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。
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。
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。
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
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。
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？
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
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
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
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
电商卖货是很多产品的盈利方式之一，好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值，而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景：优惠券发放和直播卖货，画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
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。
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。
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。
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。
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。
文章目录 写在前面 车联网项目全新升级 创建Flink实时计算子工程 1 在原工程下创建实时分析子模块 2 导入实时分析子模块pom依赖 3 配置实时分析子模块资源文件 创建Flink实时计算子工程 1 在原工程下创建实时分析子模块 总工程结构设计 创建StreamingAnalysis工程 设置打包类型为：jar 2 导入实时分析子模块pom依赖 略 l 工程包目录 3 配置实时分析子模块资源文件 conf.properties # mysql configura
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。
大家好，我是猫头虎。最近，OpenAI又双叒叕推出了一项震撼业界的新功能——实时交互式数据分析。作为一名全栈软件工程师和技术爱好者，我非常兴奋地和大家分享这个消息。
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腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类： √ 实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √ 数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如： △ 常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等） △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
http://blog.csdn.net/fanyun_01/article/details/50921678
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
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。
流处理模式（Stream Processing Pattern）是软件设计模式中的一种，它特别适用于处理实时数据流。在今天的文章中，我们将深入了解流处理模式的概念、用途以及如何在Go语言中实现它。在数字化时代，数据如同生命之血流动在各个系统和应用之间，流处理模式因此成为了处理这些持续不断的数据流的强大工具。
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
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。
对每个人而言，购物是必不可少的一件事。而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
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.
要求苛刻的 GenAI 模型、复杂的数据和强大的 AI 应用程序推动了现代数据库操作方式的重大转变。
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
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
一份新报告显示，尽管72%的受访者认为AI将在1-2年内推动流数据的应用，但实时分析仍是最主要的使用场景。
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。
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导语:在快速发展的数字时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介，企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
今天聊聊一种列式数据库，基于 MPP 和真正列式数据库技术，创建了面向大数据实时分析的全新架构：Vertica
最近在熟悉公司内部的埋点采集，发现数据架构最后是存放到apache pinot库的，因为之前从来没见过，所以有了本文的学习文档。
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