是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...体现在业务层面，消费者如今参加秒杀活动，无论是否是双节的大促高峰期，瞬时就可以得到抢购结果的反馈，不需要等待。在数据库层面实现抢购公平，意味着秒杀活动已经是真正意义上的“拼手速”的事情。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。
这样我们便可以直接绕过复杂的js，而直接把数据给到 home_tj.html顶部的全局样式中 用{{ }} 来占位替换。...我们回到views.py中，先写好需要的统计数据 实际的数据 ，如： 2.计算百分比，我们可以用他们当前数量级的最大数作为分母，来求出百分比 刷新下页面就可以看到打印结果： 如图，已经成功计算出了角度...给到前端： 我修改了前端的展示数据样式，不显示百分比，而是实际数据。 注意，是分成了四个变量给过去，每个变量都有实际数据和百分比角度 4....展示实际数据： 看看效果： 注意看到，他们的实际数据已经展示成功了，并且动画增长依旧给力。 5....list(DB_Statistics.objects.filter(tool_which='big').values()) data_tj = [79,1223,22,9] #这是四个维度的数据
当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...延时的主要原因可能是请求队列过长或受网络延时影响，此时要特别注意跨机房（跨IDC）的应用请求和数据同步。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。
双中台架构的定义 企业除了对业务信息化有需求，还存在对数据的信息化需求。因此，中台战略不能只面对业务，还需要对数据提供一个全局解决方案。...除了业务中台，还有一个很重要的中台战略落地产物，便是数据中台，数据中台负责整个企业的数据资产管理。 现在中台战略已经演化出了双中台架构，如图6所示。...图6 双中台架构 在双中台架构下，由业务中台快速支撑前台业务应用完成落地，在将各业务线的不同应用装入数据仓库进行标准化后，形成企业级的数据应用（如统一化报表、前台数据应用）。...要想落地双中台架构，最好的路径是先建设业务中台，在实现业务标准化后， 再进行数据中台建设。...ChatGPT：“有多少人工，就有多少智能” 书单 | 双12购书清单TOP10 ▼点击阅读原文，了解本书详情~
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark
2022 MongoDB 数据和创新报告也证实，数据处理是应用程序构建过程中最为棘手的一环。...诚邀您参加《MongoDB 开发者数据平台降低企业“创新税”》网络研讨会，与我们共同梳理导致创新严重受阻的原因、开发者所面临的重重挑战以及如何将 MongoDB 作为开发者数据平台，突出重围，助力企业创新
其实这样的KEGG数据库的12大代谢通路数据挖掘文章很多，其中一个佼佼者是复旦大学邵志敏团队三阴性乳腺癌的代谢组学文章，文献标题是：《Metabolic-Pathway-Based Subtyping...12大代谢通路以及其分类，首先KEGG官网在：https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 进入官网就可以看到12大代谢通路分类，列表如下所示： Carbohydrate...通过KEGGREST包来探索KEGG数据库的12大代谢通路 正常情况下，大家安装R包应该是都问题不大了。...另外，通过观察KEGG官网 ：https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 的12大代谢通路，可以看到通路的id都是00开头，所以很容易使用下面的代码进行批量查询 ：...86个代谢通路的1660个基因，所以我重新认真看了看 KEGG官网 ：https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 的12大代谢通路，发现有一些通路居然是01开头，并不是
大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。...数据接入模块：由于采集数据的速度和数据处理的速度不一定同步，因此添加一个消息中间件来作为缓冲，建议选用Kafka来实现。 流式计算模块：对采集到的数据进行实时分析，建议选用Storm来实现。...数据输出模块：对分析后的结果持久化,可以使用HDFS、MySQL等。 日志采集选型 大数据平台每天会产生大量的日志，处理这些日志需要特定的日志系统。...支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。...Flume的设计目标 可靠性 Flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定成功，在送到目的地之前，会先缓存数据，待数据真正到达目的地后，删除自己缓存的数据。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司...， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。
工具列表包括其属性(名字，创建时间 等) 应该存放于数据库中，而django作为后台会自带一个轻量级数据库，不用部署，不用启动数据库服务，直接拿来用就行。...虽然说是轻量级，但是也不是我们的平台能够用尽的规模，所以不用担心什么。 建一张工具表： 上图中，俩个字段都为 字符串格式，最长20-30字符，默认为空字符串。 2....去django后台，手动添加至少两条数据（工具） 方便后续做验证。 需要先启动django服务后进入下面网址。...然后我们去打开views.py，书写简单的增删改查功能： (本节课只讲一个获取查询功能) 添加好常用的引入库后，就可以正式写我们第一个功能，查询所有工具数据的接口功能： 上图中，我们从数据表DB_tool...中拿到了所有数据用tools变量来引用。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。
/ 建设思路 / 基于以上问题，结合公司战略目标，宝光股份携手Smartbi搭建营销管理分析平台，连接现有ERP、CRM等业务系统数据，建立数据集市，形成适合宝光股份的营销管理分析指标体系，形成以营销管理...依据营销总关注的业务重点，宝光股份携手Smartbi进行高管驾驶舱搭建和营销业务专题分析，由此支持营销决策和具体营销业务开展，以指标量化的管理手段提升领导决策效率；Smartbi帮助宝光股份搭建以营销业务为主的营销管理分析平台...点击下载《制造业大数据分析解决方案》 / 项目价值体现 / 高管关注的业绩指标在营销管理分析平台中设置了阈值，以便实时监控并预警。...该平台会将增量订单、增量客户、增量区域等数据情况实时推送给销售领导，供其进行调研决策。...同时，整个平台的搭建让营销业务板块的分管领导能够掌控订单执行过程，了解订单的总装环节和检测环节等流转过程，及时进行资源调配，提高了整体管理决策的效率。
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。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。...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。...kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据...单位分钟 （5）Spark中正在运行的任务数量 图片11.png 监控 Spark中正在运行的任务数量 纵轴表示内存容量，单位MB 横轴表示时间,单位分钟 （6）正在运行的stage数量 图片12
不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ?...智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。...第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。...这种模式利用大数据分析技术，让客户在咨询投资顾问之外，有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务，比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。...第2种：基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力，为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金，因为它的周转率低，降低了交易成本。
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。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...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。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。...中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。...ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。
数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。...列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。...列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。...Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色： Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。
Global Fishing Watch是由谷歌，Skytruth和Oceana共同创建的一个平台，负责监测全球的捕鱼活动，宣布增加两个新的数据层以提高过度捕捞的“透明度”和“警觉度”。 ?...Global Fishing Watch通过12个类别的30万艘船舶的数据库训练了机器学习算法，以确定渔船与冰箱船停靠的时间，以及确定转运发生的可能性。...利用美国国家海洋和大气管理局（NOAA）运营的气象卫星提供的数据，算法可以检测船上的灯光，从“带有基本灯光的小木船”到“具有相当于体育场馆照明的大型工业船”，从而跟踪另外的10至20万艘船。...捕鱼不是研究人员在人工智能帮助下追踪的唯一活动。在本周美国国家科学院（PNAS）会议中认可的一篇论文中，科学家们详细介绍了一个系统，该系统可以以96.6％的准确度识别，描述和统计野生动物。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
