这个双十一，我们为您带来了程序员专属装备清单， 一起来打造一个属于程序员的世界。 1....屏幕支架 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★★★ 程序员们为了实现一个方法，修改一个Bug, 经常一坐就是四五个小时，时间久了会有腰膝酸软，下肢无力的感觉，是不是肾透支了？...机械键盘 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 具非官方统计：好的机械键盘可以让程序员写出的代码简洁优雅2.17倍，速度提升0.24倍。...买到心仪键盘的程序员如此描述： 下按时的感觉像踩到及膝深的雪地，破过一层脆脆地薄冰后就刷一声自动沉到底，但是手指一挪开，按键又很快的弹上来，打字快了的时候，感觉手指只要触碰一下按键表面就跳走，这种快感，...固态硬盘（SSD） 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 快，不一定不好。飞一般的速度是怎样的一种体验？给电脑换上SSD你就知道了。 原来，打开Eclipse要半个小时。
本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...而流式计算，也跟名字一样，是对数据流进行实时计算，它不是更快的批计算，可以说，是完全不同的处理思路。...(2) 批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。...(2) 流式计算特点 ① 实时、低延迟 ② 无界，数据是不断无终止的 ③ 连续，计算持续进行，计算完之后数据即丢弃 (3) 相关产品 列举一下流式计算的相关产品，不具体盘点，对流式计算感兴趣可以了解一下
| 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 --...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...而流式计算，也跟名字一样，是对数据流进行实时计算，它不是更快的批计算，可以说，是完全不同的处理思路。 通过与批量计算进行对比的方式，介绍下其原理： ?...流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。...(2) 流式计算特点 ① 实时、低延迟 ② 无界，数据是不断无终止的 ③ 连续，计算持续进行，计算完之后数据即丢弃 (3) 相关产品 列举一下流式计算的相关产品，不具体盘点，对流式计算感兴趣可以了解一下
无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...在分期比较和分期计算的 Tab 中，输入金额，你就可以一步看到想要的所有信息：利息总额、还款总额、每月应还金额等。...无论是横向比较还是纵向比较，都可以通过图表一览无余，简洁清晰，一眼看到最高点和最低点。 ? 当然，你也可以根据明确的还款规则和实际情况去计算实际利率。...「消费分期计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4092/ 有了这 3 件神器防身，双十一剁手还怕什么，蓄势待发吧！
双11大屏 每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。...另一方面结合实时数据ETL处理能力，利用有状态流式计算技术，可以尽可能降低企业由于在离线数据计算过程中调度逻辑的复杂度，高效快速的处理企业需要的统计结果，帮助企业更好地应用实时数据所分析出来的结果。...更多Flink相关博文，欢迎关注实时流式计算
那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)做了性能比较。...Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输。...AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。...RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景...但是,作为经受过历次双十一洗礼的RocketMQ,在互联网应用场景中更有它优越的一面。
在今年，小米正在大力推动流批一体，使用场景既包括新业务新场景直接使用 Flink 批流一体进行开发，也包括老的场景将其批处理场景切换到 Flink 中，实现 Flink 一套框架完成其所有的计算场景。...因此，下一步 Flink 的发力点可能有： 发力离线计算领域 完全统一计算框架，甚至实现用户可以完全不用区分实时和离线计算的场景，减少用户的学习成本和底层开发人员和公司维护两套框架的运维成本。...发力 OLAP 数据查询领域 目前 OLAP 查询引擎还是比较多，处在一个百家争鸣的状态，实时计算的结果需要收集到下游存储系统并基于该数据进行查询，如果能够直接优化和查询 Flink 的计算结果，并同时复用...总的来说，我个人认为 Flink 不会满足于在实时计算领域取得的成就，会有更多更好用的功能持续推出，并促进整个社区的不断发展。 InfoQ：你如何看待最新提出的流式数仓这个概念？...张蛟：流式数仓主要是为了解决在数仓开发中的离线和实时一体化问题，目前绝大多数的数仓开发依然还是在使用 Lambda 架构，也就是通过实时链路产生实时数据用于解决实时性需求比较高的在线分析场景，而采用离线链路对历史数据进行修正以保证数据的正确性和完整性
