这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。...通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。...使用HBase,用户可以在大的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。 一些数据 大家还记得2013年的小米秒杀吗?...实时热点发现 其实秒杀系统本质是还是一个数据读的热点问题,而且是最简单一种,因为在文提到通过业务隔离,我们已能提前识别出这些热点数据,我们可以提前做一些保护,提前识别的热点数据处理起来还相对简单,比如分析历史成交记录发现哪些商品比较热门...Java处理大并发动态请求优化 其实Java和通用的Web服务器相比(Nginx或Apache)在处理大并发HTTP请求时要弱一点,所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造,让大部分请求和数据直接在...同一数据大并发更新问题 解决大并发读问题采用Localcache和数据的分层校验的方式,但是无论如何像减库存这种大并发写还是避免不了,这也是秒杀这个场景下最核心的技术难题。...大促热点问题思考 以秒杀这个典型系统为代表的热点问题根据多年经验我总结了些通用原则:隔离、动态分离、分层校验,必须从整个全链路来考虑和优化每个环节,除了优化系统提升性能,做好限流和保护也是必备的功课。
一、概要: 每当电子商务平台搞活动,“秒杀”经常是提升网站活跃度的利器之一。比如活动日早上10点1元爱疯7秒杀7台,谁看到了估计都想去秒一把,万一秒中了呢。...二、秒杀架构 按照“关注点分离”(SoC)的原则,秒杀业务跟普通的订单业务关注点显然是不一样的,秒杀强调的是高效率、高性能,普通订单强调的是业务流程的高一致性。...秒杀成功后,在Redis中使用队列来记录用户的手机号码和相关秒杀信息,结束用户的秒杀动作,后续交由后端秒杀订单处理模块,按照其固定的处理效率,逐步消化处理之。...在业务上,浪费掉的秒杀库存,可以在下一次秒杀中加上。用户手机号码填错了,可以在业务上要求秒杀之前先校验手机号码或者先登录等等。...当然,不同的秒杀业务,差距也相当大,但是很多思想是一致的,比如简化业务流程,异步化订单处理,与常规业务进行分离部署,使用独立的更加适合秒杀场景的特定技术等等。
教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 作者:July 出处:结构之法算法之道blog 前言 一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌...,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。 ...--十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。 ...据观察,这方面的面试题无外乎以上一种或其变形,然题目为何取为是:秒杀99%的海量数据处理面试题,而不是100%呢。OK,给读者看最后一道题,如下: 非常大的文件,装不进内存。...参考文献 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结; 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解; 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法; 海量数据处理之Bloom Filter详解; 从Trie树(字典树
选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。...选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。...大数据的应用开发一直是过于偏向底层,面临的问题就是学习难度大,所涉及的技术面也是非常广泛,这在很大程度上了制约了大数据的普及,这也是大部分大数据处理平台都面临的突出问题。...采用类黑箱框架模式,用户直接调用大快的相关类即可完成,过去复杂的编码工作。 大快的大数据通用计算平台(DKHadoop),已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。...关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去大快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!
▲气象卫星接收站案例图 卫星数据处理显示软件和反演产品 卫星数据接收处理显示软件对接收到的气象卫星数据进行处理,可生成显示红外图像、多通道合成图像、云分类、气溶胶光学厚度等20余种卫星应用一、二级产品。...▲气象卫星接收处理系统 ▲铨铨科技智能遥感平台 产品类型 产品名称 基本图像 可见光图像、红外图像、水汽图像、彩色云图 监测图像 台风监测、低云大雾监测、沙尘监测、冰雪监测、火情监测、海洋中尺度监测、
最近订阅了 极客时间 | 如何设计一个秒杀系统,这里是每章的学习笔记。 链接:如何设计一个秒杀系统 架构原则:4要 1 不要! 1、数据要尽量少。 2、请求数要尽量少。 3、请求路径要短。...举个例子:比如说秒杀的页面依赖了商品信息(强依赖),但还有一些优惠券信息,交易列表信息这些都不是必要的信息(弱依赖),那这些弱依赖就可以去掉。...请求数据尽量少,从而减少cpu消耗 2.访问路径尽量短,减少节点消耗 3.强依赖尽量少,减少加载时间 4.不要有单点,要有备份 5.减少额外请求,减少加载时间 架构升级的逻辑要具体问题具体分析的 例如秒杀的场景来说
刚接触迅达平台大数据一个月,把一些基本“748260738”知识,总体架构记录一下,感觉坑很多,要学习的东西也很多,先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。...---- 748260738大数据处理流程: image.png 1.是数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来...1.离线批处理maxComputer,这是阿里提供的一项大数据处理服务,是一种快速,完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,编写数据处理脚本,设置任务执行时间,任务执行条件,就可以按照你的要求,每天产生你需要的数据...下图是检测任务实例运行状态 image.png 2.实时处理:采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一大把,在这里讲一下大概处理过程,首先设置要读取得数据源,只要启动...image.png 数据展现:做了上述那么多,终于可以直观的展示了,由于前端技术不行,借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式,第一种,直接读取数据库,把你计算好的数据,通过sql
