下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ?...数据汇聚 原始日志通过flume汇聚到kafka集群。一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。...实时处理 通过storm和sparkStreaming读取kafka的消息进行数据实时处理，统计当前的最新动态到推荐原料。 推荐引擎 将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。...网站个性化 允许以实时区分和定位用户的个性化消息与提醒来增加销量和转化。 及时通知 这样的引擎帮助品牌建立与用户之间的信任，并在顾客访问网站时通过及时展示通知构造一种存在感和紧迫感。...Java SQL注入危害这么大，该如何来防止呢?
离线和实时大数据开发实战 2018-7-6 张子阳 推荐: 3 难度: 5 ?...全书分了三个篇章：全局概览，从比较高的高度概述了大数据的概念及相关技术；离线数据开发，主要讲解了Hadoop和Hive以及相关的数据建模；实时数据开发，按照各个技术出现的时间先后，依次讲解了Storm、...实时处理：处理即时收到数据，时效主要取决于传输和存储速度，时间单位通常是秒甚至毫秒。 因为近线处理的边界比较模糊，所以这本书几乎没有做讨论，只是讲述了离线处理和实时处理。...第二大部分，离线数据处理，介绍了Hadoop的两个组成部分HDFS和MapReduce。...第三大部分，实时数据处理，介绍了“第一代”实时流计算技术：Storm；“第二代”：Spark；“新生代”：Flink，以及未来有可能统一实时和离线的标准：Beam。
前言：离线数仓和实时数仓架构与设计讲解 离线数仓和实时数仓架构与设计 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例 1、Lambda架构 1.Lambda...架构 2.Lambda架构进一步了解 3.Lambda架构典型案例 4.Lambda架构典型案例（有赞广告团，基于Druid） 5.Lambda架构存在的问题 2、Kappa架构 1.Kappa架构典型案例...2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓 vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢 6、现状：混合架构大行其道...7、数仓的发展趋势 五、疑问解答与加群交流学习 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例 1、Lambda架构 1.Lambda架构 2...2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓 vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢
文章目录 一、什么是Hadoop 二、Hadoop各个组件的作用 三、Hadoop核心组件的架构 3.1、HDFS 3.2、MapReduce 3.3、YARN 四、实时计算和离线计算的过程 后端系统通常会有一些需要超大数据集分析的业务场景...Hadoop主要解决的大规模数据下的离线数据分析问题，可以用于一次写入，多次读取分析，具备较高的处理时延（T+1），其架构核心为MapReduce、HDFS、Yarn，分别为Hadoop提供了分布式计算...、分布式存储以及分布式资源调度的能力，而基于Hadoop的大数据技术则有Hive（离线数据分析）、Spark（实时数据分析）、HBase（分布式NoSQL）等。...四、实时计算和离线计算的过程 ---- 对于大数据的处理，一般分为几个步骤： 数据采集阶段：数据收集阶段是指通过各类日志、埋点、爬虫或手工整理的方式来对需要分析的数据进行收集 数据清洗阶段：数据收集阶段收集到的数据为原始数据...以下是基于Hadoop的经典的实时计算和离线计算分析的大致流程图和组件图： ?
---- 离线数仓VS实时数仓 ?...离线数仓： 离线数据仓库主要基于Hive等技术来构建T+1的离线数据 通过定时任务每天拉取增量数据导入到Hive表中 创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供T+1的数据查询接口 离线数仓架构： 数据源通过离线的方式导入到离线数仓中...对外提供分钟级别、甚至秒级别的查询方案 实时数仓架构： 业务实时性要求的不断提高，实时处理从次要部分变成了主要部分 Lambda架构：在离线大数据架构基础上加了一个加速层，使用流处理技术完成实时性较高的指标计算...他根据自身多年的架构经验发现，我们是可以做到这样的改进的。我们知道像 Apache Kafka 这样的流处理平台是具有永久保存数据日志的功能的。...Kappa 架构统一了数据的处理方式，不再维护离线和实时两套代码逻辑。 Kappa 架构的不足 Kappa 架构也是有着它自身的不足的。
本期分享嘉宾 王磊 光大银行资深架构师 大数据团队负责人 【嘉宾介绍】信通院大数据产品评测专家评委，《分布式数据库30讲》专栏作家，金融数士公众号作者。...以下是王磊老师在 SACC 2022中国系统架构师大会的演讲实录： 传统方案面临的挑战 对于实时变化数据的处理，业界常见的技术方案是CDC工具加分布式消息队列的组合，以消息作为核心管理对象。...准实时数据平台的问题 上述的一些特点，整个架构上面来看，相信大家能够感受到，平台还是存在一些问题。近几年的使用中，光大通过实践总结出来四类。总地来说，第一类问题其实相对来讲，有解决方式。...前文讲的 SDK 也好， schema 也好，都是围绕光大实时流数据平台的设计理念，做的更具化的一些设计和技术上的一些选择。...第五个是由于采用了一些方案去解决数据管理能力，带来了整个数据平台和资源平台同时具有两个属性，这种叠加造成了对于系统定位上的一些拉扯。
