TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx…

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…

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

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…

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好. 这要求风控系统一定要有实时性. 本文就介绍一种实时风控解决方案. 1.总体架构 风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是APP+后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务…

大家好,先自我介绍一下,我是王睿.之前在Facebook/Instagram担任AI技术负责人,现在DataPipeline任Head of AI,负责研发企业级业务异常检测产品,旨在帮助企业一站式解决业务自动化监控和异常检测问题.今天主要从以下四方面跟大家分享构建该产品的思路和实战. 一.为什么需要人工智能业务异常检测系统 企业会因为业务异常无法得到及时解决而遭受较大的损失,比如某知名互联网企业,将原价为50元的优惠券以18元卖出,导致用户在短时间内大量疯抢,损失惨重.同样,在金融.零售.电商…

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…

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…

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言…