对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
作者简介:诸葛子房,目前就职于一线互联网公司,从事大数据相关工作,了解互联网、大数据相关内容,一直在学习的路上。
1981年,一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上,立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
有人说,买基金一定要心态好,要学会风险对冲,把8成的钱全仓买基金,剩余2成买意外身亡险,基金大涨就赚,基金大跌就跳楼,赔率1:4,怎么都赚钱。
最近群里朋友让解释下flink的watermark机制,那就顺便也简单聊聊flink本身的二三事,本篇写扯一扯历史: 大家都知道,大数据的起源在美国,当前的最热门的技术也都是美国掌握,hadoop,spark,学术界牛逼高校有伯克利,斯坦福等,商业上也比较成功,比如做平台的cloudera,hortonworks等都在美国。 讲到组件最热的当前应该属于spark,前面刚写一篇文章《Spark这是要一统江湖的节奏》,介绍Spark创始人Matei最近在spark submmit上做了一次演讲,spark开始一
最近事情较多,因为临近年底,在做总结和后续规划,在这一年中,数据开发方向仍然在快速发展,新概念和新技术层出不穷。
数据仓库大家非常熟悉,在1991年出版的“Building the Data Warehouse”,数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念,数据仓库是一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
作者 | 梁李印,滴滴出行大数据架构部技术专家。梁李印将于5月18-19日在上海A2M峰会分享《滴滴实时计算平台架构与实践》话题,更多峰会议题请至A2M峰会官网查看,点击底部阅读原文可直达官网。
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。
摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括:
如今世界上主要的芯片公司有Intel、高通、三星等。中国的半导体芯片依赖进口情况极其严重,2016年进口的芯片总价值达到2300亿美元,2017年进口芯片的总价值上升到2601亿美元,这些昂贵的费用换算成人民币高达近两万亿。
cpu使用率100%问题,是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪,最关键的是它不是必现的,有可能是系统运行了一段时间之后,在突然的某个时间点出现问题。
NewLife.Redis 是一个Redis客户端组件,以高性能处理大数据实时计算为目标。 Redis协议基础实现Redis/RedisClient位于X组件,本库为扩展实现,主要增加列表结构、哈希结构、队列等高级功能。
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
朋友圈很多朋友都看了,观众人数第一天还挺多,第二天大家好像热性消退,观看人减少了很多。
有赞使用storm已经有将近3年时间,稳定支撑着实时统计、数据同步、对账、监控、风控等业务。订单实时统计是其中一个典型的业务,对数据准确性、性能等方面都有较高要求,也是上线时间最久的一个实时计算应用。通过订单实时统计,描述使用storm时,遇到的准确性、性能、可靠性等方面的问题。 订单实时统计的演进 第一版:流程走通 在使用storm之前,显示实时统计数据一般有两种方案: 在数据库里执行count、sum等聚合查询,是简单快速的实现方案,但容易出现慢查询。 在业务代码里对统计指标做累加,可以满足指标的快速查
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
作者:仁基,元涵,仁重 本文选自:《尽在双11:阿里巴巴技术演进与超越》 近十年,人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活,而在互联网领域,人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系,分工协作,保证电商平台
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
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
AI 前线导读:有赞是一个商家服务公司,提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞,大量的业务场景依赖对实时数据的处理,作为一类基础技术组件,服务着有赞内部几十个业务产品,几百个实时计算任务,其中包括交易数据大屏,商品实时统计分析,日志平台,调用链,风控等多个业务场景,本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
场主认为:Flink=风口趋势所在!而技术人就是追风的人,stay hungry,stay young!
