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1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

本文由趣头条实时平台负责人席建刚分享趣头条实时平台的建设,整理者叶里君.文章将从平台的架构.Flink 现状,Flink 应用以及未来计划四部分分享. 一．平台架构 1.Flink 应用时间线 首先是平台的架构,2018 年 3 月之前基本都是基于 Storm 和 Spark Streaming 来做的.目前,基本已经把 Spark Streaming 和 Storm 淘汰了,主要都是 Flink SQL 来做的.起初还比较传统,一般是接需求然后开发类似于 Flink SQL 的任务,基本是手工

前言 本文介绍如何在IDEA上快速开发基于Flink框架的DataStream程序.先直接上手! 环境清单 案例是在win7运行.安装VirtualBox,在VirtualBox上安装Centos操作系统.所有资源都在百度云上,有需要请直接下载.安装教程基本都是傻瓜式,文章不做讲述,有需要直接网上搜索. 资源 版本 VirtualBox 5.2.16 Centos 6.5 Maven 3.6.3 JDK 8u241 IDEA 2019.3.2 Flink 1.10.0 链接:https://pa

 基于Flink进行秒级计算时,发现监控图表中CPU有数据中断现象,通过一段时间的跟踪定位,该问题目前已得到有效解决,以下是解决思路:   一.问题现象       以SQL02为例,发现本来10秒一个点的数据,有时会出现断点现象,会少1-2个点甚至更多:   二.问题定位   针对该问题,根据数据处理链路,制定了数据输出跟踪示意图,如下所示:       通过输出的实际数据发现:    1.监控Agent的数据已经正确上报Kafka    2.从Kafka中可以正确取到监控Agent上报的数据

数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战.在智能商业中,数据的结果代表了用户反馈.获取数据的及时性尤为重要.快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策,更好地进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 如何更好的建设实时数仓.有哪些优秀的生产实践经验可借鉴? 11月28-30日,Flink Forward Asia 邀请来自 Netflix.美团点评.小米.OPPO.菜鸟等数仓专家,聚焦 Flink 实时数仓在数据链路中扮演的角色与在智能商业中

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目

1.背景 日志系统接入的日志种类多.格式复杂多样,主流的有以下几种日志: filebeat采集到的文本日志,格式多样 winbeat采集到的操作系统日志 设备上报到logstash的syslog日志 接入到kafka的业务日志 以上通过各种渠道接入的日志,存在2个主要的问题: 格式不统一.不规范.标准化不够 如何从各类日志中提取出用户关心的指标,挖掘更多的业务价值 为了解决上面2个问题,我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务. 2.系统架构 架构比较简单,架构图如下: 各

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa

摘要  :随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式.腾讯新闻作为一款集游戏.教育.电商等一体的新闻资讯平台.服务亿万用户,业务应用多.数据量大.加之业务增长.场景更加复杂,业务对实时计算高可靠.可监控.低延时.数据可回溯的要求也越来越迫切.比如新闻广告投放.停单.在线推荐.电商搜索中,更快的响应用户需求.精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入. 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台.PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想.该方案

随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取

体验简介 场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统的ECS实例(云服务器).通过本教程的操作带您体验如何使用PolarDB-X与Flink搭建一个实时数据链路,模拟阿里巴巴双十一GMV大屏. 实验准备 1. 创建实验资源 开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源. 在实验室页面,单击创建资源. (可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址.用户信息等). 说明:资源创建过程需要1~3分钟. 2. 安装PolarDB-X 本步骤将指导您如何

作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV.PV 指标的统计,并和公司内微视部门的同事交流.然后针对该场景做了简化,并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷. 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群.腾讯云流计算 Oceanus(Flink).云数据库 Redis 对博客.购物等网站 UV.PV 指标进行实时可视化分析.分析指标包含网站的独立访客数量(UV ).产品的点击量(PV).

作者介绍 倪增光,饿了么BDI-大数据平台研发高级技术经理,曾先后就职于PPTV.唯品会.15年加入饿了么,组建数据架构team,整体负责离线平台.实时平台.平台工具的开发和运维,先后经历了唯品会.饿了么数据平台从无到有到不断完善的过程.   一.背景 饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右,主要负责离线&实时 Infra 和平台工具开发,其中包括20+组件的开发和维护.2K+ Servers 运维及数据平台周边衍生工具研发&维护.离线 Infra 和平台工具这一块对外分享的比

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,