关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳阅读原文观看完整直播回顾 讲师介绍 腾讯云 CKafka 产品经理，负责腾讯云消息队列系列产品的产品策划相关工作，在PaaS中间件领域有着丰富的经验。 腾讯云Ckafka核心研发，精通Kafka及其周边生态，拥有多年分布式系统研发经验。主要负责腾讯云CKafka定制化开发及优化工作。专注于Kafka在公有云多租户和大规模集群场景下的性能分析和优化。 腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafk
腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。 Tencent Cloud Kafka 介绍 Tencent Cloud Kafka 是基于开源 Kafka 引擎研发的适合大规模公有云部
导语：腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
Java基础语法，面向对象，字符串，异常，集合，IO，线程、数据库、JDBC，Maven
随着物联网、5G和AI的兴起和发展，整个世界都在向数字化和智慧化转型，到2020年将会有500亿个智能设备连接到物联网，同时因为延时、吞吐、安全、成本等需求，越来越多的IoT设备数据将在边缘进行实时的处理、分析和计算，云计算的能力也将逐步下沉和延伸到设备和数据的源头来提供边缘计算服务。
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 提供多种音色选择，支持自定义音量、语速，让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中，5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷，唯一不变的就是变化！对于我们所学习的大数据来说更是这样：数据产生的越来越快、数据量越来越大，数据的来源越来越千变万化，数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视！数字化时代的未来正在被我们创造！
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
Flink是一款非常优秀的流式计算框架，而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎，它们是各自所处领域的佼佼者，这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计，ClickHouse同样也可以用于流式统计，但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域，面对繁杂的流式数据统计需求，以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
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。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
大数据介绍 hadoop3.2.1 根据官网开启之旅 storm 实时计算 纯流式计算 无头无尾 已经过时 Spark Streaming 非纯流式计算 有桶的概念 Flink 纯流式计算框架 无头无尾 用户画像 => 什么样的人喜欢购买什么样的东西 产品聚类 => 类似产品形成一类
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样，能够产生正确的、一致的、可重复的结果（技术上更胜一筹）。
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变，但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起，到流批一体在企业内部的落地，再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓，Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易，Flink 到底是如何做到的？其背后的推动力是什么？凭什么受到全球企业和开发者的青睐？带着这
Prometheus 在云原生监控领域已经成为事实的标准。在业界常见的实践案例中，更多是介绍如何做基础的监控能力对接，很少介绍如何将 Prometheus 大规模的应用于生产环境的案例。而在现实场景中，大型互联网公司 / 金融行业场景的大规模、高可用、高时效性、高精确度等要求，会对现有的联邦或分布式存储 Prometheus 解决方案带来挑战。
大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 01 大数据时代 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情，一切按照社会的习惯前行，那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？ 大数据本质是： 随着科学技术发展，更多的数据能够被存储了，能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
2019年在网络科技领域最火热技术名称是什么？物联网、5G、边缘计算想必这些词汇大家早已是耳熟能详，听了这么久的热词，相信各位也会有很多的疑问。为什么边缘计算会突然热起来？为什么云计算刚刚成熟不久，又出现了边缘计算？边缘计算可以解决我们什么问题，又能为我们提供什么样的服务？下面「腾讯云大学」联合「云+社区」整理了腾讯云高级产品经理戴国超关于边缘计算技术的直播课程，将结合边缘计算的诞生、需求、框架、方案以及腾讯物联网边缘计算平台来为大家分享边缘计算技术和产品方案。
部门目前核心其实就是流式计算，从根部开始(一个超大的Kafka集群)开始，延伸出一个超级庞大的树形结构。整个过程都是数据自我驱动进行流转，没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统。 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构。
采访嘉宾｜王峰（莫问） 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一，Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎，同时支持流批执行模式，并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年，它被接纳为 Apache 孵化器项目，仅仅几个月后，它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说，阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量，阿里从 2015 年开始调研 Flink，并于 2016 年第一次在搜
阅读目录: 实时计算 storm简介 流式计算 归纳总结 高容错性 实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。 小明作为有理想、有追求的程序员开始设计其解决方案了，主要分三部分。 每当搜索内容的数据产生时，先把数据收集到消息队列，由
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉 https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
目前随着技术架构不断演进，特别是微服务分布式技术兴起，很多大型网站逐步采用分布式的消息队列，用于面对流量高峰和异步处理，基于云上的消息队列逐步成为主流，接下来给大家一起介绍下腾讯云消息队列Ckafka及新推出的TDMQ相关产品特性、使用场景，以及系统对接，帮助大家更好做好技术选型。
2022年2月21日，广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告，预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号，详细内容如下。 质 疑 人：广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》，对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购（GXZC2022-G1-000095-CGZX）的采购文件提出质疑。 质疑事项1：招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京开幕。本次峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题。在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求，因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下，这是典型的Lambda架构，存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下，我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践，已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。
接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
目前来看，互联网技术领域没有那么粗放了，可以看成从”一堆砖头“变成了码的整齐的砖头，各种人物资源、空间利用率更高了。
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。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
12月18日，深圳 - 腾讯大数据宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel，并预计于2017年一季度开放其源代码，鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用，激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 腾讯12月18日在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布这一消息，腾讯副总裁姚星先生，及腾讯数据平台部总经理、首席数据专家蒋杰先生出席了峰会并发表演讲。 姚星表示：“人工智能的发展在过去60年中几经沉浮，今年终于发出了璀璨光芒，很大的原因就是跟云计算和大数据有
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
如图1-1所示，传统单体数据架构（Monolithic Architecture）最大的特点便是集中式数据存储，企业内部可能有诸多的系统，例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等，这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库（DBMS）实现存储，大多数将架构分为计算层和存储层。
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
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