有一天，产品说：我要一个按周排名的排行榜，以反映本周内用户的活跃情况。于是周榜（按周重置更新的榜单）诞生了。为了满足产品多变的需求，我们一并实现了小时榜、日榜、周榜、月榜几种周期榜。...本以为可长治久安了，又有一天，产品体验业务后说：我想要一个最近7天榜，反映最近一段时间的用户活跃情况，不想让历史的高分用户长期占据榜首，可否？于是，滚动榜（最近N期榜）的需求诞生了。...加分操作还是同时加当日的R_i和全局唯一的S，但每日零点的离线作业改为从S中减去R_{i-(N-1)}的数据（即将最早一天的数据淘汰，从而实现S的计数滚动）。...但缺点也不难看出，对于7天滚动榜，每次写操作需要更新7个榜单，写入量小时还勉强能接受，如果写操作量大或者需要的是30天、60天滚动榜，此方案可行性几乎为零。...以3天滚动榜为例，次日滚动榜初始态为当日滚动榜减去n-2天的日榜数据。
客户联系 我们根据过去 12 个月的使用统计数据联系了仓库用户，以及该集群中的数据提供者。我们安排了时间，引导他们做出决定，并寻求他们对这次迁移的支持。这种利益相关者的支持对我们的成功迁移是很重要的。...如果我们为提取过程分配更多容量来加速数据传输，就需要一天或整个周末来人工操作。 源上的数据操作：由于我们在提取数据时本地系统还在运行，因此我们必须将所有增量更改连续复制到 BigQuery 中的目标。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...经常和尽早互动：我们从旅程的第一天起就与我们的用户互动，与他们分享我们所看到的成果，告诉他们我们计划如何取得进展。我们与用户分享了我们的计划、创建了工作组并集思广益。...总结与后续 目前，PayPal 的用户社区已经顺利过渡到了 BigQuery。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。...Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数（见表格 nyc-tlc:green），也包括国家海洋和气象局的天气数据（见表格 fh-bigquery:weather_gsod...类似地，你可以运行 BigQuery，按一年中每一天的序号来预测这一天的出租车搭乘总数。 ? 通过合并天气和车次数据库，我们就得到了供机器学习使用的完整数据集： ?...为了创造出测试数据集，我们将集齐所有的训练数据，把它按 80:20 分为两部分。我们将在 80% 那部分的数据上训练模型，并用剩下的 20% 的数据测试机器学习模型的水平。
以下课程是我用于准备认证的课程，按完成顺序排列。我列出了通过认证考试的费用、时间表和实用值。 ? 这是一些令人获益匪浅的在线学习资源，我过去常用它们备战考试。...得分较低的唯一原因是它没有专注于专业数据工程师认证（从标题可以看出）。 在完成Coursera专业化课程后，我将此作为复习课程，因为我只在一些特定的时候使用过Google Cloud。...是一款专为云计算而设计的数据库，兼容ACID且可在全球范围内使用） • 大致了解一些相关和非相关的数据库选项（例如MongoDB，Cassandra）的曾用名 • 每个服务的IAM功能略有不同，但了解如何将用户从可以看见数据与可以设计工作流分离开来是有益处的...我在考试前一天找到了这个资源。由于时间限制，我没有参与，因此缺乏实用值的的评分。...设计数据处理系统 2. 构建和维护数据结构和数据库 3. 分析数据并实现机器学习 4. 为分析和优化建模 5. 确保可靠性 6. 可视化数据和提议策略 7.
BigQuery仅表现出优越的性能的唯一例子就是大连接操作。...我们可以使用8节点dc1.large Redshift群集以更低的价格获得更快的速度，每个客户的价格为48美元/天，因此迁移到BigQuery对我们来说不会具有成本效益。...“ 此外，Redshift可扩展性使用户在增加内存和I / O容量等资源时可以提高性能。Panoply根据数据和查询的数量以及查询的复杂性无缝缩放Redshift用户的云足迹。...虽然这增加了复杂性，但它还为数据仓库用户提供了将历史BI与更具前瞻性的预测性分析和数据挖掘相结合的能力。从BI角度来看非常重要。 备份和恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性和持久性。...出于这两个目的，Redshift会自动将备份存储到S3，并允许您在过去90天内的任何时间点重新访问数据。在所有情况下，检索包括一系列可以使即时恢复成为繁琐冗长操作的操作。
高基数维度 高基数维度是指在一天内包含超过 500 个唯一值的维度。这可能会给 GA4 中的数据分析带来挑战和局限性。 GA4 中的基数会对数据的准确性和可靠性产生负面影响。...未关联到 BigQuery 帐户 Universal Analytics 360 中提供了与 BigQuery 相关联的功能，但在免费版本中不可用。现在有了 GA4，所有用户都可以访问该高级功能。...由于它从您连接的那一刻起就将数据导出到 BigQuery，因此请务必在一开始就进行设置，以便获得尽可能多的历史数据。...要将 GA4 关联到 BigQuery，请在 GA4 设置中导航到 BigQuery 链接。...为了完成与 BigQuery 的关联，您需要创建一个 BigQuery 项目，该项目将要求您输入结算信息。
