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做电商还搞不清一元秒杀、常规秒杀、限时购?

数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度: 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度: 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度: 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度: 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型,如下: 首先,一元秒杀之类:白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次,限时购(又称常规秒杀):非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着,爆品抢购:非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结: 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么,秒杀系统也有这么多种!》

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    盘点三个JavaScript案例——实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小

    前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例,分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例,一起来看看吧!...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中,商家为了促销经常搞一些活动,例如限时秒杀是常见的一种活动,来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例,具体代码如下所示: HTML 距离5/20号限时秒杀还有...判断秒杀时间是否到期,如果没到期,计算剩余天数、小时、分钟、秒数。如果到期清除计时器。 使用document.getElementById()方法根据指定的Id对象插入相应的内容。...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》,黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础,实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。

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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进行实时流计算

    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。 ?

    2.4K20

    Strom-实时流计算框架

    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。...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。...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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    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。

    2.2K60

    流计算 Oceanus 限量1元秒杀,立省2000元

    一、流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动 二、什么是ETL ETL(Extract,Transform,Load)描述了将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。...企业收集到的原始数据通常存在数据缺失、数据结构混乱等问题,难以直接用来分析或计算。...使用腾讯云流计算 Oceanus 开发 ETL 作业时,用户只需选择数据源表和目的表,并根据业务逻辑完成字段映射的配置,即可实现低代码、可视化开发。...更加复杂的数据加工逻辑也可以通过流计算 Oceanus SQL 作业来实现。 流计算 Oceanus ETL 作业,助您轻松应对海量数据的处理和分析决策。...三、ETL构建视频 点击文末「阅读原文」,了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们

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