美团.点评网的token都是用一套加密算法,实际上就是个gzip压缩算法.加密了2次,第一次是加密了个sign值,然后把sign值带进去参数中进行第二次加密,最后得出token 分析请求 打开上海美食, Network 抓包看一下,可以看到一个请求: getPoiList?cityName=XXXXX, 其中返回的就是我们想要的数据 我们打开这个请求看一下, 都有哪些参数 其中, uuid 和 _token是我们需要注意的我们全局搜索一下 uuid 的值 , 发现uuid 就在我们当前页面返回的

Atitit.biz业务系统 面向框架  面向模式---------数据映射imp 1.1. 面向变量  面向过程  面向对象 面向组件  面向框架  面向服务 面向模式1 1.2. 第2章 架构模式 18 1 1.3. 第3章 设计模式 143 2 1.4. 面向对象中的面向变量全局变量问题2 1.5. 面向框架-的结构3 2. Code3 2.1.1. orderService4 2.1.2. order_service_dataMaper4bet5 2.2. Everyting is fi

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

一.目标 1.掌握画像标签开发技巧 2.掌握数据挖掘技巧 3.了解业内画像和DMP系统的架构和开发 4.大数据结合业务场景落地 系统开发要求 涉及的技术要点:spark .elasticsearch.hadoop .hive .LR GBDT等机器学习算法 开发工具:idea.eclipse 开发环境:spark2.2.hadoop2.7.hive1.2.hbase.redis 开发语言:scala.java.python.shell.sql 三.课程目录 课程一览 1.用户画像概述 什么是用户

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan

由于这几年互联网电商的快速发展,快递公司也进入了快速发展的绝好快速成长期.随着社会的强劲需求公司的业绩年年攀新高.快速发展的公司都需要有强大的IT信息系统,硬件设备基本上款到了货也可以到了,但是软件系统就不是那么简单了,需要长期的维护完善才能平稳运行. 公司有几十套业务系统需要快速开发.开发队伍的建设.软件系统的建设.基础平台的建设都堆在了一起,由于我们用了成熟的通用快速开发平台,所有的用户都能集中统一授权.所有的业务系统都有统一的管理后台配置管理,几乎很多精力都放在业务模块的开发上就可以了.

业务系统需要什么样的ID生成器 ID 生成器在微博我们一直叫发号器,微博就是用这样的号来存储,而我微博里讨论的时候也都是以发号器为标签.它的主要目的确如平常大家理解的“为一个分布式系统的数据object产生一个唯一的标识”,但其实在一个真实的系统里可能也可以承担更多的作用.概括起来主要有以下几点: 唯一性 时间相关 粗略有序 可反解 可制造 下面我会分别讲每个作用后面的考虑和权衡,也会对比介绍一下业界已知的几种 ID 设计. 要唯一性,是否需要全局唯一? 说起全局唯一,通常大家都会在想到发号器服

SpringSocial提供了了以下三个服务,我们要做的仅仅是调用它们的服务,但是SpringSocial仅仅只提供了数据,没有提供视图 ⒈拿到所有社交网站与业务系统的绑定信息 SpringSocial已经提供了相应的数据,但并没有提供视图,相关的代码写在ConnectController中,核心代码如下: @RequestMapping( method = {RequestMethod.GET} ) public String connectionStatus(NativeWebRequest

一.单点登录(SSO,Single Sign On)整合目前计划接入统一门户的所有业务系统均为基于JavaEE技术的B/S架构系统.由于统一门户的单点登录技术选用的是JA-SIG组织开发的Cas Server,故为了与Cas Server进行无缝整合,各业务系统选用的技术依然是由JA-SIG组织开发的Cas Client.根据各业务系统服务端技术架构的不同,现提供如下2种整合方式:1. 在web.xml中配置4个过滤器此方式适用于所有JavaWeb应用.1) 所需jarcas-client-co

小蚂蚁说: 2018 年 AntV 品牌日以知新.知心为主题,旨在让产品一直「知新」,与用户一直「知心」.AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案,致力于提供一套简单方便.专业可靠.无限可能的数据可视化最佳实践.在过去一年,有 46 位开发者为AntV 贡献代码. 本文小蚂蚁将为大家简单介绍 AntV 的进化成果,了解详情记得点击下方链接哦~ AntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案,主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2.专注解决流程与关系分析的图表库 G6.适于对性能.体