光阴荏苒,日月如梭,不知不觉间,Dinky 开源已经满满一周年。在这一年里,从思想的火花到实现的落地,再到各种组件与功能的扩展,是数十位贡献者的共同努力的成果,在此感谢各位贡献者与社区伙伴的支持,Dinky 定韶华不负,未来可期。
Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办,议程内容正式上线! 今年是 Flink Forward Asia(下文简称 FFA)落地中国的第五个年头,也是 Flink 成为 Apache 软件基金会顶级项目的第八年。过去这几年,Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地。伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为流处理的领军角色和事实标准。 作为开源大数据领域
Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办,议程内容正式上线! 今年是 Flink Forward Asia(下文简称 FFA)落地中国的第五个年头,也是 Flink 成为 Apache 软件基金会顶级项目的第八年。过去这几年,Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地。伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为流处理的领军角色和事实标准。 作为开源大数据领
做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就是Spark 和 Flink两面大旗。
前文已述,价值在商业项目中的体现最终会回归到赚钱这个事情上。而如何衡量赚钱这个事,那就和金融财务方面的许多计算扯上关系了。项目经理需要掌握这些东西吗?可以不需要,但如果你有这方面的知识那就最好了。如果没有的话,请发挥你的情商,跟公司的财务打好关系吧。
摘要:本文整理自中泰证券大数据中心实时计算平台架构师连序全,在 Flink Forward Asia 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
一年多以前,有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的,以及我们途中踩了哪些坑,怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适,第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
摘要:本文由贝壳找房实时计算负责人刘力云分享,主要内容为 Apache Flink 在贝壳找房业务中的应用,分为以下三方面:
Flink Forward是由Apache官方授权,用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日,Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门,为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条,每天接入的数据量达到了17万亿条,每天的数据增长
用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。
2022 年 11 月 26-27 日,Flink Forward Asia(FFA)峰会成功举行。Flink Forward Asia 是由 Apache 软件基金会官方授权、由阿里云承办的技术峰会,是目前国内最大的 Apache 顶级项目会议之一,也是 Flink 开发者和使用者的年度盛会。由于疫情原因,本届峰会仍采用线上形式。此外,本次峰会上还举行了第四届天池实时计算 Flink 挑战赛的颁奖仪式,4346 支参赛队伍中共有 11 支队伍经过层层角逐脱颖而出,最终收获了奖项。 FFA 大会照例总结了
互联网和移动互联网技术开启了大规模生产、分享和应用数据的大数据时代。面对如此庞大规模的数据,如何存储?如何计算?各大互联网巨头都进行了探索。Google的三篇论文 GFS(2003),MapReduce(2004),Bigtable(2006)为大数据技术奠定了理论基础。随后,基于这三篇论文的开源实现Hadoop被各个互联网公司广泛使用。在此过程中,无数互联网工程师基于自己的实践,不断完善和丰富Hadoop技术生态。经过十几年的发展,如今的大数据技术生态已相对成熟,围绕大数据应用搭建的平台架构和技术选型也逐渐趋向统一。
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主,为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复,几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
友盟数据平台负责人 吴磊 移动互联网的无处不在催熟了大数据平台,而中国互联网正在面临从IT时代到DT时代的变革,移动互联网与大数据几乎是一种相生相伴的关系。回归到App研发,到后期尤其需要数据与运营。友盟从2010年开始就专注于移动大数据,5年来不仅积累了大量的数据,而且拥有着丰富的技术与经验,那么,友盟大数据平台有着怎样的架构与实践?今天在这里与大家分享一下。 一、架构 架构思想 友盟架构主要参考了Twitter提出的Lambda架构思想。如上图所示,最下面是快速处理层,新增数据在快速处理层计算,这部
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境,可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便,还能够共同交流和分享资料
MES 是马蜂窝统一实时计算平台,为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面,MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章,我们将从四个方面了解 MES:
过去的十年是数据处理变革的十年, MapReduce, Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。但是这些数据处理技术都不是实时的系统 — 它们设计的目的也不是为了实时计算。没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。
的确,实时这个名词在现代这个科技社会越来越重要,仅以此篇文章记录我的Apache Flink实践学习过程~
本文整理自Flink Forward 全球在线会议 ,分享者薛康,滴滴实时平台负责人,主要是是从以下四个方面介绍,flink在滴滴的应用与实践:
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
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求,从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14,累计已升级更新了 6 个大的版本,目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务,日均处理 10 万亿 + 的消息,并在国内外搭建了 10+ 集群。
小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
“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
摘要:数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
11月7日,腾讯Techo开发者大会的“腾讯大数据”分论坛上,围绕大数据的新技术进展及开源生态,腾讯大数据团队进行了详细解读,包括由集群规模化与异构化挑战所引发的漂移计算等新技术创新,越来越普遍的实时计算需求以及新架构的实践,能够无限弹性扩展的、面向未来的数据湖体系结构,大数据技术发展的新趋势与新挑战等。
摘要:本文由网易 Java 技术专家吴良波分享,主要内容为 Apache Flink 在网易的实践,文章提纲如下:
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