为了有机地发展业务,每个组织都在迅速采用分析. 在分析过程的帮助下,产品团队正在接收来自用户的反馈,并能够以更快的速度交付新功能. 通过分析提供的对用户的更深入了解,营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众. 只有当我们能够大规模提供分析时,这一切才有可能. 对数据湖的需求 在 NoBrokercom,出于操作目的,事务数据存储在基于 SQL 的数据库中,事件数据存储在 No-SQL 数据库中. 这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整. 此外,为了更全面地了解客户和业务,通常需要跨交易和…
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…
  摘要:如何打造一套企业级的实时数据融合平台?Tapdata 已经找到了最佳实践,下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例,与您分享:基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台.   在大数据时代,几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动,目前也有很多的离线解决方案,包括 Hadoop 体系的 CDH.TDH,还有一些传统的数仓.但是有两大因素让企业无从下手:一是"实时",二是"融合".一方面,随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道…
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…
来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务…
Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I…
1. 引言 从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar…
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…
全网数据定时备份方案[cron + rsync] [更多参考]全网数据定时备份方案[cron + rsync] 全网数据实时备份方案[inotify,sersync] [更多参考]全网数据实时备份方案[inotify,sersync] 企业的批量分发的管理方案 [更多参考]企业的批量分发的管理方案…
通过算法小组给出的聚合文件,我们需要实现一种业务场景,通过用户的消费地点的商户ID与posId,查询出他所在的商圈,并通过商圈地点查询出与该区域的做活动的商户,并与之进行消息匹配,推送相应活动信息到用户手机. 那么整个流程分为两步,第一步,将整个聚合文件刷入缓存,文件数据格式如下: 29 1:1 102100156910958 10015691 X有限公司 0 1 29 1:1 102100156910958 10015691 X有限公司 0 1 字段含义分别是 地区编号.商圈编号.商户编号.P…