MQ , 就是 消息队列(Message Queue), 不知从什么时候起, MQ 被用来 搭建 分布式 业务系统 架构, 一个重要作用 就是用来  “削峰”   . 我们 这里 就来 讨论 如何 设计 业务系统 来 应对 高并发,  不需要 MQ  . 应对 高并发,  很简单,    水平扩展 就可以 .   增加 服务器 数量 就可以 . MQ 通常用来 分解 一个 用户 请求 中的 各项 子任务, 尤其 是 异步任务,  尤其是 需要 和 第三方 平台 交互 的 任务 . 比如  支付 

美团店铺评价语言处理以及分类(LogisticRegression) 第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 本文是该系列的第四篇 主要讨论逻辑回归分类算法的参数以及优化 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量,有很多的0,类似于前文说的category类的one-hot形式,得到的矩阵为稀疏矩阵) 比较朴素贝叶斯方法,逻辑回

在企业IM开发中,经常用到和业务系统的数据交换,在中国企业最常见的比如组织架构变更,一般在客户端加密保存了组织架构树(便于快速的查询和树展示),当HR或OA或AD域这些管控企业组织架构的数据发生改变,需要IM服务器推送最新的组织架构,如果推送整个组织架构,数据量非常大(千人以上时),恰当的方式是:仅对变化量通过版本比对进行更新,而不是整体更新. 实际上,不仅仅是组织架构变更的,所有的http web api设计都可以参考这个设计. 取个名字:动词解析式Json数据格式 (Verb Parsing

很难想象没有数据的ERP是什么样子的.然而,实际情况又是如何的呢? 根据AMT的研究,在那些上线不成功或者上线后掉线的案例中,有高达70%的项目都有一个共同的直接原因,那就是在数据上出了问题.有的是在数据还没有准备好,诸多数据不准确.不完整的情况下就仓促上线:有的则是业务没有理顺,出现一数多据的情况,不知道该相信哪个数据:还有的是上线运行后操作人员未及时更新业务数据导致系统内的数据失真等等,虽然数据问题的表现不尽相同,但最终的结果都是一样的,那就是大家忙了数月得到的是一个没有数据的ERP系统.

年更贴,因为两年里遇到的事情,一些想法变了.也补充了不少VJTools的内容,比如为伸手党们准备的jvm-options.sh. 在关键的业务系统里,除了继续追求技术人员最爱的高吞吐与低延时之外,系统的稳定性与排查问题的便捷性也很重要.这是本文的一个原则,后面也会一次又一次的强调. 前言1,资料 1. 学习开源项目的启动脚本是个不错的主意,比如ElasticSearch家的,Cassandra家的, 附送一篇解释它的文章. 2. VJTools的 jvm-options.sh,伸手党们最爱,根据

根据数据仓库的实施经验,凡符合如下特征的表,建议不入仓. ① 备份数据表 此类表是对现有表中某个时点数据的一份拷贝,根据需要进行数据恢复使用.因此,只需取当前表中的数据即可. ② 冗余数据表 同一类数据在多张表中都有描述,出现冗余现象时,将从中找出最原始和最准确的源头获取数据. ③ 控制表 控制操作流程或程序处理流程等非业务类数据. ④ 派生表 在原有基础数据之上进行轻度加工而来的数据,例如简单的汇总表或接口数据表.数据仓库一般只从最源头获取最基础的数据. ⑤ 中间数据表 计算某一最终结果所需的

http://www.kafeitu.me/activiti/2013/03/10/integrate-activiti-modeler.html 1. 为什么要整合 Activiti 5.10版本把原本独立的Activiti Modeler模块整合到了Activiti Explorer中,两者相结合使用起来很方便,通过Modeler设计的流程模型可以直接部署到引擎,也可以把已经部署的流程转换为Model从而在Modeler中编辑. 在实际应用中也有这样的需求,把Modeler整合到业务系统中可

2018天猫双11全球狂欢节,全天成交额再次刷新纪录达到2135亿元,其中总成交额在开场后仅仅用了2分05秒即突破100亿元,峰值的交易量达到惊人的高度,背后离不开阿里云大数据计算和存储能力的支撑.在整个交易的链路上,账单业务是一个重要的环节,尤其对商家系统来说,需要定期对账,账单子系统出现一点点问题都会影响商家的运营,2018的双十一,承载账单的消息系统把全网卖家账单系统60%的流量托付给了阿里云文件存储.在11日0点的峰值交易时刻,账单消息系统的写入流量瞬间达到日常流量的60倍以上,阿里云文