这对于更多用户来说应该是微不足道的。 如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。...6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。 我们发现每日表将在格林尼治标准时间下午 4 点左右创建前一天的表。...这使我们无法在此阶段执行广泛的查询测试（我们稍后将根据实际使用情况进行分享），从而将下面的查询限制为 42 天（自我们开始将数据从 BigQuery 移至 ClickHouse 以来的时间）。...以下查询查询我们网站blog区域10 月份的总用户数、回访用户数和新用户数，按天对结果进行分组。...考虑到上述数量，用户不应在此处产生费用，并且如果担心的话，可以在 N 天后使 BigQuery 中的数据过期。
Snowflake 几乎可以支持无限数量的并发用户，并且几乎不需要怎么维护和管理。该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。...图片来源：BigQuery 文档 BigQuery 可以很好地连接其他谷歌云产品。...此外，用户不必再等到下午 1 点才能收到前一天的数据报告，而是在每个工作日的上午 9 点就能收到信息。 选择云数据仓库时需要考虑的因素 这些主流云数据仓库有相似之处，但也有很大的不同。...BigQuery 提供了一个流 API，用户可以通过几行代码来调用。Azure 提供了一些实时数据摄取选项，包括内置的 Apache Spark 流功能。...Snowflake 使用信用额度，根据用户使用虚拟仓库的数量和时间的长短进行收费，存储则是按每个月的 TP 单独计费。 生态系统同样重要的是，考虑现有应用程序和数据所在的生态系统。
使用1.28亿用户进行性能比较 下表显示了针对1.28亿用户在1天，7天和30天计算的比较。...缓存的另一个好处是它允许快速群组分析，例如使用手机的每周唯一用户 - 手机用户 Bitmap 与每周活跃用户 Bitmap 的交集。...或者，如果我们想要滚动计算过去n天内的唯一用户，那么缓存每日唯一用户的计数会使这变得简单 - 只需从缓存中获取前n-1天并将其与实时每日计数结合起来即可，而这只需要50ms。 7....示例代码 下面的Java代码片段指定用户操作和日期来计算唯一用户： import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.BitSet; ......BitSet users = BitSet.valueOf(redis.get(key.getBytes())); return users.cardinality(); } 下面的代码片段计算指定用户操作和日期列表的唯一用户
、去重校验以及批量写入13.多数据源的工程代码实现14.多批次滚动迁移的代码逻辑实现15.手动触发和自动触发被中断的全量数据迁移任务16.按天粒度的订单数据量定时计算逻辑17.全量数据同步过程中的进度处理逻辑...，每一次全量数据迁移任务，唯一标识是ticket。...(1)简述关于select count()的问题(2)计算迁移进度的第一步(3)计算迁移进度的第二步(4)巧妙的统计滚动进度方案(5)按天粒度的订单数据量定时计算流程和实现至此，已经介绍完全量数据同步方案的设计...InnoDB引擎需要一行行从引擎中读出数据然后累计计数，所以表记录越多count(*)效率越低。...天的该表统计数量 minDate = DateUtils.addDays(-2)
（例如当前设备滚动码序列为 2，Window [next]=3，那么滚动码序列 3、4、5 都可以解锁设备） Window [future] 表示从现有的计数多少属于未来的计数序列序列 Window [...，所以它能够直接解码并找到其中滚动码计数部分，还可以随着你发送的次数自动增加计数器 flipper1 进入到 Sub-GHz 的 Read 选项进入监听状态，重启 flipper2 的 rolling-flaws...APP 使其恢复到初始状态，然后按下 Transmit Signal，此时 flipper1 收到滚动码信号并解析 flipper2 进入 Receive Signals 界面，此时 flipper1...了，可以看到理由是 NEXT 说明是正常的滚动码发送序列中的下一个代码 回滚攻击 前面提到，为了防止用户不在接受其范围内不小心按下了遥控器导致滚动码不匹配，接收器在收到一个在窗口（Window [next...我在和别人介绍它的时候也说就是个玩具那为啥加拿大、澳大利亚都说这设备可能被用来做坏事呢 前些天与朋友吃饭，聊起国外的时候突然灵光一闪，这东西在国外那么火，有没有可能是因为人家真的能用上哇！