在蚂蚁内部信用风控等小的场景也做了一些落地尝试。”潘臻轩这样说道。 直到 2018 年双十一，流图计算才真正证明了自己的价值。...在潘臻轩的一篇文章中曾提到，流图计算做到了在双十一大促极端流量高峰情况下，动态识别超过六度关系链（隐蔽性强）的异常资金风险，这一风控能力在业界也非常领先。...当聊到如何解决门槛问题和人力问题的时候，潘臻轩坦言：“比较好的解决方案是让大家相信流式图计算本身的价值，一方面通过双十一标杆场景带来的业务场景做驱动，让大家感知到，采用流式图计算可以获得非常好的业务效果...在体系化方面，围绕流式图计算引擎，蚂蚁图计算团队构建了从交互式离线图探索到基于历史数据长周期离线图仿真，再到流式近线图计算、动态时序图计算等一套完整的流式图计算体系。...从业务的使用角度来看，它更偏向流式计算，也会用到流式计算的相关技术。流式图计算本质上还是一种增量计算，但是从计算语义和数据模型的角度是以图为中心的视角。”
而运用Flink流式计算技术能够在毫秒内就完成对欺诈判断行为指标的计算，然后实时对交易流水进行规则判断或者模型预测，这样一旦检测出交易中存在欺诈嫌疑，则直接对交易进行实时拦截，避免因为处理不及时而导致的经济损失...另一方面结合实时数据ETL处理能力，利用有状态流式计算技术，可以尽可能降低企业由于在离线数据计算过程中调度逻辑的复杂度，高效快速地处理企业需要的统计结果，帮助企业更好地应用实时数据所分析出来的结果。...6、实时报表分析实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用便是实时大屏展示。利用流式计算实时得出的结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。...最典型的案例便是淘宝的双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是天猫双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集、数据计算、数据校验，最终落到双十一大屏上展现的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
最近在升级一个框架的时候，发现某个流式计算程序每隔一定的时间就会出现GC overhead limit exceeded的错误问题。...这个问题肯定是内存不够，但是初始设置的内存是够的啊，于是进行各种内存优化，如将变量定义在循环体外等控制，但是发现只是将这个间隔时间往后推了一下而已。 还是没有找到症结所在。...可能还是这个自动机制在流式计算中有点赶不上，导致出现的错误。这个坑还是非常深。
2016 年，Flink 在双十一搜索推荐场景中首次亮相，并用 Flink 实现搜索推荐和在线学习全链路实时化。2017 年，Flink 成为阿里巴巴集团内实时计算的标准解决方案。...传统的文件系统对于流式存储来说并不是一个好的抽象，原因 1）文件的大小有限制，但是流式数据是持续注入的；2）在持续的数据注入中对存储的并发度也需要动态调整，这就涉及到多个文件的维护和操作；3）有序的流式数据的定位寻址问题在文件系统接口中也无法很好的被支持...在这种抽象之下，流式存储可以和流式计算引擎无缝衔接，也给流式计算屏蔽了很多流存储端的复杂性，从而使整个端到端仅一次性处理（exactly once）的 pipeline 被极大的简化（如上图所示）。...2020 年是 Flink 的新纪元，流批一体首次在阿里巴巴双十一最核心的业务场景中落地，这将是流批一体在业界大规模推广的起点。...未来可期，让我们携手共进，一起努力，把握好机遇共同迎接挑战，共创美好的 Flink 2021！ [1] 40亿条/秒！
摘自谢朝阳《5G边缘云计算 规划 实施 运维》 运维是持久战 “三分建设，七分运维”，运维是持久战。 运维的终极目标 好的运维是多要素的融合，包括规范的流程和技术。...运维需要具备的能力 产品研发能力 由于云计算产品所面对的数据量、计算量极其庞大，需要能快速迭代、收敛问题。...CDN 服务选哪家？ 是否需要使用固态硬盘（SSD）？ 缓存需要多少？ 文件系统选哪种？ 操作系统选哪种？ Web 服务器选哪种？ 各种存储方式的特点是什么？...例如，淘宝网“双十一”活动，其核心运维、应用运维团队一定是整个活动团队当中的核心决策者之一。...运维人员作为最先接触到用户数据的人群，如果能利用这一优势为企业带来更直接的价值，运维就不会总被当作“浪费钱的替罪羊”了。多跟产品、业务人员、商务经理聊聊，运维人员就会更清楚自己的价值在哪里。
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...我们再看一下哪款手机的销量最好呢？ 列举了TOP10： ? 其中千元机系列分别是荣耀三款、小米一款、红米一款。...华为今年发布的P30和P30pro都取得了不错的销量，而且销量好的似乎都是高配版（低配版被阉割），Apple的三款也是性价比较高（最便宜）的。 看来对于大家挑选手机来说，物美价廉最重要的。...希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
---- 6月18日-23日，数据库国际顶会 2023 ACM SIGMOD 在美国西雅图举行，蚂蚁流式图计算团队一篇论文入选。...而流式图计算中通常需要维持一个较长窗口且动态变化的图，比如在风险识别中需要回溯到几个月甚至几年的数据。...为了解决上述的这些问题，蚂蚁流式图计算团队开发和设计了一款 流图计算引擎 Geaflow，它能很好的解决流式动态图分析、遍历和计算的诉求，同时支持长窗口数据图数据状态管理、DSL 化流图任务研发等特性。...Geaflow 在蚂蚁的风控、营销等场景也得到了非常广泛的应用，同时也在双十一大促中大放异彩。下面我们来剖析下 Geaflow 的运行场景和内部技术。...图片 总结及规划 Geaflow 源于6年前我们在蚂蚁业务场景的尝试，当时我们发现现有的流处理架构并不适合流式图处理，经过两年的孵化，Geaflow 成功的支持蚂蚁反欺诈业务，同时在2018年双十一期间达到每秒处理超过千万级事件的高吞吐量
