我国行业机构数据总量逐年上升，由此带动了企业级数据存储市场。IDC预计到2025年，企业级数据圈份额将超过消费者数据圈，企业级数据存储市场将得到进一步发展。（数据圈：(每年被创建、采集或是复制的数据集合)）据IDC的预测，2020-2024年中国企业级存储市场将保持7.16%的年复合增长率，到2024年中国企业级存储市场空间将达到65.9亿美元。
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。
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；
在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。
在当今数字化时代，随着数据量的不断增长和业务的持续扩展，Java作为企业级应用开发的主流语言，其在处理亿级项目时面临的挑战也日益增加。因此，设计并落地一个高效、稳定、可扩展的Java亿级项目架构显得尤为重要。
搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；3：可从用户提供的网站列表数据中，全自动的提取出网站联系方式信息，包括但不限于邮箱、手机/电话、Q
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
全网采集工具（msray）-百度搜索引擎进行全网采集Msray-plus，是一款采用GO语言开发的企业级综合性爬虫/采集软件。支持：搜索引擎结果采集、域名采集、URL采集、网址采集、全网域名采集、CMS采集、联系信息采集支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取
最近对一个业务进行了架构改造，主要是对已有的存储过程进行改写，使用SQL的方式来实现，同时对已有的业务处理做事务降维，在性能上的提升效果非常明显，本来通过存储过程是和数据库交互1次，通过SQL的方式是交互2-3次，但是从测试的效果来看，没有看到多次交互带来的流量压力，从应用层的性能来看，比原来的方式好了不少。所以通过改造为我们的后续改造树立了信心，大家也不会一味在存储过程的交互次数纠结了。
这是一本小书而不是一篇文章，因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉，变成一个熟知其概念和意义的“内行人”，所以它很棒！ 主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析：传统方式 ·3大数据性质的变化 ·4大数据处理和分析的新方法 4.1Hadoop 4.2NoSQL 4.3大规模并行分析数据库 ·5大数据方法的互补 ·6大数据供应商发展状况 ·7大数据：实际使用案例 ·8大数据技能差距 ·9大数据：企业和供应商的下一步
随着移动互联网的迅速发展，智能终端、可穿戴设备、智能家居、物联网以及基因测序正在快速普及。企业和用户每天接触的数据吞吐量呈现出指数级的增长趋势，我国社会正在步入大数据爆炸的时代。 大数据时代降临的今天，个人云存储服务早已迈向免费时代，而中国各行各业的互联网化与现实世界数据化的趋势，计算和应用都更加需要集中化，使得市场对企业级别云存储的需求更加迫切。面对这样的市场趋势，企业级云存储市场的“圈地运动”呼之欲出，“免费”二字成为了各家的新玩法。 企业级数据的大爆发 IBM 商业研究院与牛津大学的合作调研研究
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
背景 美团点评作为最大的生活服务互联网平台，需要针对数亿用户进行各种运营活动，而其线上存在超过千万的POI，覆盖超过2000城市、2.5万个后台商圈。在海量数据存在的前提下，实时投放的用户在场景的选择上存在一些困难，所以我们提供对场景的颗粒化查询和智能建议，为用户解决三大难题： 我要投放的区域在哪，实时和历史的客流量是什么样的？ 在我希望投放的区域历史和现在都发生过什么活动，效果是什么样的？ 这个区域是不是适合我投放，系统建议我投放哪里？ 如图1所示，整个产品致力于解决以上三大问题，能够为运营在活动投放前期
《王者荣耀》是全球首款5V5英雄公平对战手游, 腾讯游戏天美工作室开发的MOBA游手大作。作为全球用户数最多的手游，你有没有发现无论什么时候上线、玩多久，王者荣耀从来都如丝般顺滑，甚至连排队等待都不需要？ 其实，每一次响起那句经典冲锋号"稳住，我们能赢"的时候，后端数据库也在严阵以待。峡谷的战场，就是数据的战场，每一次团战都是在海量的数据中增删改查。接下来，就为大家解密在这款现象级手游背后的腾讯云自研游戏数据库TcaplusDB数据库技术。 PartⅠ 面临的问题 对于王者荣耀而言，数据库是灵魂，承载着所
使用搜索引擎进行关键词的采集，可以让我们获得更多的信息并准确地找到我们所需要的内容。通过使用搜索引擎，我们可以快速搜索全球各地的网页、文章、资料以及其他文档。除此之外，搜索引擎还提供与主题相关的相关性排序，这样可以更快速有效地了解当前所要访问的内容。
