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。
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。
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
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。
又是一年“双十一”,阿里巴巴以571亿元的交易额刷新纪录。在畅享消费盛宴的同时,互联网销售大数据为众多保险公司提供了必要的数据支持,同时成为其发展、创新的主要依据。 大数据采集 电子商务对于保险公司而言,不仅只是一个工具,还是一块等待开发的大蛋糕,通过有效的数据支撑,使得保险公司能容易获取丰富的客户数据,用以提升销售和营销策略。 来自于中国平安的公开数据显示,“双11”购物节期间,中国平安官方旗舰店于11月11日上午9:35即实现总成交金额过亿元,成为金融保险行业内最快过亿元的官方店
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
覆盖业务 经过几年时间的改造和推进,到 17年双十一的时候,已经有大量的业务都有了 node 的身影,基本上天猫大部分的 web 页面都是通过 node 渲染出来: 天猫首页、大部分天猫频道页、双十一会场以及所有天猫的活动页面都全部基于 node 应用提供服务。 商品详情、店铺和搜索页等主流程链路上,以及天猫超市和天猫会员等业务线上的页面渲染。 天猫页面搭建平台 web 层基于 node 进行开发,双十一期间在此平台上搭建了超过 1000+ 个双十一相关活动页面。 工作职责 在上述覆盖了 node 的业务
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:
11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写,中文意思是"入侵检测系统"。
工业控制系统是国家关键基础设施的重要组成部分,一旦遭受网络攻击,会造成财产损失、人员伤亡等严重后果。为向工控安全领域的研究人员提供理论支持,对工控系统攻击的特点和检测难点进行了分析,报告了工业系统中入侵检测技术的研究现状,并对不同检测技术的性能和特点进行了比较,最后生成了一份工业入侵检测研究综述。
有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Python 火了一把。实际上 Python 拥有庞大的第三方支持,生态系统非常完整,可以适用各种场景和行业。这次,我们准备通过 Python 学习爬虫的开发,既简单有趣,而且是数据采集重要
大概去年这时候,写过一篇文章:浅谈容量测试与容量规划:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
本文以商品交易数据追踪为例,介绍了适合NodeJS全栈入门区块链开发的技术方案:Ethereum+Truffle+Electron+Metamask,这篇文章偏科普性,不涉及到具体代码。 作为《区块链全栈开发系列》的开篇吧。 ---- 先看下去年的天猫双十一战报,交易额达1207亿。不知今年能达到多少? 交易额虽然惊人,但是双十一也存在一些黑暗面,通过搜索引擎简单搜索,我们可以看到返回的内容,如下示例: 每年双十一都会搞得轰轰烈烈,一年比一年火爆,火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗?
最近,在GitChat发布一场Chat(Chat地址请猛戳这里),人数当天就达标了,今天把文章完成提交,同时将文章中的代码发布到码云,我就等待大家前来捧场了,Chat地址请猛戳这里。 有人爬取数据分析黄金周旅游景点,有人爬取数据分析相亲,有人大数据分析双十一,连小学生写论文都用上了大数据。 我们每个人每天都在往网上通过微信、微博、淘宝等上传我们的个人信息,现在就连我们的钱都是放在网上,以后到强人工智能,我们连决策都要依靠网络。网上的数据就是资源和宝藏,我们需要一把铲子来挖掘它。 最近,AI 的兴起让 Pyt
一年一度的全民购物即将来临,估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了,都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗?