而对于一些实时性要求较高的场景，我们期望延迟在秒甚至毫秒级别，就需要引出一种新的数据计算结构——流式计算，对无边界的数据进行连续不断的处理、聚合和分析。...Streaming 应用场景 如下的场景需求, 仅仅通过传统的批处理/离线处理/离线计算/处理历史数据是无法完成的： 1）、电商实时大屏：每年双十一时，淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示，要求...要从这些日志中, 聚合系统运行状况 上述展示场景需要实时对数据进行分析处理，属于大数据中的实时流式数据处理 Streaming 计算模式 流式处理任务是大数据处理中很重要的一个分支，关于流式计算的框架也有很多...Streaming 计算思想 Spark Streaming是Spark生态系统当中一个重要的框架，它建立在Spark Core之上，下图也可以看出Sparking Streaming在Spark生态系统中地位...官方定义Spark Streaming模块： SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点
第一章问答： 1.分组交换特点？ 最主要特点是采用存储转发技术 2.多方面比较电路交换、报文交换、分组交换的优缺点： 电路交换通信一定有三个过程，建立连接、通信、释放连接。...但只要双方建立好了连接，双方通信所需的传输带宽就分配好且不会再改变，不会受网络中其他用户影响。...各分组携带控制信息造成一定开销 报文交换也采用存储转发技术，但它不再划分分组，直接将整个报文在网络节点中存储下来然后转发。灵活性不如分组交换，传送数据时延较大。...计算以下两种情况的发送时延和传播时延： （1）数据长度为10^7bit,数据发送速率为100kbit/s。 （2）数据长度为10^3bit,数据发送速率为1Gbit/s。...每一帧包括数据和必要的控制信息 （5）物理层 功能： 协调在物理媒体中传送比特流所需要的各种功能 所传数据单位： 比特 本次计算机网络内容就到这里咯！ 下次再见~
例如，你熬夜赶在双十一晚上的最后1分钟，成功付了尾款，在双十一实时统计大屏中，GMV的值又滚动了一下。...2.实时数据处理技术 实时数据处理，也称之为“流式”数据处理，数据像水流一样每时每刻源源不断地产生后，就立即被清洗处理。这就好比，穿的袜子脏了就洗，今日事今日毕，而不是都攒着。...实时数据一般是业务端即席产生(水源)，通过Kafka等消息通道(水流管道)进行传输，利用Storm或flink等实时组件进行消费处理。例如，双十一统计每秒钟的订单数。...缺点 需要不停的进行数据计算，即每秒钟或者每分钟进行数据清洗和计算，集群资源消耗大。离线数据处理，任务一天跑一次，一次1小时，实时数据处理每分钟跑一次，一天24小时都在跑。...数据周期短，由于是流式处理的方式，相应的组件在实时处理方面能力强，但是没办法存储太长时间的数据，如果容器只进不出，水终究会溢出。因此，一般数据计算的周期会限定在一周内居多。
消息中间件性能究竟哪家强? 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。...RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景...但是,作为经受过历次双十一洗礼的RocketMQ,在互联网应用场景中更有它优越的一面。...Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。...kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统,它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。...今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。...本次， PaddleSpeech 1.0 版本正式发布，为开发者带来了四项重要升级： 全新发布 PP-TTS ：业界首个开源端到端流式语音合成系统，支持流式声学模型与流式声码器，开源一键式流式语音合成服务部署方案...为卷积结构，创新性地提出了基于 FastSpeech2 结合 HiFi-GAN 的流式推理结构， 以 Chunk 的方式进行流式推理，可以使声学模型和声码器的输出与非流式推理保持一致。...这么好的项目，欢迎大家star鼓励 并前来体验，送上链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech 欢迎更多热爱语音技术的开发者们，一起加入 PaddleSpeech
大家要用数据库，就买关系数据库，关系数据库哪家最牛逼，当然是Oracle。...而且伴随着云计算的出现，这些东西用起来也没那么麻烦，有的时候还挺好用的。 于是，今天的现代化互联网企业的架构里面，存储并不是统一的，起码不是关系数据库一家独大。...但是要想服务好阿里巴巴的双十一这种场景，多半够呛。当然，Oracle的用户也不需要伺候阿里巴巴，毕竟，伺候好更多更有钱的企业就够了。 但我估计是不会用Oracle的。...在云计算时代，如果大家都在做着一件事情，而一家公司特立独行想走另外一条路的话，这家公司，要么真的牛逼超前，要么是傻逼。 苹果公司显然是在智能机时代证明了自己是真牛逼。其他做手机的厂商，都是真傻逼。...所以背离了云计算大厂发展方向，试图做一个大而全的产品卖给大家用的想法，我怎么都觉得Oracle是在自己找死的道路上，毅然狂奔，一往无前，谁也拦不住。
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