这里我们巧妙利用了矩阵的总计栏进行中间过程展示，窗口函数进行上下滚动计算。...对科目和计算分组都添加索引进行按列排序。这种数据结构可外部导入，也可SWITCH函数生成计算列。...新建如下四个度量值： M.当前数据 = SUM('表'[值]) M.累计数据 = CALCULATE ( [M.当前数据], WINDOW (0, ABS,...]) M.科目名称 = SELECTEDVALUE('表'[科目],SELECTEDVALUE('表'[计算分组],"期内溢利")) 当前数据和累计数据为中间计算过程，展示层使用的是M.使用值度量值，...当科目存在唯一值是返回当前值，否则进行滚动计算返回累计值。
按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分为 时间窗口 (Time Windows) 和 计数窗口 (Count Windows) 。...，例如：每隔 6 分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量，那么统计窗口彼此之间就是存在重叠的，即 1天可以分为 240 个窗口。...,Time.seconds(3)) 2.3 Session Windows 当用户在进行持续浏览时，可能每时每刻都会有点击数据，例如在活动区间内，用户可能频繁的将某类商品加入和移除购物车，而你只想知道用户本次浏览最终的购物车情况...，此时就可以在用户持有的会话结束后再进行统计。...，实现方式也和时间窗口完全一致，只是调用的 API 不同，具体如下： // 滚动计数窗口，每1000次点击则计算一次 countWindow(1000) // 滑动计数窗口，每10次点击发生后，则计算过去
我是谷歌 BigQuery 的创始工程师。作为团队中唯一一个非常喜欢公开演讲的工程师，我到世界各地参加会议，解释我们将如何帮助人们抵御即将到来的数据爆炸。...在接下来的几年里，我花了大量时间解决用户使用 BigQuery 遇到的问题。我与别人合著了两本书，在其中深入研究了产品的使用方式。...人们往往需要查看的是前一小时、前一天或上周的数据，这通常需要频繁查询较小的表，对大型表只要选择性地查询便可以了。...我在会议上演示的 BigQuery 的 PB 级查询零售价是 5000 美元，很少有人愿意花费如此昂贵的费用。 请注意，即使你没有使用按字节付费的定价模型，关于对少量数据优惠的激励政策也是有效的。...在 2006 年，AWS 推出了 EC2，我们能得到的唯一实例大小是一个单核和 2 GB 的 RAM。有很多工作都不适合那台机器。
图：某业务，按用户当日领取金额分群的有关数据（来自腾讯灯塔截图） ------ 基于运营的缓慢变化维度 ------ 选择一种合适分群方式，可以考虑结合基础属性和动态数据的优势。...图：按最近1个月（每日向前滚动计算1个月）领取红包天数分层，DAU用户留存曲线 如上图，可以看到，红包敏感的群体（滚动计算过去1个月领取「22-28天」红包）群组的用户留存率在明显下跌， 如果按「当日领取红包的用户...1个月的活跃天数分段分群 - 滚动计算过去1个月有观看直播的用户群 - 滚动计算过去1个月发布视频天数分段分群 通过在运营指标构造的缓慢变化维度上分析异动数据，比较容易找到业务的交集影响和变化 红包敏感群体...： 1、维度的选择，要滚动较长的周期，例如历史滚动28天、历史滚动90天领取红包的天数分段，这里滚动周期越短，时效性越好，能够反映用户最近的状态；滚动周期越长，维度的稳定性越好，用户群的一致性越稳定 2...、维度的选择，选择鲁棒性好、受极端值影响小的指标分段，如历史28天内领取红包的天数，就比历史28天内领取红包的次数要更好，因为领取次数可能更容易受极端值影响，鲁棒性不好，不容易反映出用户的真实分层情况
由于同步计数值每次发送都不同, 即使是同一按键多次按下也不例外。同步计数自动向前滚动, 发送的码字不会再发生。因此被称为滚动码。...接收端接收到密文之后，通过厂家的DES密钥进行解密，解密之后得到同步计数和编码器序号。...首先检测编码器序号是否与接收器的序号相对应，如果对应，就检测同步计数是否在同步窗口内，也就是说是否大于本机保存的同步计数，但是又不大得太多，如果大得太多，本机就再作一次同步。...如果在同步窗口中，通知执行机构执行用户命令，比如说打开门锁或者关闭门锁之类的。...由于加密算法能够把明文打散，因此，码的滚动会使得发射的码变化差异很大而难以破解，由于同步计数的存在，重复发送也没有效果，因此要攻破该类系统就要攻破DES算法。
如果每个子业务按天滚动建立Index，每个Index 5个分片、一主两从共三副本的情况下，集群内部会有多达45w~个分片。在集群内分片过多时，经常遇到下面这些问题： 1....调整滚动周期 根据保留时长调整index滚动周期是最简单有效的思路。例如保留3天的数据按天滚动，保留31天的数据按周滚动，保留一年的数据按月滚动。...合理的滚动周期，可以在存储成本增加不大的情况下，大幅降低分片数量。 对于我们的场景，大部分数据保留31天，在按周滚动的情况下，集群的总分片数可以下降到6.5w~个。...其他用户可结合具体场景考虑，同时注意单分片的记录条数不要超过上限2,147,483,519。...考虑到集群的持续扩展能力和可靠性，我们采用预创建方式提前创建分片，并把按Index的创建时间均匀打散到每周的每一天。 持续调整分片数 对于集群分片的调整，通常不是一蹴而就的。
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
云直播
对象存储
实时音视频
