试用 Oceanus,机不可失时不再来:) 扫码加入 流计算 Oceanus 产品交流群 流计算 Oceanus  限量秒杀专享活动火爆进行中↓↓ 扫码关注「腾讯云大数据」,了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们

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    Oceanus 实践-消费 CMQ 主题模型数据源

    Oceanus Flink CMQ connector 支持队列模型的数据源表和目的表,暂时不支持主题模型数据源表和目的表。 CMQ 主题订阅可以实时同步主题模型数据到队列模型,借助这种机制,我们可以在 Oceanus 实现 CMQ 主题模型数据源表的读取。 1. 环境搭建 1.1 创建 Oceanus 集群 在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。 我们这里新建两个队列,其中一个用来订阅 CMQ 主题模型数据,另一个用作 Oceanus 作业的目的表。 作业创建 2.1 创建 SQL 作业 在 Oceanus 控制台【作业管理】->【新建作业】-> SQL作业,选择刚刚新建的集群创建作业。

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    Oceanus 实践-从0到1接入 CKafka SQL 作业

    Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是位于云端的流式数据汇聚、计算服务。只需几分钟,您就可以轻松构建网站点击流分析、电商精准推荐、物联网 IoT 等应用。 流计算 Oceanus 提供了便捷的控制台环境,方便用户编写 SQL 分析语句或者上传运行自定义 JAR 包,支持作业运维管理。 目前 Oceanus 使用的是独享集群模式,用户可以在自己的集群中运行各类作业,并进行相关资源管理。 操作步骤 步骤1:获取Ckafka实例接入地址 Ckafka实例与Oceanus集群在同一子网时: Ckafka接入地址为: [Ckafka内网IP与端口.png] Ckafka实例与Oceanus集群不在同一子网时 2、在 Topic 管理页面,单击【新建】,创建名为 oceanus_test1、oceanus_test2 的两个 Topic,接下来将讲解Oceanus如何接入Ckafka。

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    基于流计算 Oceanus 和 Elasticsearch 构建日志分析系统

    实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus(Flink)进行实时计算服务,以下为MySQL 到 Flink 进行处理分析,再存储到ES的实践。 方案中使用了云数据库 MySQL、流计算 Oceanus(Flink)、Elasticsearch、Kibana 和私有网络 VPC。 图片.png 2 前置准备 2.1 创建流计算 Oceanus 集群 在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。 60000', -- 可选参数, 批量写入的间隔 (ms) 'connector.connection-max-retry-timeout' = '1000', -- 每次请求的最大超时时间 Oceanus 也可以进行条件过滤,正则匹配等操作,能够兼容 Flink SQL的所有语法。

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    EventBridge 最佳实践场景一:Oceanus 告警消息实时推送

    流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。 流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 通过结合 EventBridge + 云函数 SCF,可以实时捕获 Oceanus 集群异常事件并完成推送,本文演示如何捕获 Oceanus 集群状态变更,并发送到企业微信或钉钉、飞书客户端。 架构实现 整体架构设计如下图,从图中可以看出,当 Oceanus 发生状态变更时(如实例异常,实例隔离,实例下线等), Oceanus 系统会产生告警事件并主动推送给 EB,经过 EB 绑定的告警规则筛选后 以「流计算 Oceanus TaskManager CPU 负载过高」事件告警配置为例,您可以选择指定的事件告警类型,也可以选择全部告警事件,详细事件匹配规则请参见 管理事件规则。

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    腾讯云 Oceanus 在 MySQL CDC Connector 的核心优化

    从监控数据上来看,这段时间完全没有任何数据输出,但是 Flink 作业运行一切正常,让用户非常困惑。 方案描述我们对这个特殊阶段的 CPU 时间片进行采样,发现时间片主要耗费对每条 Binlog 数据,遍历所有分片,检查这条记录是否位于全量阶段结束之后。 既然瓶颈在这里,我们也对其算法做了优化,通过利用局部有序性的原理,采用二分的方式查找边界,将时间复杂度从 O(N) 优化到 O(logN),后续观察到,该阶段耗时减少了 80%.增量数据同步性能优化问题背景当 总结与预告本文从运行图优化、JobManager 内存优化、TaskManager CPU 执行效率优化等几个维度,讲解了腾讯云 Oceanus 对 MySQL CDC Connector 做的一些核心优化点

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    腾讯实时计算平台Oceanus建设实践

    二、Oceanus简介 ? 大部分Oceanus的用户可以使用画布方便的构建他们的实时计算应用。Oceanus提供了常见的流计算算子。 相反,它将等待一段时间来发现新master的地址。如果在这段时间内发现了新master的地址,那么task executor将把其执行的task的信息汇报给新master。 如果有task未能在规定时间内汇报,或者有task在这段时间内发生故障,那么master将切换到failover状态并通过重启恢复执行。 3.3 细粒度资源分配 ? 我们还将在制定执行计划时考虑数据在空间和时间维度上划分。例如在系统资源不足以支持对数据流式处理时,我们可以将数据在时间维度上进行划分,依次对划分好的数据进行处理。

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    Oceanus实践-消费 CMQ 主题模型数据源

    实时即未来,最近在腾讯云Oceanus进行Flink实时计算服务,以下为flink消费腾讯云CMQ数据实践。 CMQ 主题订阅可以实时同步主题模型数据到队列模型,借助这种机制,我们可以在 Oceanus 实现 CMQ 主题模型数据源表的读取。 1. 环境搭建 1.1 创建 Oceanus 集群 在 Oceanus 控制台的【集群管理】->【新建集群】页面创建集群,选择地域、可用区、VPC、日志、存储,设置初始密码等。 我们这里新建两个队列,其中一个用来订阅 CMQ 主题模型数据,另一个用作 Oceanus 作业的目的表。 作业创建 2.1 创建 SQL 作业 在 Oceanus 控制台【作业管理】->【新建作业】-> SQL作业,选择刚刚新建的集群创建作业。

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    腾讯云流计算 Oceanus 最佳实践&解决方案汇总

    产品文档:流计算 Oceanus 产品文档 最佳实践&解决方案: Oceanus 实践-从0到1接入 Ckafka Oceanus 实践-从0到1开发 PG SQL 作业 Oceanus 实践-从0到1 开发 ClickHouse SQL作业 Oceanus 实践-从0到1开发 MySQL-cdc 到 ES SQL 作业 Oceanus 实践-消费 CMQ 主题模型数据源 Oceanus 实践-从0到1 接入 COS SQL 作业 日志搜索:于流计算 Oceanus 和 Elasticsearch 实现日志搜索场景实时数据分析 实时数仓:基于流计算 Oceanus 实现 MySQL 和 Hbase 维表到 ClickHouse 的实时分析 视频直播:基于流计算 Oceanus(Flink) 的实时大屏分析 实时监控:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现系统和应用级实时监控 指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时UVPV统计 AI 预测:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现病症的实时预测 更新时间:2021.12.21

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    Flink 实践教程-进阶(3):窗口操作

    作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控制台 [1],点击左侧【集群管理】,点击左上方【创建集群】,具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。 HOP_END(times,INTERVAL '30' SECOND,INTERVAL '1' MINUTE) AS win_end, -- 滑动窗口的结束时间id,SUM(amount) 当 Slide 小于 Size 时,相邻窗口会重叠,一个时间会被分配到多个窗口。 当 Slide 大于 Size 时,可能会导致有些事件被丢弃。 更多时间窗口函数请参考 Oceanus 官方文档 [9]。

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