实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
本文详细介绍了如何使用京东JD商品详情API实现实时数据获取。文章首先概述了京东JD商品详情API的特性和优势，然后介绍了实时数据获取的原理、技术要求和步骤。最后，结合具体代码，详细阐述了如何实现实时数据获取，包括API调用、数据处理和存储等关键技术。
进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，在达特茅斯会议上，麦卡锡提出了AI的概念，但在初期的热度过后，人工智能的发展经历了多次低谷，直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里，人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来，各方面因素都推动其不断发展：理论上，机器学习，尤其是统计学习和神经网络理论不断突破，效果显著；外部环境上，软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力；此外，极为重要的一个因素就是在数据方面，大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏，可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说，现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。
传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸如监控报警类、大屏展示类场景要求秒级甚至毫秒级；另一类诸如大部分实时报表的需求通常没有非常高的时效性要求，一般分钟级别，比如10分钟甚至30分钟以内都可以接受。
导读：本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论，即“实时数据平台”。
到底什么是大数据？大数据与数据统计有什么区别？如果不理解大数据的承载底层技术，很难讲清楚。因此作为解决方案经理，技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
Apache Paimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。Apache Paimon 的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。
1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。
据统计，在信息化时代的今天，人们一天所接触到的信息量，是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外，人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
近日，个推TechDay“治数训练营”系列直播课第二期举办。来自每日互动（个推）的资深数据研发工程师为大家详细解读了实时数仓架构演进，分享了实时数仓的技术选型要点，并结合实战案例详细剖析实时数仓搭建秘诀。
过去的十年是数据处理变革的十年， MapReduce, Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。但是这些数据处理技术都不是实时的系统 — 它们设计的目的也不是为了实时计算。没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。
青年失业率的增长是一个严重的社会问题，对年轻人的就业前景和社会稳定都带来了负面影响。许多年轻人面临着就业匹配的困境，他们往往无法找到与自己技能和兴趣相匹配的工作。这导致了青年失业率的上升。为了解决这个问题，我们需要一种方法来实时监测和分析就业市场的数据，以便更好地匹配求职者和雇主。
全球经济数字化转型是大势所趋。加快数字经济发展，推动数字化变革已经成为未来十年经济发展的重要推动力。数字化增长带来新机遇，DTC（Direct To Customer）的模式在众多企业成为获取与服务最终客户的新趋势，但据分析机构报告显示，在全球数字化转型中，大数据项目只有 30-40% 的成功率，通过简化基础的数据平台赋能数字化转型成为一个关键话题。
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析，并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
数据流处理正在迅速成为企业应用程序现代化和改进数据驱动应用程序实时数据分析的关键技术。随着企业越来越依赖实时数据分析，数据流处理使他们能够实时分析和处理大量数据，提供及时的见解并做出明智的决策。
在大数据领域，流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块，使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。在 Spark Streaming 中，有两个主要的状态计算算子：updateStateByKey 和 mapWithState。
在BI或数据大屏等数据分析工具中，经常需要从多个业务系统中提取原始数据，然后对数据进行清洗、处理，以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用，从高质量的实现企业数据的价值变现。
导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
今天和大家来聊聊推荐系统的架构，首先声明，这张架构图不是我画的，而是我在王喆老师《深度学习推荐系统》当中看到的。
作者简介 张振华，携程旅行网机票研发部资深软件工程师，目前主要负责携程机票大数据基础平台的建设、运维、迭代，以及基于此的实时和非实时应用解决方案研发。 携程机票实时数据种类繁多，体量可观，主要包括携程机票用户访问、搜索、下单等行为日志数据；各种服务调用与被调用产生的请求响应数据；机票服务从外部系统(如GDS)获取的机票产品及实时状态数据等等。这些实时数据可以精确反映用户与系统交互时每个服务模块的状态，完整刻画用户浏览操作轨迹，对生产问题排查、异常侦测、用户行为分析等方面至关重要。 回到数据本身，当我们处理数
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
近日，知名数据库社区墨天轮发布《2022中国数据库行业年度分析报告》，亚信科技全新发布的“超融合+流式实时数仓”数据库AntDB入选报告并被业界广泛关注。AntDB数据库从业务、数据和架构层面，为企业提供全面的数据管理规划与实时数仓处理服务，赋能企业数智化转型。
随着大数据的快速增长，处理和分析大数据变得愈发重要。在这一背景下，Apache Spark作为大数据处理的下一代引擎崭露头角。它是一个开源的、快速的、通用的大数据处理框架，用于分布式数据处理和分析。本文将深入探讨Spark的核心概念、架构、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用Spark技术。
维基百科定义： 大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
如果没有一个好的开始，不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始，总比没有开始强。而完美的开始，则永远都不会来到。
在当今数字化时代，数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加，如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
随着数据时代的到来，数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求，宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie，本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
在数字化转型驱动下，实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式，难于满足“T+0”等高时效场景需求；依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式，无法沉淀实时数据资产，存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
摘要：Logstash是大数据领域中常用的数据处理引擎，能够高效地采集、转换和输出数据。本文将深入介绍Logstash的基本概念、工作原理和常见应用场景，并提供代码示例帮助读者快速上手使用Logstash进行数据处理。
紧接上篇【rainbowzhou 面试3/101】技术提问，上篇从整体到局部，介绍了一下大数据存储以及测试人员如何进行测试的内容；本篇将介绍大数据处理以及处理过程中的测试方法，希望对大家有所帮助。
引言： 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据，企业可以从中获得有价值的洞察，以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
什么是流处理？引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎，设计时考虑了无限数据集。（为了完整性，这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming)）。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
随着整体行业的数字化转型不断深入以及技术能力的不断提高，传统的 T+1 式（隔日）的离线大数据模式越来越无法满足新兴业务的发展需求，开展实时化的大数据业务，是企业深入挖掘数据价值的一条必经之路。
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
传统意义上的数据集市主要处理T+1的数据。随着互联网的发展，当前越来越多的业务场景对于数据时效性提出了更高的要求，以便及时快速地进行数据分析和业务决策，比如依托实时数据情况开展实时推荐、实时风控、实时营销等。特别是各种新技术的出现、发展和日趋成熟，实时数据分析和处理也成为可能。实时的大规模数据处理成为企业数字化转型过程中需要破解的难题，也是企业当前面临的一个普遍需求。
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