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李子柒一年能赚多少钱,数据量化给你看

下面一起挖一下,拥有这么多粉丝的李子柒,一年能赚多少钱 油管的广告分成 油管发视频是有广告分成的,一般千次播放量在0.6-1.4美元,直接上Influencer可以看到李子柒的收入预估 ?...如果她的所有产品利润率都是 70% 的话,天猫卖货一年的利润是 4.8亿 * 70% = 3.36亿 。...李子柒原名李佳佳 如果把49%作为李子柒的抽成比例的话,那么她最终一年的收入大概是 (672万+ 3.36亿)* 49%= 1.68亿 ?...以上计算过程非常不严谨,纯当笑谈就好,我自己也非常喜欢李子柒,没有任何黑她的意思哈。 李子柒作为一个视频网红来说,盈利能力远远超过其他靠接广告赚钱的网红,之前网上曾流出一张抖音网红的广告报价单 ?...注意了,这个是税前收入,扣完税和其他的社保后大概剩下70万一年,而网红的广告报价一般是不含税的,也就是说一个快手giao哥的收入大概顶16个阿里P8的收入,是不是有点讽刺。

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    计算的这一年和下一年

    一直想抽时间写个今年云计算行业的总结,直到2021年日历撕掉了13页才挤出点时间,赶紧攒点内容。 之所以要写这一年的云计算,是因为2020年,对于云计算来说非同寻常。...疫情在这一年对很多行业按下了暂停键甚至爆破键,但对云计算按的却是加速键。 为何偏偏云计算行业没有受疫情影响,反而加速成长呢?...▉ 这真是疫情惹的"祸" 说实话,云计算厂商们为了让企业客户们了解、接触、采用云计算,吆喝了十多年,结果还没有疫情这一年带来的效果明显。...▉云计算一年有哪些成绩? 2020年,是云计算真正火“出圈”的一年。而且云计算的落地情况又与疫情有着密切的关系。...▉ 2021年,云计算有啥新趋势? 随着2020年云计算的落地,在2021年,云计算领域肯定也会迎来一个快速的发展阶段,人们对云计算的需求越来越多。

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    边缘计算的下一年

    边缘计算(Edge Computing),一个新兴的话题,就像比特币一样,炒的热火朝天,在最近的几年,各大厂商、公司都开始紧张布局,生怕市场被别人抢占。何为边缘计算?它与云计算有什么区别及关联呢?...边缘计算通常是指在用户或数据源的物理位置以及其周边进行的计算。...云计算,通常主要在云端环境下进行服务处理与提供,而边缘计算则更偏向在资源环境的周边进行。云计算与边缘计算其本质差异在于“资源”角度。...边缘计算被认为是云计算的下一个目的地,但是其复杂性和安全性所带来的挑战及收益可能需要进一步评估。在2019年和2020年,边缘计算受到了很多关注,因为大多数集中式云计算挑战都涉及难以解决的延迟问题。...然而,具有讽刺意味的是,许多人认为边缘计算是公共云计算的对立面,这是消除云计算所产生的许多复杂性问题的工具。但是,在现实生活中,公共云计算已成为所有成功边缘计算策略的起点。

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    什么是实时流式计算

    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。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    什么是实时流式计算

    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。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    spark实时计算性能优化

    1、  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、  第一步是引入spark,因与netty、JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务。...3、  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms。...已在预发 5、  第四步召回集在扩量,如性能瓶颈是io,则使用jar包本地计算,但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务,服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务,通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡,需排期配合。    ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似,后续会持续调研新的优化方式,并引入到线上。

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    用Spark进行实时计算

    项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架(2.0和2.1是实验版本,从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后,Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点,简单的说,就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL)。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?

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    Strom-实时计算框架

    所谓实时计算,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。...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计算。...Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100ms+),虽然比不上专门的流式数据处理软件,也可以用于实时计算,另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据(一般为日志流)的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?

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    简评云计算过去的这一年

    过去十年来,谷歌一直在促进云计算生态圈的发展,也见证了这个领域的许多变化,过去的12个月也不例外。从容器的广泛应用到多重云应用程序,2015年真可谓是是云计算的转型年。...近日,谷歌将云计算一年的发展变化作了如下总结: 企业认识了云:对于大部分组织而言,云计算不再是“是否” 的问题,而是“何时”的问题。...容器迅速成为主流:甚至在一年之前,许多开发人员都还没用过容器。但在2015年,容器不仅用于测试,而且还在生产环境中得到了广泛应用。最近的一项调查显示,2015年容器应用增长了5倍。...而现在,计算机和数据中心处理能力的增加最终使这种潜能成为现实。开源软件库(如TensorFlow)也推动了机器学习的发展。 IoT的未来:谈及IoT,大多数人都会想到消费者。

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    实时可靠的开源分布式实时计算系统——Storm

    在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。...Storm是一个开源分布式实时计算系统,它可以实时可靠地处理流数据。...它是为分布式场景而生的,抽象了消息传递,会自动地在集群机器上并发地处理流式计算,让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是Apache基金会的孵化项目,是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘和分析。...Storm是分布式实时计算,强调实时性,常用于实时性要求较高的地方。

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    实时数据计算框架演进介绍

    后来随着业务实时性要求的不断提高,人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层,使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。...image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展,人们逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算一些实时指标,就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列...),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。...注:流处理计算的指标批处理依然计算,最终以批处理为准,即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...5.1 整体设计 整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选择天工数据服务中间件,避免直连数据库

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    Flink实时计算指标对数方案

    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。...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么大的误差,到底是实时计算出问题了,还是离线出问题了呢?...于是,小王看着自己数据告诉小李:某人在我们平台下了30个iphone x合计多少钱、某人又在我们这里买了10台联想笔记本电脑合计多少钱 ..........四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据,但是数据的准确性确实一个很大的问题,如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的,就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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