本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据,但信息孤岛的壁垒一直没有打破,对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理,不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。目前的公司现状:
前段时间的主要工作是开发统计系统, 统计公司产品的安装量和回访量,统计数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。下面是对这个项目的一个总结:
58 集团业务种类繁多,目前包括的业务有 58 同城、赶集网、安居客、58 金融公司、中华英才网、驾校一点通等,数据库种类包括 MySQL、Redis、MongoDB、ES、TiDB。我们自己构建了“58 云 DB 平台”,整合了所有数据库的一体化运维。
嗨喽,大家好,我是创作新人,新时代新的农民工小赵,在今年的七月结束了大学生活,目前在一家大数据公司做开发。对于初入职场的同学来说,在实际的工作开发中会遇到各种各样问题,将问题沉淀、输出、总结,才会让后面的路走的越来越轻松。那么,接下来我会通过以下几个方面进行分享。
大数据一直被定义为3V(数量大,速度快,多样性) ,为了支撑数据分析服务的正常运行,BI工具的报表快速处理能力也需要与时俱进。
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果,展示的形式很多,有各种图形以及报表,最早的应该是简单的几条数据,然后搞个web页面,展示一下数据。早期可能数据量也不大,随便搞个数据库,然后SQ
在大环境下的数据库主要有两种情况会出现负重过载: 1. 海量数据的实时统计,比如报表统计 2. 数据库连接数不够用,网站瞬时访问数过大 在这次分享会上有人提出了mysql集群的概念,其实mysql集群用的并不多,因为mysql用来做集群维护成本实在太高了,而且据我了解没有几个大项目才用了mysql集群,正式投入生产环境的几乎没有。我们一般用主从复制来做就行了。 考虑到实时统计,如果1亿条数据,数据库要做统计并且计算的话,那么效率是很低下的,更别说多表关联了,如果有多个客户端来查看报表的话,那么基本整个数据库
随着大数据的爆红,数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注,千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”,可是,你们真的准备好了吗? 1、最早的数据分析可能就报表
数据迁移,工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似,差异较大的地方是导入和导出数据量区别,一般报表数据量不会超过几百万,而做数据迁移,如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库,主要部分是 SQL,内部用到 MPP 技术。
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
本文为作者投稿,作者简介:诸葛子房,曾供职于京东,现就职于BAT,在大数据领域有多年实践经验
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
大家好呀!这里是爱学习的 Guide!今天给大家科普一个速度快到飞起的数据库——ClickHouse。
基于flink实时流计算的,金融证券项目,实时大屏展示,预警模块和离线模块的处理。
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司,品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ,截至 2022 年 8 月,已进驻 60 多个国家和地区,全球用户覆盖 4 亿多人。
本文介绍了一种报表工具(Spiders)在数据报表生成中的使用,包括表结构设计、数据获取、数据处理和生成报表的过程。该工具使用Python和MySQL数据库进行开发,支持多线程和定时任务,可以快速生成各种类型的统计报表。同时,该工具还支持自定义报表、数据分组、数据映射和报表模板等功能。
数据流程简单,数据处理流程简单,数据包括日志、DB log等,经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里,在大数据平台进行ETL后,通过大数据调度系统Ooize,每天定时写入到关系型数据库MySQL,再以MySQL中数据为基础产出各种报表。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 。起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
本项目涉及的业务数据包括订单、运输、仓储、搬运装卸等物流环节中涉及的数据、信息。由于多年的积累、庞大的用户群,每日的订单数上千万,传统的数据处理技术已无法满足企业需求。因此通过大数据分析可以提高运输配送效率、减少物流成本,更有效地满足客户服务要求,并对数据结果分析,提出具有中观指导意义的解决方案。
前几天在数据产品经理的群里,有朋友提问“没有数仓,没有数据建模可以做好BI吗”,今天把问题打开一下,不建设数仓,企业能做好数字化转型吗?
