小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
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。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
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。最典型的案例便是淘宝双十一活动,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。
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
备注:Table & SQL API通过Apache Calcite进行SQL解析,并转换成Calcite执行计划,最终调用Flink DataStream/DataSet API。
在实时计算领域,Apache Storm、Samza、Spark Streaming、Kafka Stream、Flink 等开源流式计算引擎层出不穷,呈现百家争鸣之势,Google 也顺势推出了开源的 Beam 计算框架标准。
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
阿里双11实时业务量和数据量每年都在大幅增长,去年双11的实时计算峰值达到了创纪录的每秒 40 亿条记录,数据体量也达到了惊人的7 TB 每秒,相当于一秒钟需要读完 500 万本《新华字典》。
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,这是链接: StructredStreaming+Kafka+Mysql(Spark实时计算| 天猫双十一实时报表分析)
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的,这样我增加个配置,这篇文章就完成了,考虑到大家可能对 Flink 不太了解,也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境,所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点,我们的客单价和笔单价要高得多,因此对于实时数据的误差是零容忍的(比如丢了一个几百万的单子,那实时数据就没有参考价值了)。 所以中文站的实时应用的特点是零误差,事务性,故障可恢复。 在开发实时应用的过程中,我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候,逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
这届双十一显得有些疲,我在朋友圈说“《静悄悄的双11》这类报道应该很快就要出炉”不久,对应内容就已出现多篇。一方面,在新的市场竞争环境中,头部平台变得更加低调,不再有“二选一”这样的口水战,对GMV等数据的公布变得低调了许多,甚至一些平台还要求品牌不得高调发送“战报”。另一方面,因为疫情的原因,各大主流电商平台11月11日当天的“双11直播”活动转战线上,进一步降低了声量。总而言之,今年的双十一,平台低调多了。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
当下,已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称,10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内,3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
上期带大家用StructredStreaming做了双十一实时报表分析,没看过的朋友可以看看,
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
“数据猿年度重磅活动预告:2020年度金猿策划活动(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会)即将推出,敬请咨询期待!
今年是我第一次到天猫双十一活动现场全天候观摩,有幸见证了双11的整个过程。第一个小时就表现出非常强劲的增长势头,直接突破353亿,去年第一个小时只有247亿。早晨6点多已直接超过了2014年全天的57
2022年,双十一迎来第14个年头,人气却不复当年;人到中年,双十一眼前的难关越来越多,流量红利枯竭、消费欲望下降、折扣缩水……到底是谁在杀死双十一?
第一年天猫双十一只有5000万销售额,2018年达到了1682亿。如果算上京东、苏宁等电商平台的交易额,这个数字将更加可观。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内,使用正当的手段方式进行推广,不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为,包括但不限于:
(VRPinea 11月4日讯)2022年度双十一大促全面开启,VR品牌PICO在多个电商平台的开门红活动中,实现爆发式增长。其中旗舰新品PICO 4 VR一体机表现亮眼,在天猫、京东、抖音三大平台均夺得VR/AR品类冠军,强势领跑销量、销售额榜单。双十一开门红首战告捷,也意味着软硬件全面升级后的PICO 4,更受新生代消费者的认可与喜爱。
双11结束了,1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时,但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论:“马云改变了中国”。马云在双11晚会上的总结是,双十一的成交
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
不可否认的是,现在的双十一的确要比以往平淡了很多。看看玩家们的表现,我们就可以看出一丝端倪。如果要是放在以前,双十一的战火或许早就已经开启。尽管双十一的声量已然大不如前,但是,这并不代表双十一已经不再。笔者认为,在当时当下的情况之下,我们应当看到的是,双十一的新变局,双十一的新动向,并且以此来窥探整个电商行业正在发生的新变化。
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 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、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析,那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据,比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列,从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现! | 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 ---- 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、分析。既然数据要储存在表中,就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据,比如人口分析、宏观经济分析
导读:电商业务与我们的生活息息相关,大家可能对电商多少也有一些了解,事实上,即使是一个最小化的电商系统,也依然是非常复杂的。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
相信大数据人对这两年冉冉升起的新星 Flink 都不陌生,Flink是一款构建在数据流之上的有状态计算框架,通常被视为第三代大数据分析方案。
A商城最近要进行双十一促销活动,首先需要统计出从来没有买过任何一件东西的注册会员,然后在双十一当天向他们推送大量促销信息,促成他们购买第一件商品。
双十一刚过,今年的双十一四场晚会“分台而播”,“猫狗狮拼”的战斗日趋白热化、“丁工人们”即便是没了手,还在持续输出,着实也是不容易。
本篇内容将通过三个部分来介绍工商银行实时大数据平台建设历程及展望。 一、工行实时大数据平台建设历程 二、工行实时大数据平台建设思路 三、展望
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表,在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型,是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中,建模抽象出每个用户的属性标签体系,这些属性通常要具有一定的商业价值。
对于本次双十一,最大优惠是轻量服务器,所以,我们主要是放在如何薅轻量服务器的羊毛上。为了更加客观,我们从新老用户来对比一下,看看是否老用户与狗?
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里这波遭“背刺”了: 花了1亿美元收购的开源项目,创始团队离职出走,结果二次创业项目不到一年又卖出去了。 关键是,这个二次创业项目,跟当初卖给阿里那个,不能说毫不相关,只能说……高度相似吧…… 核心业务,都是做Apache Flink这个开源项目的商业化。 △卖给阿里的Ververica官网主页 △新公司Immerok官网主页 消息一出,阿里“冤大头”的说法不胫而走。 而这同一个项目卖两次的操作,也给吃瓜群众看得一愣一愣的: 没签竞业协议?
如今,国内云服务器市场竞争是异常激烈,送走双十一、黑色星期五,又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户,推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力,但是相关的政策和套路,还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中,比较有诚意的还是腾讯云商家的活动,其中有一款三年1449元的配置,5M带宽、8GB内存、2核CPU,当然是只可以选择几个国内的机房。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
随着移动支付的兴起,绝大多数商场已经从原来的统一收银改为商户自主收银。但是,商场转为商户自主收银后,商场面临不知道商户实际经营情况,在租金谈判和续租谈判中,商场因为不清楚商户的实际收入,丧失了一部分话语权。同时,因为疫情影响以及线上购物的不断挤压,商户在实际经营中,越来越期望能与商场共担风险和共享利润。而且,商户独立收银的情况下,商场会员的积分体系要依赖于会员拍照上传小票、微信商圈或者支付宝商圈;这两种方式下,积分成功率一般在70%~80%左右,而拍照积分还需人工审核,又增加了运营成本和失误率。
摘要:在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中,菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进,以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云