大局部新站的蜘蛛量十分异常而且有时分会越来越少，关于有收录来说，会时不时的掉收录，十分不稳定, 需求友谊链接才干持续给站点增加蜘蛛量 让收录持续增长
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
“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
Cdn服务器在网络上承担着为用户网站访问加速的作用，并且加速的应用也非常的广泛，因此目前这种加速服务器在互联网中有着非常重要的价值，因此通常cdn服务器都需要进行日志，那么CDN日志实时分析的作用是什么？日志分析的好处是什么？
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
在过去几年里，实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展，以及国家政策层面的大力支持。然而，在企业层面上，实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因，主要在于技术门槛高，开发、运维成本难以控制，缺乏成熟的产品化功能。
网络安全态势越来越复杂，传统的基于单点的防护和攻击检测系统在应对现代网络攻击方面有着很大的局限性。
为实现实时分析，通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
本文转载自：AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台，在公司内服务于上百个业务，集群规模 5000 个节点，每日数据接入量 4 万亿，查询量千万级别。作为一个公共的平台，面对的业务场景非常复杂，包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的？研发过程中遇到哪些难点？作为开发者，我该怎么借鉴和避免；作为用户，又有哪些新的思考？ 在2021年4月22-24日举办的 QCo
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，专为提供超低延迟分析而构建，即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源（例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis）中摄取，并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
近日，OpenAI 正式宣布收购 Rockset——这是一款以数据索引及查询功能而闻名的实时分析数据库。OpenAI 在其官方博客上发表的一篇文章中表示，它将整合 Rockset 的技术来“为其所有产品的基础设施提供支持”。
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据，Flink 处理实时数据，Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行，在这段时间内，用户是看不到昨日未产出的离线数据的，数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理，用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下，用户不明白为什么会有这样的情况，给用户带来不好的使用体验。因此，我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出，导致用户看数体验下降的问题。
1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics 推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。 2. Clicky 与 Google Analytics 这种庞大的分析系统相比，Clicky 相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具。 1.
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。 每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文
作者：Josh Epstein，转载自外文网站 背景： SaaS（软件即服务）和云交付模式正把传统企业级软件市场搅得不得安宁。 随着 IT 组织采取灵活的基础架构策略以适应快速变化的商业模式，Saa
6 月 21 日，OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购，表示将整合 Rockset 产品至 OpenAI 所有产品线。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RadClEeU-1625444773065)(/img/1615516690862.png)]
近年来，数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如Eclipse之类的IDE之间感到困惑，或者为该不该用Sublime Text这样的编辑器犹豫？那么您可以看看这篇文章！
T客汇官网：tikehui 撰文 |Felix 传统的CRM将何去何从？以后会有什么新的变化？在未来的一段时间内我们又可以期望什么？请您带着疑问，阅读下面文章，相信您会得到一些启发。 长江后浪推前浪 曾几何时，Siebel 是CRM行业中的巨头。而后来，甲骨文将其收入囊中，并在不到10年的时间与IBM和SAP分庭抗礼，各自占据了CRM的一部分版图。然而现在，包括这三家在内的所有CRM服务商各自的市场份额均未超过20%。 而另一方面，很多年轻公司却正在蚕食这些“老家伙们”的市场份额。Gartner的分析师J
用户在淘宝上买东西是先将钱转入支付宝，然后卖方发货，用户收到货后确认收获，支付宝就可以将钱打给卖方，如果卖方没有货，卖方就可以终止交易，支付宝将将返还给用户。
在大数据时代，企业对数据处理的需求日益增长，特别是在实时数据分析方面。StarRocks 是一种新兴的分布式关系型数据库，专为快速且高并发的实时分析设计。本文将从 StarRocks 的基本概念入手，逐步深入到其应用层面，探讨这一技术如何在现实世界中发挥作用。
数据猿导读 大数据客户行为实时分析系统采用大数据与实时流处理平台技术，从营销、风控、客户体验等多个业务视角满足渠道业务分析决策需求，帮助银行以产品为核心的经营模式，转变为以客户为核心的经营模式，最终实现向客户提供个性化、场景化的智能金融服务。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、