大数据平台作为底层的基础数据平台,集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量(网络、磁盘IO)、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等,以满足多业务场景下,不同应用需求的建设任务,比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中,将满足如下性能指标: 批处理部分指标: 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒,批量读取速度300MB/秒; 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务; 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒,三个月统计计算查询时间将不超过15秒,复杂查询时间将不超过1分钟; 复杂批处理任务,ETL的处理时间将不超过2个小时; 实时流处理指标: 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据; 平台能够在峰值条件下,完成2秒内的实时预警,2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔(按4小时交易日保持峰值流速计)订单流数据; 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标: 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询; 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询; 应用平台支持并发执行500个用户查询请求;
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。
来源:https://my.oschina.net/u/2485991/blog/533163
客如云成立于 2012 年,是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家, 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务,包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务,并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组,负责公司的大数据架构和建设工作,为公司提供大数据基础数据服务。
作者|360 商业化数据团队 窦和雨、王新新 导读:360 商业化为助力业务团队更好推进商业化增长,实时数仓共经历了三种模式的演进,分别是 Storm + Druid + MySQL 模式、Flink + Druid + TIDB 的模式 以及 Flink + Doris 的模式,基于 Apache Doris 的新一代架构的成功落地使得 360 商业化团队完成了实时数仓在 OLAP 引擎上的统一,成功实现广泛实时场景下的秒级查询响应。本文将为大家进行详细介绍演进过程以及新一代实时数仓在广告业务场景中的具
报表测试是一项重要的测试内容,因为面对的使用群体一般是公司高层或者用户中的重要群体。出现问题影响较大,所以必须仔细且谨慎对待。本文根据自己之前的测试经验,结合其它相关资料,做个简单的总结汇总,如有其它建议,可以留言或者私聊,期待沟通交流。
腾讯云 BI 是一款敏捷自助式数据分析的 BI 产品,系统采用敏捷自助式设计,提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现的全流程 BI 能力,能够有效整合企业多业务数据源,帮助经营者快速获取决策数据依据。使用者仅需通过简单拖拽即可完成复杂的报表输出过程,帮助用户快速实现报表的分享、推送、评论互动等协作场景,腾讯云 BI 可以辅助企业经营者快速获取决策数据依据及数据门户看板。
日前,腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版(开源代号TBase)宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨,上万张表访问场景下,内存占用节省60%;查询性能提升百倍;SQL语句兼容性增强。同时,大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品,是腾讯云数据库团队在开源的 PostgreSQL 基础上研发的企业级分布式HTAP数据库管理系统,能够提供成熟的一站式解决方案。腾讯云数据库技术总监李跃森介绍到,“在首次开源的10天内,TD
很多软件都有开源的,报表工具也一样,但是开源报表都不好用,要么功能不全要么功能很差,需要自己编程去补足功能,而且操作复杂,开发效率低下
前言 京东物流极速的购物体验背后隐藏着怎样的秘诀?仓储和配送时效是其中最为关键的一环。京东物流超强仓配体系,特别是在电商行业中独有的仓储系统,在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国,京东仓储管理系统(简称WMS系统)是最核心的生产系统,涵盖了从入库,复核,打包,出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库,不仅仅承担着存储数据的任务,还是系统可用性的最后一道防线,如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用,直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据
马上消费金融于 2015 年 6 月营业,截止到 2020 年 1 月,历经 4 年多风雨,总注册用户数 8000 万,活跃用户数 2500 万,累计放贷 2900 多亿元人民币。公司于 2018 年 6 月增资到 40 亿,成为内资第一大的消费金融公司。
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌,源起于中国,是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构,首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式,同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司,公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设,主要工作是支撑日常的BI分析,数据看板,人群画像,自助分析等场景。
在现在题库架构下,针对新购买的1300W多道数据进行整合,不影响现有功能。由于数据量偏多,需要进行数据的切分
04-08把元数据以及在它基础上的五大应用场景:数据发现(数据地图)、指标管理、模型设计、数据质量、成本优化,全部讲完。这部分内容对应的就是数据中台OneData 方法论。学完这部分内容,你已了解OneData方法论在企业内部落地的方法。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
作者:二维火架构运维负责人火烧 (花名) 二维火 SaaS 平台介绍 二维火作为餐饮商家管理标准化服务提供商,帮助商家节省经营成本、提升服务效果是我们的使命。在商家日常生产中,上游系统产生了很多数据,包括供应链采购系统(Support),门店收银系统(POS),食客排队系统(Queueing),智能厨房显示系统(KDS),电子菜谱系统等(E-Menu), 一个实时、精准、可多维度分析的报表系统能充分利用这些数据,支持商家对经营决策进行优化,极大提升商家工作效率。主要服务于以下场景: ● 收银员交接班需要通过
作者简介 张巍,携程技术中心大数据资深研发工程师。2017年加入携程,在大数据平台部门从事基础框架的研发和运维,目前主要负责 Presto,Kylin,StructedStreaming 等大数据组建的运维,优化,设计及调研工作。对资源调度,OLAP引擎,存储引擎等大数据模块有浓厚的兴趣, 对 hdfs,yarn,presto,kylin,carbondata 等大数据组建有相关优化和改造经验。 一、背景介绍 携程作为中国在线旅游的龙头,提供酒店,机票,度假等服务,这些服务的背后是基于各个部门每天对海量数
远古时代,boss下达任务,我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表,公司整体运行的情况。No Problem!咻咻咻,SQL几百行,熬夜跑几趟。不行等一会,调试我最棒。oracle,mysql,虽然慢了点,虽然SQL多了点,但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来,帝国版图扩大,业务激增,数据爆炸,Oracle本来是帝国的中流砥柱,奈何太贵,维护太累,mysql的集群部署,分库分表,渐渐代替了Oracle。
得物供应链业务是纷繁复杂的,我们既有JIT的现货模式中间夹着这大量的仓库作业环节,又有到仓的寄售,品牌业务,有非常复杂的逆向链路。在这么复杂的业务背后,我们需要精细化关注人货场车的效率和成本,每一单的及时履约情况,要做到这一点我们需要各粒度和维度的数据来支撑我们的精细化管理。
其余相关文章,参见: “分库分表" ?选型和流程要慎重,否则会失控 本篇文章从广度上说明了分库分表组件的选型和流程,以及其优缺点。尤其对比了驱动层和代理(proxy)层的中间件特点。如果你面试的时候有如此见解,包面试官满意。
从标题可以看得出来,当时我们只做了分表;还是由于业务发展,截止到现在也做了分库,目前看来都还比较顺利,所以借着脑子还记得清楚来一次复盘。
近年来,随着数据规模越来越大,以及由此衍生出数据实时化的诉求激增,产生了一系列大数据相关的业务场景,场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点,因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
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