进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。
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。
随着数字经济发展，各行业数字化转型的深入和万物互联的发展趋势下，“数据即资产”成为企业共识，数据价值挖掘成为企业关注的重点。与此同时，随着企业对决策与分析时效性要求的日益提升，能够传递实时、可用信息的“热数据”价值逐步凸显。
大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
数据时代，从数据中获取业务需要的信息才能创造价值，这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送
实时机器学习应用是人工智能真正落地服务化的关键一步，因为工业界大部分场景下数据都是实时产生的。因此作为一名合格的人工智能领域专家，掌握流式场景下的算法设计必不可少。
软件架构的数据流风格是一种组织软件组件的方法，其关注点在于数据的流动方式及处理过程。在数据流风格中，数据从一个组件流向另一个组件，每个组件对数据进行处理后，再将其传递给下一个组件。这种风格强调的是数据处理的顺序和方式，适合于数据处理和数据转换密集型的应用程序。
作者简介 张振华，携程旅行网机票研发部资深软件工程师，目前主要负责携程机票大数据基础平台的建设、运维、迭代，以及基于此的实时和非实时应用解决方案研发。 携程机票实时数据种类繁多，体量可观，主要包括携程机票用户访问、搜索、下单等行为日志数据；各种服务调用与被调用产生的请求响应数据；机票服务从外部系统(如GDS)获取的机票产品及实时状态数据等等。这些实时数据可以精确反映用户与系统交互时每个服务模块的状态，完整刻画用户浏览操作轨迹，对生产问题排查、异常侦测、用户行为分析等方面至关重要。 回到数据本身，当我们处理数
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。
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
随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。
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。
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。
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。
据统计，在信息化时代的今天，人们一天所接触到的信息量，是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外，人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测，等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（Tuple），如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。
定量分析的成败在很大程度上取决于采集，存储和处理数据的能力。若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读，大数据项目就会有更多机会取得成功。
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。
在大数据和实时数据技术出现之前，数据的流转相对简单，整个过程类似于工厂的生产线。要么是将数据从相对静态的数据库移动到数仓中的适当位置，要么是将数据以一种标准化的方式在数据库和应用程序之间移动。
什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大家好，今天很高兴在这里与大家分享、探讨和学习分布式流处理技术。 本次分享首先回顾分布式流处理技术产生的背景以及技术演变历程； 其次介绍S4,Storm,SparkStreaming,Samza等几种
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
随着诸如Apache Flink，Apache Spark，Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多，创建实时数据处理作业变得非常容易。这些API定义明确，并且诸如Map-Reduce之类的标准概念在所有框架中都遵循几乎相似的语义。
统一的实时数据平台通过将跨数据孤岛的事务处理、流式处理和分析处理合并到一个“统一”平台中来简化并优化数据架构。该平台提供超低延迟、水平可扩展性、强大的安全性和基于磁盘的持久性，并且可以跨越不同的、多样化的、分布式的数据源来实现这些特性。
大数据是近些年才出现的吗，人们是近些年才发现大数据的利用价值的吗？其实不然，早在几十年前，数学分析就已经涉猎金融行业了，人们依托于金融和数学知识来建立数学模型，利用金融市场所产的数据来预测金融市场产品收益同风险波动的关系。 到如今，互联网也发展了好些年了，越来越多的数据产生(用户浏览数据、搜索记录、出行记录、消费记录；农作物的成长观察记录；病人的医疗记录等)，各行业也开始慢慢的重视起这些数据记录，希望通过对这些数据的分析处理从而得到相应的利益和研究价值。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似，开发者可以使用非常接近原生的Scala
前言：前段时间接触过一个流式计算的任务，使用了阿里巴巴集团的JStorm，发现这个领域值得探索，就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform（Part 1）。在读的过程中半总结半翻译，形成本文，跟大家分享。
在以数据为核心的 AI 时代，信息的快速和精确传递已成为构建高效系统的基石。人工智能和机器学习模型的复杂性，让各行业和企业对数据的需求稳步提升，同时，物联网设备数量也在经历爆炸式的增⻓。在这样的背景下，MQTT Broker （基于 MQTT 协议的消息服务器）作为一个关键的数据基础设施，在数据的时代正发挥着核心中枢站的作用：接收来自物联网设备、移动应用、云平台等各种来源的消息，然后将这些消息传递给目标设备或应用程序。
腾讯云消息队列 CKafka，分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息服务，100%兼容开源 Apache Kafka 0.9 0.10
在充满活力的事件驱动架构世界中，选择正确的消息代理对于实现高效且可扩展的通信至关重要。Kafka 和 RabbitMQ 是两款最受欢迎的竞争者，每款都有自己的优势和劣势。尽管他们有着相似的目标，但他们的架构、性能特征和用例却各不相同。
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
导读：随着营销 3.0 时代的到来，企业愈发需要依托强大 CDP 能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是 CDP 、好的 CDP 应该具备哪些关键特征？本文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时 CDP 建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
流处理正变得像数据处理一样流行。流处理已经超出了其原来的实时数据处理的范畴，它正在成为一种提供数据处理（包括批处理），实时应用乃至分布式事务的新方法的技术。
当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。
导读：随着营销3.0时代的到来，企业愈发需要依托强大CDP能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是CDP、好的CDP应该具备哪些关键特征？本文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时CDP建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。
阿里妹导读：今年的双11，实时计算处理的流量洪峰创纪录地达到了每秒40亿条的记录，数据体量也达到了惊人的每秒7TB，基于Flink的流批一体数据应用开始在阿里巴巴最核心的数据业务场景崭露头角，并在稳定性、性能和效率方面都经受住了严苛的生产考验。本文深度解析“流批一体”在阿里核心数据场景首次落地的实践经验，回顾“流批一体”大数据处理技术的发展历程。
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
Apache Paimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。Apache Paimon 的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。
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。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。
当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外，当涉及到流计算时，无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。
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。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
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