数据采集的设计,几乎完全取决于数据源的特性,毕竟数据源是整个大数据平台蓄水的上游,数据采集不过是获取水源的管道罢了。
目前我所接触过的所有编程语言都只有掌握三个内容就可以了:就是输入、处理、输出。我们已经安装好了Python,可以来一个最俗套的程序。 首先我们打开windows的控制台,然后输入python回车,然
据T猫公布数据显示,截至11月11日0点45分,已有411个去年成交额过百万的中小品牌,今年销售额突破千万;有40个去年双11成交额千万级的品牌,在今年双11成交额突破了1亿元大关。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
双十一来了,你准备好了吗?不管你是否准备完毕,我们带来了全网首发的 PowerBI 秒级实时大屏展示方案,你可以直接用来展示双十一的实时状况。
做了项目的商业分析后,最近也一直在思考:商业分析具体意义在哪里,能够带来哪些价值呢?怎么样才能够更加有趣呢? 在很多人的理解中,商业分析貌似是高高在上,都是高难度的分析模型、数学算法,认为从事这项工作的人都是“精英”。然而事实上,商业分析无处不在,小到一个在哪儿吃饭的决定,大到买房子、理财投资的考量,都是属于商业分析的一种。 只是与从业者不同的是,从业者的商业分析是基于对业务的需求和问题,通过分析模型和算法,来解决、回答出现的或者潜在的问题,最终带来实际的效益。这是基于数据的分析、模型的运用,但是都逃不过是
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展,人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化,效率大为提高,信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出,如果不能很好地解决这个问题,必将阻碍信息化发展的进程。由此可见,信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注,其重要性也日益明显。
熟悉windows的安装Python不难,首先官网下载,地址:https://www.python.org/downloads/。 有两个版本,根据需要选择自己的版本,现在越来越多的库开始支持3,所以
堆排序算法是一种经典的排序算法,它可以用来探索现代监控软件的功能与价值,尤其是在处理海量数据和实时监控方面。那么,咱们一起来看看怎么用堆排序的思路来揭开现代监控软件的神秘面纱吧!
618购物狂欢节前后,网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现,同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据。
最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
转眼新的一年又来了,趁着这段时间总结下2017这一年的工作经验,避免重复踩坑。MOB数据采集平台升级也快经历了半年时间,目前重构后线上运行稳定,在这过程中挖过坑,填过坑,为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。 一、升级与重构的原因 📷 旧有架构 上图为旧有架构,主要服务于Hadoop2.x离线计算(T+1)以及Spark的实时计算(T+0),但在数据采集、数据流动、作业调度以及平台监控等几个环节存在的一些问题和不足。 数据采集: 数据采集平台与数据统计分析系统分离,不能统一管理数据流向,并且消耗服务资源
当谈及FFT(快速傅里叶变换)时,我们实际上在探讨一种神奇的数学算法,它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而,要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT,似乎有些少见,这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威,与网络管理貌似关系并不直接。
“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!
想必大家都听说过俗语——早起的鸟儿有虫吃,early-bird一词就源自黑色星期五,早起的消费者能抢到打折爆款,早做打算的商家才能从容应对爆单的处理。
Tech 导读 本文面向受众可以是运营,可以是产品,也可以是研发、测试人员,希望通过如下思路(知历史->清家底->明目标->定战略->做战术->促成长)帮助大家了解电商大促系统的高可用保障,减少那些高深莫测的黑话和高大尚的论调,而希望以体系化的知识让读者有所得。
我的 87 岁的祖母住在沈阳郊区的一所老房子里。虽然她年岁已高,但却很有技术悟性。平常她会用三个 App 进行网购:在京东上买书,在拼多多上买水果,在淘宝上买其他东西(衬衫、围巾、洗涤剂、数独板)。
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。
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
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
在历经流动性挑战、新战投入驻、掌门人换帅后,一直在节衣缩食的苏宁易购又迎来了双十一这场大考。
线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来,据数据显示,2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势,实物商品的线上零售额同比增速达15.3%,占社会消费品零售总额的比重为24.3%。
1、被采集的数据主要是网页跳转数据:比如你从哪个网页跳转入该购物网站、你点击了哪些商品页面、在商品页面上停留了多少时间。
目前大多需要进行高速流量处理的场景,基本都是使用DPDK进行数据包处理加速,DPDK虽然是开源免费的,但是DPDK提供的API很简单,进行开发十分复杂,耗时,应用困难,于是许多人开始寻找替代方案–虹科PF_RING ZC。
而阿里经济体中的 ABC,其中的 BIG DATA,即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ,我们用大数据赋能商业,创造价值。
背景:随着互联网的普及和移动设备的智能化,学生在校园网上的行为数据不断增加。这些数据包括学生的网络访问记录、在线学习行为、社交媒体活动等。这些数据蕴含着丰富的信息,可以帮助学校了解学生的行为模式、需求和偏好,为学校提供更好的服务和支持。
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
导言 很高兴参与DevOps时代社区的拆书联盟第一季活动,有幸能与几位DevOps大牛一起解读《DevOps Handbook》一书,这本书作者牛,内容也很牛,就连著名的培训机构把这本书作为DevOp
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