个性化推荐系统.搜索引擎.广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏.这时就需要ABTest来确定,最近想的办法.优化的算法.优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的. ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后能够方便看效果变化,以及不同ab分支算法对比到底是a算法好.还是b算法好.还是c算法好.再有就是白名单配置上线新算法时,实现新算法上线测试,验证程序是否正确. 根据ABtest需求,系统有三个大的系统构成.一个系统是ABTest配置管

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).

SQL Server2016 新功能实时查询统计信息 很多时候有这样的场景,开发抱怨DBA没有调优好数据库,DBA抱怨开发写的程序代码差,因此,DBA和开发都成为了死对头,无法真正排查问题. DBA只能使用Windows性能监视器,SQL Server内置的活动监视器.SQL Trace.SQL Profiler.Performance Dashboard等工具,或者使用执行计划来查看查询成本. 为了让DBA有更多有效工具排查问题,SQL Server2016推出了很多新功能,其中一项功能是 L

1.概述 在<Kafka实战-简单示例>一文中给大家介绍来Kafka的简单示例,演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据,今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目,本篇博客我打算为大家介绍Flume+Kafka+Storm的实时日志统计,由于涉及的内容较多,这里先给大家梳理一个项目的运用这些技术的流程.下面是今天的内容目录: 项目流程 Flume Kafka Storm 下面开始今天的内容分享. 2.项目流程 在整合这套方案的时候,项目组也是经过一番讨论,在讨论中,观点很多,有人认为直

熟悉EasyDSS流媒体服务器的小伙伴应该都知道,EasyDSS通过将EasyRTMP推流的直播流进行直播转码.智能处理.视频分发,再通过 CDN 分发节点分发到终端播放 SDK为观众播放高清低延时的内容.作为rtmp流媒体服务器,一经推出就备受用户好评.随着用户需求的变更,产品自身的更新迭代是必须的:为了更好的用户体验和和功能的完善,我们在EasyDSS原有的基础之上增添了服务器硬件数据报表(CPU.内存.磁盘空间).网络流量数据的统计以及角色分配,直播间.点播文件.虚拟直播绑定权限等操作.

目       录 1.      概述... 1 2.      三维(3D)模型在线编辑与应用... 2 3.      实时数据统计... 4 1.   概述 此次,iNeuOS工业互联网操作系统升级主要针对三维(3D)模型在线编辑与应用.数据实时统计. 用户有现成的3D模型可以导入到平台中,模型部件与数据点进行绑定,实时反馈状态信息到3D模型中. 数据实时统计主要后期应用到在线Excel报表中,快速开发和生成时表报.日报表.月报表和年报表等应用. 视频介绍:官微地址.(注:希望博客园对其

背景:利用kafka+flume+morphline+solr做实时统计. solr从12月23号开始一直没有数据.查看日志发现,因为有一个同事加了一条格式错误的埋点数据,导致大量error. 据推断,是因为使用mem channel占满,消息来不及处理,导致新来的数据都丢失了. 修改flume使用file channel: kafka2solr.sources = source_from_kafka kafka2solr.channels = file_channel kafka2solr.s

最近着手个项目,整体数据量有5亿多,每个月增量9000w.应用场景是Oltp 根据用户id直接计算各种维度值. 因为是Oltp 场景,直接根据用户id %2000分(方便后续横向扩展),有些喜欢扯分区表的或者顺序分表的请复习下数据库原理以及硬件原理. 分完表oltp 访问速度上了几个level.但是牵涉到一个实时统计的问题,需要对2000张表进行实时统计.因暂时没gp.hadoop 这种分布式数据库环境,以及怎么解决Oltp 到分布式数据库之间实时同步的问题. 想了个恶心的办法.对2000张表开

之前的EasyDSS作为rtmp流媒体服务器自从推出就备受用户好评,随着用户的需求的变更产品自身的发展是必须的: 为了更好的用户体验和和功能的完善,我们在EasyDSS的基础上增添了服务器硬件数据报表(CPU.内存.磁盘空间).网络流量数据的统计以及角色分配,直播间.点播文件.虚拟直播绑定权限等操作. 用户体验的再次升级 EasyDSS 商用流媒体服务器提供一站式的转码.点播.直播.时移回放服务,极大地简化了开发和集成的工作,并且 EasyDSS 支持多种特性,完全能够满足企业视频信息化建设方面

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

morphline优化,如下: 传过来的时间戳被复制到3个字段:eventTimeInMinuteChina_tdt ,eventTimeInMinuteUTC_tdt ,eventTimeInHourUTC_tdt . eventTimeInMinuteChina_tdt:用于显示以及按中国时间来指定查询范围. eventTimeInMinuteUTC_tdt:用于匹配NOW/DAY-7DAYS TO NOW/DAY等时间格式.因为solr5以前的版本只支持UTC时区. eventTimeIn

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之编码实践>  该课程我以用户实时上报日志案例为基础,带着大家去完成各个KPI的编码工作,实现生产模块.消费模块,数据持久化,以及应用调度等工作, 通过对这一系列流程的演示,让大家能够去掌握Kafka项目的相关编码以及调度流程.下面,我们首先来预览本课程所包含的课时,他们分别有: 接下来,我们开始第一课时的学习:<数据生产实现> 2.内容 2.1 数据生产实现 本课时主要给大家演示Kafka数据生产的代码实现,在前面搭建好的集群环

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计>  本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握

经常在实时统计文本框输入多少字的时候,有时会出现不及时统计,特别是在中文输入法下. 为了实时准确统计,可以修改代码如下:     $(function() {        $("#txtTest")             .bind("keyup", function () {                  CountTxt();            })            .bind("input", function () { 

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

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由小翼 发表于云+社区专栏 介绍 Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控,可以显示Linux系统上的流程和服务.它监控有关CPU,内存,磁盘,网络,进程等的指标. Netdata一旦安装就不需要额外的配置,但提供了重要的定制.该应用程序的效率和速度旨在与本机控制台管理工具(如vmstat,iostat和htop)相媲美. 本教程中的步骤涵盖了使用其内置Web服务器或可选地使用Nginx成功设置运行Netdata的一

  什么是 ABTest 产品的改变不是由我们随便「拍脑袋」得出,而是需要由实际的数据驱动,让用户的反馈来指导我们如何更好地改善服务.正如马蜂窝 CEO 陈罡在接受专访时所说:「有些东西是需要 Sense,但大部分东西是可以用 Science 来做判断的.」 说到 ABTest 相信很多读者都不陌生.简单来说,ABTest 就是将用户分成不同的组,同时在线试验产品的不同版本,通过用户反馈的真实数据来找出采用哪一个版本方案更好的过程. 我们将原始版本作为对照组,以每个版本进行尽量是小的流量迭代作为