数据填报系统是企业收集分散的业务数据的一个重要渠道,与传统的Excel数据汇总相比,它具有自动化、效率高、数据可直接入库的特点。
标题:DKhadoop大数据处理平台监控数据介绍 2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。...本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。...今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。
RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。...Pentaho BI 平台,Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础,是以流程为中心的,因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。...Pentaho SDK共包含五个部分:Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。...其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分,囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务,包括配置信息、Solution相关的信息等等...,对于Pentaho平台来说它不是必须的,通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例,它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行
大数据处理必备的十大工具 1....Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。 8....Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。 10....它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由: • 网页数据的量级比公开数据大的多,仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果:GPT3 论文中说自己模型参数是175B,使用了大约300B的token数量进行模型训练,但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦:网页数据有固定的格式,我们可以根据html上面的标签进行处理,而专有数据因为来源很杂,格式不统一等原因,甚至需要一份数据,一种处理方式很费时间。...数据规模 先看结论 • 仅仅用CommonCrawl的网页数据中构建训练数据,训练了了Falcon-40B模型,并取得了不错的效果(huggingcase的大模型开源大模型排行榜OpenLLM Leaderboard...The pile是一个高质量数据集,作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏:有大量的情色、...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要,仅仅是大模型也做不好推理任务,但如果数据处理的好的话,模型的推理能力能大幅提升。
7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。...计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。...Talend是一个统一的平台,它通过提供一个统一的,跨企业边界生命周期管理的环境,使数据管理和应用更简单便捷。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget
场景需求和挑战 面临的场景 金融风控 用户画像库 爬虫抓取信息 反欺诈系统 订单数据 个性化推荐 用户行为分析 用户画像 推荐引擎 海量实时数据处理 社交Feeds 海量帖子、文章 聊天、评论 海量实时数据处理...同时友好支持SQL、Python、Scala、Java、R多种开发者语言 优秀的生态:支持与Ka=a、HBase、Cassandra、MongoDB、Redis、MYSQL、SQL Server等配合使用 平台机构及案例...一站式数据处理平台架构 ?...万条/秒 查询能力:HBase自动同步到solr对外提供全文检索的查询 一站式解决方案:Spark服务原生支持通过SQL读取HBase 数据能力进行ETL,Spark + HBase +Solr一站式数据处理平台...每批次的并发:调大kafka的订阅的分区、spark.streaming.blockInterval 代码热点优化:查看堆栈、broadcast、代码优化 Spark流式处理入库HBase ?
Putdb WebBuilder 图片 WebBuilder是一款开源的可视化移动Web应用开发和运行平台。...基于浏览器的集成开发环境,可视化和智能化的设计,能轻松完成常规应用和面向手机的移动应用开发;高效、稳定和可扩展的特点,适合复杂企业级应用的运行;跨平台、数据库和浏览器的架构,适应复杂的服务器和客户端环境...能够让使用现有的HTML, CSS和JavaScript知识来为 iOS和Android平台开发原生移动应用。 作为一个越来越大的移动Web框架,它拥有超过300个的APIs和活跃的开发者社区。...Jo 图片 Jo这个框架可用于开发那支持HTML5的移动设备,如iOS,webOS, Android和Chrome OS等平台。 ...EmbedJS强大之处在于,它拥有专门为特定平台和浏览器如iOS, Firefox, Android等提供相应的开发版本。这样就能够以最少的代码,为用户提供最佳的体验。
LOB (Large Objects) 分为:CLOB和BLOB,即大文本和大二进制数据 CLOB:用于存储大文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB...,没有CLOB,mysql存储大文本用TEXT TEXT 分为:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和...java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 大文本数据操作...; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //大文本要使用流的形式。...); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么大的数据
根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。...适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。
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