Hadoop离线数据分析平台实战——440DataApi后台架构搭建 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 未完成 2. 用户基本信息展示 未完成 3. 浏览器信息展示 未完成 4....订单数据展示 未完成 后台程序结构总体介绍 我们采用提供两个相关的rest api来提供所有的数据的访问, rest api返回的结果为json数据格式， 通过定义不同的bucket和metric...Service层我们采用一个单独的service来处理所有普通的， 没有特殊要求的api请求，通过mybatis完成和mysql数据库的交互， 其中api对应的mybatis执行namespace(...如果针对从数据库中获取的数据需要进行计算，那么在service获取mysql的数据之后，会进行处理操作。...aeConfigContext.xml: spring的主要配置文件，主要配置api的参数信息以及api和mybatis映射关系。 log4j.properties: 日志打印信息。
它整合了离线批处理和实时流处理，为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析，并通过Java代码实现一个实战实例。...它整合了离线计算和实时计算，融合了不可变性、读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm、Flink等主流大数据组件。...同时，对于离线数据，可以使用Sqoop等离线数据传输工具将数据从传统数据库（如MySQL、PostgreSQL等）传输到Hadoop（Hive）等离线数据处理平台。2....批处理使用Apache Spark对采集到的离线数据进行批量处理和分析。假设我们已经将离线数据存储在HDFS中，并且数据格式为CSV。下面是一个使用Spark进行批处理的示例代码。...七、总结与展望Lambda架构作为一种经典的大数据处理模型，在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。它通过整合离线批处理和实时流处理，为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。
本文主要针对实时特征计算，来进行相关设计理念和架构的阐述。...线上线下计算一致性架构 痛点：两套开发流程和线上线下计算一致性校验 今天，在没有一套合适的方法论和工具链的情况下，如果需要开发上线一套实时特征计算逻辑，主要包含三个步骤，即离线特征脚本开发、在线特征代码重构...抽象架构 Figure-5: 开发即上线的实时特征平台的抽象架构 为了满足在章节 2.3 里提到的三个技术需求，我们构建出了如上 Figure-5 的抽象架构。...可以看到，在这个抽象架构图里有三大模块，分别对应去解决我们所面临的的技术挑战。 以下表格列出了模块的功能要点以及所解决的技术需求。...Table-2: 实时特征计算平台架构的核心模块和功能 OpenMLDB 的架构设计实践 基于如上分析的 Figure-5 的抽象架构，以及 Table-2 所列举的核心模块功能，我们在此介绍一下 OpenMLDB
离线批处理与实时流处理的本质区别 离线与实时的区别并不是快慢 大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。...大家对离线和实时这两种计算场景，有什么想法没有？ 大家第一印象可能觉得，离线处理场景比较慢，实时处理场景相对快一些，比较及时能够得到处理的一个结果。 但本质上其实不是这样去区分离线和实时的。...实际上，数据量小的情况下，离线处理也可以很快；数据量大的情况下，实时处理也可能很慢。 离线和实时它本质的区别是在于，它处理的数据是有界数据还是无界数据。 究竟什么是离线处理场景？...所以有时候提到离线批处理和实时流处理，它是放在一起说的。离线场景适合批处理运算，实时场景适合流处理运算。...离线处理和实时处理，主要是针对于数据是有界是否有界。有界就是离线处理，无界就是实时处理。 离线的数据，它适合批处理这种处理方式去做计算。实时数据它适合流处理这种方式。
3.1.2、重要细节： 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码（就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据） 错误数据的 Logger 输出 3.1.3 过程描述 传入数据非空判断 去除数据首位空格...3.2.2、重要细节： 开始清洗数据，首先使用 LoggerUtil 将数据解析成 Map 集合 将得到的存放原始数据的 Map 集合封装成事件以用于事件数据合法性的过滤（事件的封装依赖于一个枚举类，...使用事件的 alias 别名来区分匹配事件） 事件的封装要按照平台来区分 平台区分完成后，按照事件类型来区分（例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件数据完整性的清洗操作 数据输出：创建...RowKey，创建 Put 对象，等待输出到 HBase 3.3、AnalysisDataRunner.java 3.3.1、组装 Job 设置 Mapper 以及 Mapper 的输出 Key 和输出...3.5.3、将 KPI 名称和统计出来的个数做一个映射（使用 MapWritableValue 对象）。 3.5.4、写出即可。
随着 SaaS 行业的飞速发展，需要动态且适应性强的架构来处理实时数据的涌入。以下是如何构建它们。...应对这些挑战需要一个复杂架构框架，该框架可确保高可用性和稳健故障转移机制，同时不影响系统性能。 本文中的参考架构详细介绍了如何构建可扩展、自动化、灵活的数据平台，以支持不断增长的 SaaS 行业。...此架构支持处理大规模数据的技术需求，同时还与业务对敏捷性、成本效益和法规遵从性的需求保持一致。...在不同的 AZ 中运行管道的冗余副本支持连续性，以便在分区故障的情况下维持不间断的数据处理。 数据架构底层的流平台应效仿，自动跨多个 AZ 复制数据以提高弹性。...一种选择是采用参考架构，其中包含可扩展数据流平台，例如 Redpanda，一种用 C++ 实现的即插即用式 Kafka 替代品。
