一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

1. 摘要 我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中,作为日志数据的 ODS 层,从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志.启动日志和曝光日志.这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理.将拆分后的不同的日志写回 Kafka 不同主题中,作为日志 DWD 层. 页面日志输出到主流,启动日志输出到启动侧输出流,曝光日志输出到曝光侧输出流 2. 识别新老用户 本身客户端业务有新老用户的标识,但是不够准确,需要用实时计算再次确认(不涉

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

http://training.data-artisans.com/是Apache Flink商业公司DataArtisans提供的一个flink学习平台,主要提供了一些业务场景和flink api结合的case.本文摘取其中一个计算出租车上/下客人热点区域demo进行分析. 一 数据准备 flink-traing的大部分例子是以New York City Taxi & Limousine Commission 提供的一份历史数据集作为练习数据源,其中最常用一种类型为taxi ride的事件定义

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

========================实时流量统计 1. 实时热门商品HotItems 每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品. 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小,每 5 分钟统计一次,做滑动窗口聚合( Sliding Window) • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前 N 名的商品 2. 实时流量统计 NetworkFlow "实时流量统计" 对于一个电商平台而言,用户登 录

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

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整

有时,我们需要获取当前计算机中CPU.内存.硬盘.网络等实时信息,如下图:\ 要实现上述几项信息的获取,通常需要使用Timer控件来间隔获取,以便刷新最新的数据. 本示例中,放一个Timer控件,放一个TextBox控件(多行),并编写以下代码: Private CPU As New DSAPI.实时统计.CPU Private 内存 As New DSAPI.实时统计.内存 Private 硬盘 As New DSAPI.实时统计.硬盘 Private 网络 As New DSAPI.实时统计

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

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之应用概述> 本课程是通过一个用户实时上报日志来展开的,通过介绍 Kafka 的业务和应用场景,并带着大家搭建本 Kafka 项目的实战开发环境.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<Kafka 回顾>. 2.内容 2.1 Kafka 回顾 本课时简述 Kafka 平台部署的注意事项,以及 Kafka 在企业中的业务场景和应用场景.让大家了解 Kafka 在企业中的使用. 本课时主要包含以

一.项目整体概述 简述项目的背景 背景:用户行迹企业运营 分析项目的目的 通过对项目的分析,可以初步得到以下目的: •实时掌握用户动态 •根据实时统计结果,适度推广 •统计分析效果,快速合理的调整 二.Producer 模块分析 分析生产数据来源 在用户上报日志中,每条日志记录代表用户的一次活动状态,示例数据如下: 121.40.174.237 yx12345 [21/July/2015 13:25:45 +0000] chrome appid_5 "http://www.***.cn/sort

一.数据生产实现 1.配置数据生产模块 项目基础配置所包含的内容,如下所示: •项目工程的文件配置 •集群连接信息配置 •开发演示 2.实现 Flume 到 Kafka 模块 实现 Flume 到 Kafka 模块所包含的内容,如下所示: •Flume 集群信息配置 •数据收集 •数据收集演示 二.数据消费实现 1.配置数据消费模块 配置数据消费模块信息所包含的内容,如下所示: •Storm 集群信息配置 •依赖文件配置 •操作演示 2.实现 Kafka 到 Storm 模块 实现 Kafka

一.kafka 回顾 1.简介 Kafka 的业务 业务场景: 解除耦合 增加冗余 提高可扩展性 Buffering 异步通信 2.介绍 Kafka 的应用场景 Push Message Website Tracking 日志收集中心 3.实时统计平台搭建注意事项 实时统计平台搭建注意事项: HA特性 核心文件配置 启动步骤 集群演示 二.项目简要 简述项目整体流程 整体流程预览如下图所示: 数据生产介绍 数据源生产介绍,如下图所示: 数据消费介绍 数据源消费介绍,如下图所示: 三.Kafka

CentOS安装按进程实时统计流量情况工具NetHogs笔记 一.概述 NetHogs是一款开源.免费的,终端下的网络流量监控工具,它可监控Linux的进程或应用程序的网络流量.NetHogs只能实时监控进程的网络带宽占用情况.NetHogs支持IPv4和IPv6协议,支持本地网卡以及PPP链接. 本博客其他随笔参考: Centos安装流量监控工具iftop笔记 网站日志实时分析工具GoAccess使用 工作中常用Linux命令--服务器运维 CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记

7 实时统计 RUNTIME STATISTICS 7.1 Query/Index Statistics Collector 下面的参数控制是否搜集特定的数据库运行统计数据 7.1.1 track_activities 布尔值 默认: track_activities = on 是否收集每个会话的当前正在执行的命令的统计数据,包括命令开始执行的时间. 7.1.2 track_counts 布尔值 默认: track_counts = on 是否收集数据库活动的统计数据. trackiotimin

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag

Debian/Ubuntu下安装很简单,执行:apt-get install nethogs 就可以安装. CentOS/RHEL下建议先安装上EPEL,再执行:yum install libpcap nethogs 进行安装. EPEL(Extra Packages for Enterprise Linux) 是由 Fedora 社区打造,为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS等提供高质量软件包的项目.装上了 EPEL,就像在 Fedora 上一样,可以通过 yum install 软件包