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
“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
本文介绍了ABTest平台在个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统等领域的应用，以及通过ABTest平台实现算法优化、服务提升、数据效果提升等作用。
对每个人而言，购物是必不可少的一件事。而当我们购物时，我们通常会购买我们所信任的人推荐的商品。如今是数字时代，人们网上购物时常会使用购物推荐引擎。
在大数据时代，企业对数据处理的需求日益增长，特别是在实时数据分析方面。StarRocks 是一种新兴的分布式关系型数据库，专为快速且高并发的实时分析设计。本文将从 StarRocks 的基本概念入手，逐步深入到其应用层面，探讨这一技术如何在现实世界中发挥作用。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
本文转载自：AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台，在公司内服务于上百个业务，集群规模 5000 个节点，每日数据接入量 4 万亿，查询量千万级别。作为一个公共的平台，面对的业务场景非常复杂，包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的？研发过程中遇到哪些难点？作为开发者，我该怎么借鉴和避免；作为用户，又有哪些新的思考？ 在2021年4月22-24日举办的 QCo
核心原理： 1. 多维数据模型： OLAP的核心是一个多维数据模型，通常体现为数据立方体（Data Cube）。数据立方体由维度（Dimensions）、层次（Levels）和度量（Measures）组成。维度代表分析的角度，如时间、地理位置或产品类型；层次则提供了维度内的粒度细化，如年、季度、月；度量是分析的具体数值，如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存： 为了加快查询速度，OLAP引擎通常采用预计算（Precomputation）策略，通过预先计算并存储可能的查询结果（如聚合数据），减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建，其中汇总数据被提前计算并存储起来，以便快速响应查询。 3. MPP架构（Massively Parallel Processing）： 许多现代OLAP引擎采用MPP架构，如Apache Kylin和ClickHouse，这种架构中，数据分布在多个节点上，每个节点独立处理自己的数据部分，然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性，能够处理PB级别的数据集，并保持高性能。 4. 列式存储： 与传统的行式存储相比，OLAP引擎常采用列式存储，这种存储方式特别适合于数据分析场景，因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量，并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎： 一些OLAP引擎，如ClickHouse，采用了向量化执行引擎，这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理，从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩： 为了提高数据访问速度，OLAP引擎使用高效的索引结构，如稀疏索引和B树，以及数据压缩技术，减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理： 随着技术的发展，一些OLAP引擎如Apache Druid，专注于实时或近实时分析，能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析，满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力，支撑企业决策和业务洞察。
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用，并讨论其优势和挑战。
近日，OpenAI 正式宣布收购 Rockset——这是一款以数据索引及查询功能而闻名的实时分析数据库。OpenAI 在其官方博客上发表的一篇文章中表示，它将整合 Rockset 的技术来“为其所有产品的基础设施提供支持”。
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ
Lambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在BackType和Twitter上的分布式数据处理系统的经验。
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知，并且及时采取应对措施呢？
背景 马老师曾提到三次技术革命：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的大脑的释放。我们其实
1. 摘要： TDW很好的解决了海量数据离线处理问题，但是在如下场景下：实时报表，实时监控，实时推荐，实时分析，TDW无法满足需求。而storm是应对这些场景的利器，但是storm开发的门槛较高，对于大多数使用TDW的同学来说，若是能有一套支持storm的SQL，想必那是极好的。故此本宫，不，本团队开发了EasyCount以飧大众。 EasyCount使用SQL描述业务的实时计算的需求，并将SQL转化为基于storm的topology。相对于传统SQL，实时SQL面临诸多挑战，EasyCount通过不同的方
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
随着音乐行业的发展和用户对个性化音乐推荐的需求增加，本文将介绍一个创新的小程序项目，名为「音乐推荐小程序」，通过智能算法和用户偏好分析，为用户提供个性化的音乐推荐服务。本文将深入介绍该项目的背景、概述、技术实现和功能展示，以及其在音乐领域的优势和创新点。
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
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。
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。
要求苛刻的 GenAI 模型、复杂的数据和强大的 AI 应用程序推动了现代数据库操作方式的重大转变。
Cdn服务器在网络上承担着为用户网站访问加速的作用，并且加速的应用也非常的广泛，因此目前这种加速服务器在互联网中有着非常重要的价值，因此通常cdn服务器都需要进行日志，那么CDN日志实时分析的作用是什么？日志分析的好处是什么？
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
首先，数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低，可以支持灵活的构建，构建出来的数据的复用性也比较强。
在大数据时代的初期，我们面临的数据主要是大容量的静态数据集，针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而，随着大数据时代的演进，具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见，人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值，于是推动了大数据技术的演进。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 所有性能相关的文章，均会同步发布至性能测试专用公众号，
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。
近日，全球权威信息技术研究与咨询机构 Gartner 发布了云数据库市场领域 2023 Gartner® Peer Insights™“Voice of the Customer” 报告，PingCAP 在报告中获得的客户总体评分达到 4.9 分（满分 5 分），在所有入选企业中位列第一，连续两年获评“卓越表现者”最高分。
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言。它遵循结构化模式，将数据组织成具有预定义关系的表格形式。以下是SQL的一些关键特点：
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。
在过去几年里，实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展，以及国家政策层面的大力支持。然而，在企业层面上，实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因，主要在于技术门槛高，开发、运维成本难以控制，缺乏成熟的产品化功能。
在现代软件开发中，C++、人工智能、Redis和大数据已经成为不可或缺的技术元素。C++以其高性能和灵活性著称，广泛应用于系统编程和高性能计算。人工智能正在改变我们的生活方式，从自动驾驶汽车到智能助手，其应用无处不在。Redis作为一种内存数据结构存储，被广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。大数据技术则在处理和分析大量数据方面发挥着关键作用。
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
网络安全态势越来越复杂，传统的基于单点的防护和攻击检测系统在应对现代网络攻击方面有着很大的局限性。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。
为实现实时分析，通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
什么是实时分析？ 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询，这本质上是延迟的两种衡量标准：数据延迟和查询延迟。
ClickHouse是由俄罗斯Yandex公司开发的一款开源列存数据库系统，旨在处理大规模数据分析场景下的实时查询。以下是ClickHouse的发展历程，包括最初的设计目标、技术架构的演进等方面。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
作者 | 郑思宇 在愈发复杂的大数据场景下，数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现，湖仓一体架构走向舞台中央。此前，InfoQ 也曾在 《湖仓一体会成为企业的必选项吗？》 一文中提到，对于高速增长的企业来说，选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖，将成为不可逆转的趋势。 虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的，但作为一种新兴的架构，大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段，有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文，我们希望从技术选型的角度出发，让你重新理解湖仓一体的本质与要求，扫除技
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