菜鸟顺丰的数据之战刚刚平息，华为腾讯两大巨头又因为用户数据之争”大打出手“， 因华为荣耀Magic手机出现的可根据微信聊天内容自动加载信息功能，腾讯向监管部门投诉，指其侵犯腾讯及用户的数据。微信作为一款国民级应用，拥有着近10亿的用户，在这个数据为王的时代，微信的庞大用户数据无疑是一座巨大的金矿，无论硬件商还是软件商都对这块巨大的蛋糕垂涎，不难解释在华为对腾讯公开宣战之后，包括支付宝、科大讯飞在内的一众互联网应用都积极的参与华为合作，数据价值的吸引，让各大商家趋之若鹜。本文分析了华为和腾讯的大数据体系，
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杨亚洲，前滴滴出行专家工程师，现任OPPO文档数据库MongoDB负责人，负责数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》。
根据IDC在2018年底的预测显示，由于大数据、AI、物联网、5G等因素的驱动，全球的数据量在2025年将高达175ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB)。在中国市场，由于AI技术在安防等领域的大规模落地与应用，IDC预计，中国将在2025年成为拥有数据量最大的地区，甚至超过整个EMEA（欧洲+中东+非洲），其中绝大部分数据是非结构化数据。
在市场竞争日益激烈的今天，寻找一个适合自己的细分市场成为了每个企业和创业者的必要之举。然而，许多人在寻找细分市场时陷入了困境，不知道如何找到一个符合自己产品的市场，因此，在这种情况下，利用关键词采集和市场调查成为了一种非常有效的方法。本文将从关键词采集软件的优势和市场调查两个方面着手，为大家讲解如何通过这两种方法找到自己的细分市场。
近年来，全球新兴行业不断涌现，其中一些行业甚至成为了热门话题。这些新兴行业的出现，不仅带来了新的商机和发展机遇，也对传统产业带来了冲击和挑战。对于那些想要进入新兴行业的人来说，了解这些行业的关键词和市场情况，是非常重要的。本文将揭秘成功进入全球最热门新兴行业的秘诀：关键词采集和市场调查。
【编者按】eBay开源了一种名为 Kylin 的数据库技术，eBay在周三的一篇博客上分享了Kylin 的诸多细节，基于 Hadoop 提供 SQL 接口和 OLAP 接口，支持 TB 到 PB 级别的数据量，Kylin旨在减少Hadoop在10亿行以上数据级别的情况下的查询延迟。这些都表明eBay在使用Hadoop技术等方面取得了不俗的成绩。 以下为译文： 在线拍卖网站eBay开源了一种名为 Kylin 的数据库技术，该公司宣称这项技术能够在Hadoop上支持PB级数据存储的快速查询。eBay并不是像Go
导读：京东智慧物流在数据应用方面，主要是基于大数据预测分析技术实现智能化的调度、决策，提升物流效率，最终提升客户的体验。但面对亿级数据的业务场景，将会面临着不同的问题和不同的处理方案。今天讨论了京东物流在亿级数据管理和应用方面，利用Apache Doris进行的探索和实践。
一、什么是MongoDB？ MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
抱着精明的企业家一定不会做赔本生意的想法，笔者收集的了一些数据，也做了一些测算。发现，这个世界真的有太多我们意想不到的东西。
12月9日，腾讯公司承担的“以支撑公众与企业服务为主的网络操作系统研制”863课题（简称“腾讯863云计算课题”）顺利通过了科技部高技术中心组织的现场验收。腾讯公司副总裁王巨宏出席验收会议，课题负责人、腾讯架构平台部总经理谢明博士代表课题组进行了课题总结汇报，课题项目经理陈伟进行了课题成果演示。 课题验收现场 腾讯863云计算课题面向公众与企业服务为主的云计算服务需求，突破了多项关键技术，研制了一套腾云网络操作系统（TOS），实现了万亿级文件的存储和管理、100P量级数据的离线分析，有效支撑了
作为一名市场调查人员，我们需要了解目标用户的行为和偏好，以便我们能够制定相应的市场调查方案。我们可以利用关键词采集工具来了解目标用户的行为和偏好，这些工具可以帮助我们了解用户在搜索引擎上使用哪些关键词和短语，以及他们在社交媒体上的行为和偏好。以下是我总结的十个方面因素：
作为一名市场调查人员，我们需要了解目标用户的行为和偏好，以便为相关产品制定更有效的市场策略。在如今互联网时代，利用关键词采集工具是一个非常有效的方式，下面我将从十个方面介绍如何利用关键词采集工具了解目标用户的行为和偏好，并制定相应的市场调查方案。
搜索引擎的优化被广泛认为是提高网站排名和在线可见性的重要方法之一。SEO人员需要进行大量的工作以确保网站的内容和标签可以被搜索引擎正确地解析和索引。在这项任务中，使用搜索引擎关键词采集软件可以帮助SEO人员完成许多繁琐的任务并简化他们的工作流程。在本文中，我们将探讨如何使用这种软件来提高网站的搜索引擎排名。
