Netflix(Nasdaq NFLX),也就是网飞公司,成立于1997年,是一家在线影片[租赁]提供商,主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送,总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图.1999年开始订阅服务.2009年,该公司可提供多达10万部DVD电影,并有1千万的订户.2007年2月25日,Netflix宣布已经售出第10亿份DVD. Netflix已经连续五次被评为顾客最满意的网站.可以通过PC.TV及iPad.iPhone收看电影.电视节目,可通过[Wii],[Xbox360]…

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…

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…

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…

克拉克拉(KilaKila):大规模实时计算平台架构实战 一.产品背景:克拉克拉(KilaKila)是国内专注二次元.主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件.KilaKila推出互动语音直播.短视频配音.对话小说等功能,满足当下年轻用户个性化.碎片化的文娱需求.App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务,在增强社区活跃度.提高产品留存方面起到至关重要的作用.随着业务规模增长,海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出,由于单台服务器的处理能力有限,海量数据分析需要分布式计算模型来替代.通…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Twitter technical lead for Heron Maosong Fu 的案例分享. 编辑:Cynthia Maosong Fu:Technical Lead for Heron at Twitter 导读:人们需要处理的数据规模和对结果的响应速度需求增长得越来越快,但摩尔定律逐渐失效,系统设计者再也无法简单地通过硬件升级来获得巨大的性能提升.这时,我们希望可以把过去的单机任务分割给许多计算机进行并行处理.我们需要分布式系统,从…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

一.背景 1.1 方案背景 随着互联网基础设施建设的不断完善和发展,带宽的不断提速,尤其是光纤入户,4G/5G/NB-IoT各种技术的大规模商用,视频在各行各业越来越受到重视,无论是传统的视频媒体转向移动互联网的短视频,还是新兴的手机直播秀,都是移动互联网推进发展的产物,而在传统监控行业里面,互联网思维和技术完全可以引入其中,尤其是在移动互联网.物联网方面的技术,手机视频直播应用在无人巡检.无人值守.无人机.移动巡检.移动勘探.移动侦查.移动警务等等方面,完全能够满足新形式下的行业移动监控的需要…

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…

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…