本文介绍了ABTest平台在个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统等领域的应用，以及通过ABTest平台实现算法优化、服务提升、数据效果提升等作用。
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用，我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确，然而年龄预测结果并不是非常准确，但How-Old.net依旧能博得用户一笑，制造诸多欢乐。当然，同大部分网站一样，我们不会保留用户上传的照片，也不会分享这些照片，我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后，我们给数百名
随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域，例如：智能零售、智能工厂、智能监控等，如果把视频比作物联网的眼睛，那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
在去年奥斯卡提名电影《隐藏人物》中，有一个很棒的场景，美国宇航局的“电脑”凯瑟琳·约翰逊请求准许查看机密的每日简报，规划将宇航员约翰·格伦在几周内送入轨道。
简单的说就是买百度统计的高级分析，然后用关键词维度组合其他访问属性导出报告。 n年没有接触SEO了，最近发现现在的搜索引擎优化已经和以前完全不一样了。 自从各大搜索引擎（Google2011年，百度2015年）https化以后，网站获得自己的搜索来源关键词都变得非常的麻烦，最近几年百度/Google等搜索引擎已经全面取消referer中的关键词传递， 除了搜索自身的网站，实时拿到用户搜索来源关键词基本不可能了。 通过https+取消referer中的关键词传递，可以有效避免电信运营商劫持流量获取用户搜索行为
2020年，腾讯云数据库曾举办了一场“十年磨一剑”的发布会，随后，腾讯云原有的TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线将统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”，同时有分析型数据库TDSQL-A、云原生数据库TDSQL-C和分布式数据库TDSQL三大系列。 现如今，分布式数据库TDSQL依旧强势，不断中标，在推进数据库国产化大潮中乘风破浪，同时，云原生数据库TDSQL-C也在许多行业大会斩获多项荣耀，为数字世界的新未来奠基，而分析型数据库TDSQL-A作为海量数据分析的不二之选，似乎少了一
来源|Slideshare 作者|Jen Underwood（微软高级程序经理） 翻译|王翕然 校对|康欣 编辑|Ivy 实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分：现实中的实时
近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
核心原理： 1. 多维数据模型： OLAP的核心是一个多维数据模型，通常体现为数据立方体（Data Cube）。数据立方体由维度（Dimensions）、层次（Levels）和度量（Measures）组成。维度代表分析的角度，如时间、地理位置或产品类型；层次则提供了维度内的粒度细化，如年、季度、月；度量是分析的具体数值，如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存： 为了加快查询速度，OLAP引擎通常采用预计算（Precomputation）策略，通过预先计算并存储可能的查询结果（如聚合数据），减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建，其中汇总数据被提前计算并存储起来，以便快速响应查询。 3. MPP架构（Massively Parallel Processing）： 许多现代OLAP引擎采用MPP架构，如Apache Kylin和ClickHouse，这种架构中，数据分布在多个节点上，每个节点独立处理自己的数据部分，然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性，能够处理PB级别的数据集，并保持高性能。 4. 列式存储： 与传统的行式存储相比，OLAP引擎常采用列式存储，这种存储方式特别适合于数据分析场景，因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量，并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎： 一些OLAP引擎，如ClickHouse，采用了向量化执行引擎，这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理，从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩： 为了提高数据访问速度，OLAP引擎使用高效的索引结构，如稀疏索引和B树，以及数据压缩技术，减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理： 随着技术的发展，一些OLAP引擎如Apache Druid，专注于实时或近实时分析，能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析，满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力，支撑企业决策和业务洞察。
人类正在进入移动加大数据加大网络加云计算的“移、大、云”时代，数据已成为国家战略。海量数据的挖掘、分析、应用，预示着新一波改革的浪潮即将席卷而来。 为了更好地迎战此次大数据浪潮的冲击，不断提升大数据应
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
版权声明：如需转载本文章，请保留出处！ https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/89966108
重金属原义是指比重大于5，相对密度在4.5g/cm³以上的金属，称作重金属的金属，包括金、银、铜、铁、铅等。近年来面临一些比较大的困境，包括：
近年来，随着数据规模越来越大，以及由此衍生出数据实时化的诉求激增，产生了一系列大数据相关的业务场景，场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点，因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