本文转自公众号：腾讯大数据 继“一部手机游云南”后，抗疫时期，云南在全省范围内的公共场所推广由腾讯云提供技术支持的“云南抗疫情”扫码系统，实现全体民众出行扫码，全面分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群流动情况。 截至2月24日，云南省累计有1.65亿人次扫码登记“云南抗疫情”微信小程序，用户数1325.81万人。市民使用起来也极其便捷，在进入公众场所前用微信扫描“入”二维码，离开时再扫描“出”二维码，这两张二维码就是云南打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的两杆枪。 如此“简单”的操作背后
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
场景描述：Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统。
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Elasticsearch（以下简称 ES）是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎，通过简单部署，就可以轻松实现日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多重诉求，并将挖掘数据价值的成本大幅降低。 之前分享过一篇相关文章： 腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密 本文将深入介绍腾讯云 Elasticsearch Service（以下简称腾讯云 ES）在“防疫健康码”应用落地过程中，遇到的挑战、优化思路、优化成果，希望能为开发者们提供参考。 2 月 9 日，腾讯联合各方推出“防疫健康码”，民
近日，国际领先的行业研究与咨询机构Forrester正式对外发布全球最新的数据库评估报告《The Forrester Wave™: Database-As-A-Service, Q2 2019》，腾讯云数据库（TencentDB）在性能规模、配置和管理、数据安全、执行力、开源、售后支持、综合收入、用户数量、合作伙伴9项细分指标均获高分。
近日，国际著名ICT研究与咨询机构Forrester发布了中国数据管理生态系统导航报告《Trend Report：Navigate The Data Management Ecosystem In China》，旨在帮助处在数字化转型过程中的企业、机构领导者更好地理解中国数据管理生态，以充分发掘自身数据潜能、推进转型升级。亚信科技AntDB数据库等四款数智产品入围该报告“产品样例”。
对于一个公司来说，选择合适的BI工具非常重要，不仅可以帮助公司准确刻画用户画像，预测用户行为，还能避免一些盲目的商业行为或者错误的战略布局，大大提高公司的效率。每个公司的需求不同，选择BI工具时的关注点也不同，笔者总结了以下几点以供大家参考。
CubeFS 是国内首个云原生开源分布式存储产品，2019 年开源并捐赠托管至云原生计算基金会 (CNCF)，2020 年 10 月 OPPO 开始主导 CubeFS 社区运营与版本迭代，累计发布 7 个 release 版本。在 OPPO 的全力推进下，CubeFS 于 2022 年 6 月进入 CNCF 孵化阶段。 本文，我们与 CubeFS Maintainer OPPO 的何小春进行了对话，共同探讨 CubeFS 的技术演进及云原生存储技术的发展方向。 1 云原生存储技术“越来越分布式” 随着云
在5G、新基建和数字化转型的背景下，云计算市场飞速增长，人才缺口日渐明显，与此同时，受多方面因素的影响，国内各类底层关键技术也在国家的扶持下努力实现国产化，在数据库方面，腾讯云也推出了TDSQL和TBase等自研数据库加入到了这个国产化的进程中。面对整个国产化云计算的大生态，生态人才的匮乏将成为行业发展的一大瓶颈。 为了解决国产数据库人才匮乏的情况，我们在7月28日对腾讯云数据库的合作伙伴、区技和部分客户等群体进行了为期两天的培训，两天中讲师对参加培训的学员们进行了关于国产数据库TDSQL全方位的培训，累
微软一直把云计算视为未来发展的一个重要方向，根据其制定的“软件+服务”战略，微软所有业务集团正在全力为所有产品增添在线组件，这直接导致了在线数据存储需求的爆炸式增长。 为了应对竞争对手如谷歌和“云计算”的挑战，微软目前在数据中心上的投资已经超10亿美元。微软目前将全球数据中心分为五大区域。 北美区有四个数据中心已投入运营，分别分布在美国加州、德克萨斯州、伊利诺斯州和弗吉尼亚州；欧洲区已经投入运营的数据中心有两个，分别在爱尔兰和荷兰；亚洲区投入运营的数据中心也有两个，分别在新加坡和香港。而正在投入正式运营的数
线上某IOT核心业务集群之前采用MySQL作为主存储数据库，随着业务规模的不断增加，MySQL已无法满足海量数据存储需求，业务面临着容量痛点、成本痛点问题、数据不均衡问题等。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
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