本文来自B站实时平台负责人郑志升在 Flink Forward Asia 2019 上的技术分享，重点介绍了B站基于 Apache Flink 的流式计算平台建设，以及结合AI的案例实践。
实时批量融合计算时，一般需要批量将数据推送到hbase供实时使用。本文将通过两个典型场景--累计场景与最新分区场景，讨论批量和实时衔接的设计方案，解决批量延迟可能导致的问题。...累计场景在之前的文章中讲述了实时离线结合共同计算客户180天累积交易金额的场景。这种情况下批量是计算178~T-2的累计值，实时算T-1,T两天的累计值。...如果3号这天，批量因其他因素晚批导致今日应该推送的(178天前~2号)数据未及时推送到hbase中，而实时4号就要使用数据，那就需要及时告警和人工介入处理。...最新分区场景比如批量有一张商户表，表字段中有商户名称和商户分类两个字段。批量需要将商户名称和分类的映射关系推到hbase供实时使用。...以3号为例，批量从商户表中取出最新分区的映射关系推到hbase中，rowkey是客户号_3号，实时4号的时候使用这份数据。如果3号因各种原因批量未能如期送数，此时需要进行告警和人工介入。
导读：搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，阿里搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据...离线平台技术架构 上一节我们简要介绍了离线系统的发展历史，也简要提到技术架构的演进，下面将会把离线平台的技术架构展开介绍，主要分为平台流程以及计算和存储架构等几个方面。...存储与计算 ★ 基于Hbase的存储架构 搜索离线大约在2012年即引入了Hbase作为数据的存储引擎，有力的支持了搜索业务从淘宝主搜到离线平台的整个发展历程，历经多次双11考验，稳定性和性能都得到明确的验证...★ 基于Flink的计算架构 2016年中，搜索离线逐渐开始引入Flink作为计算引擎，重点解决搜索实时计算场景碰到的大量问题。...总结 搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据
Hadoop离线数据分析平台实战——310新增会员和总会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...新增会员计算规则 新会员(new_member)计算规则： 计算当天(由维度信息确定)的所有数据中的member id， 要求member id以前没有访问过网站(在日志收集模块上线后没法访问过)，...所有要求我们保存member id到某个数据库中， 在这里有两种比较好的方法， 第一种将会员信息保存到hbase中，以会员id作为rowkey，这样方式方便获取。...最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：new_members。...最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：total_members。
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。 海量的数据意味着更高标准的数据分析业务，对于离线分析的时效、实时与近实时的即席实时交互分析，提出了更高的要求。...EMR助力构建企业的大数据平台架构，适用于HBase在线业务，数据仓库，实时流式计算等大数据场景。...易用性低 基于Hive离线数据分析平台，对于产品、运营、市场人员具有较高的技术门槛，无法满足自助的实时交互式分析需求；开发在上报和提取分析数据时，无法实时获取和验证结果，查询和分析日志经常需要几个小时。...ClickHouse架构系统技术攻克点 面对上万核集群规模、PB级的数据量，经过QQ音乐大数据团队和腾讯云EMR双方技术团队无数次技术架构升级优化，性能优化，逐步形成高可用、高性能、高安全的OLAP计算分析平台...（3）实时离线数据写入 ClickHouse数据主要来自实时流水上报数据和离线数据中间分析结果数据，如何在架构中完成上万亿基本数据的高效安全写入，是一个巨大的挑战。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。...01 大数据平台架构 从图上可以看出，大数据架构平台分为：数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等核心模块。我们就沿着这个架构图，来剖析大数据平台的核心技术。...更多：数据集成的 9大 ETL工具 03 数据处理：数据存储、计算 专家观点： ● Spark+数据湖是未来的发展方向。...● 离线的场景很丰富，但是缺乏处理的非常好的统一的计算引擎，hive和spark都无法做到，所以这一块未来还有很大的发挥空间。...06 大数据平台架构的发展趋势 最后，我们请专家们聊了一下大数据平台架构的发展趋势，专家们发表了以下看法： 1.
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。 海量的数据意味着更高标准的数据分析业务，对于离线分析的时效、实时与近实时的即席实时交互分析，提出了更高的要求。...EMR助力构建企业的大数据平台架构，适用于HBase在线业务，数据仓库，实时流式计算等大数据场景。...易用性低 基于Hive离线数据分析平台，对于产品、运营、市场人员具有较高的技术门槛，无法满足自助的实时交互式分析需求；开发在上报和提取分析数据时，无法实时获取和验证结果，查询和分析日志经常需要几个小时...（3）实时离线数据写入 ClickHouse数据主要来自实时流水上报数据和离线数据中间分析结果数据，如何在架构中完成上万亿基本数据的高效安全写入，是一个巨大的挑战。...解决方案：基于Tube消息队列，完成统一数据的分发消费，基于上述的一致性策略实现数据幂同步，做到实时和离线数据的高效写入。
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
腾讯会议
云直播
