本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor.OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享.主要内容如下: 网络流控的概念与背景 TCP的流控机制 Flink TCP-based 反压机制(before V1.5) Flink Credit-based 反压机制 (since V1.5) 总结与思考 网络流控的概念与背景 为什么需要网络流控 首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图,Producer 的吞吐率是 2MB/s,Consum

[转帖]Speed-BI数据分析案例:2016年8月汽车销量排行榜 据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车

目录 数据产生 Logstash部分 Kafka部分 Flink部分 配置/准备代码 视频核心指标监控 本案例参考自阿里云的视频直播解决方案之视频核心指标监控和视频直播解决方案之直播数字化运营. 基于Kafka + Flink + ELK + Redis实现视频直播数据的实时处理和可视化. 选型仅仅出于练习考虑,Logstash一般会换成flume或者直接用kafka. 模拟的总体流程:通过http请求发送json到Logstash,后者将数据转发到Kafka,然后Flink拉取数据进行处理,结

1.数据分析步骤 ''' 数据分析步骤: 1.先加载数据 pandas.read_cvs("path") 2.查看数据详情 df.info() ,df.describe() ,df.head() 3.根据业务获取数据(复杂在此) 4.展现数据 ''' 2.案例 # coding=utf-8 #911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as

据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车)销售91.62万辆,环比增长11.07%,同比增长20.12%:运

据中国汽车工业协会统计分析,2016年7月,汽车产销比上月均呈下降,同比呈较快增长.1-7月,汽车产销保持稳定增长,增幅比上半年继续提升. 7月,汽车生产195.96万辆,环比下降4.38%,同比增长28.90%:销售185.19万辆,环比下降10.59%,同比增长23.03%.其中:乘用车生产171.85万辆,环比下降3.03%,同比增长31.83%:销售160.45万辆,环比下降10.06%,同比增长26.26%.商用车生产24.11万辆,环比下降13%,同比增长11.28%:销售24.74

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre

目录 直播数字化运营 结果写入Elasticsearch 第二种思路 Flink实现总结 Elasticsearch部分 Kibana部分 直播数字化运营 业务目标 全站观看直播总人数以及走势 房间直播总人数以及走势 热门直播房间及主播Top10,分类目主播Top10 // 开始和上一个业务一样,创建cleanMapFun来提取需要的数据属性,这里只需要时间戳.roomid和userid三个属性 // 第二个功能:先计算每5分钟各房间的人数,这样能同时为总人数的计算进行预聚合.这里直接利用Pro

一.爬取老番茄B站数据 前几天开发了一个python爬虫脚本,成功爬取了B站李子柒的视频数据,共142个视频,17个字段,含: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,收藏量,评论数,转发量,实时爬取时间 基于这个Python爬虫程序,我更换了up主的UID,把李子柒的uid换成了老番茄的uid,便成功爬取了老番茄的B站数据.共393个视频,17个字段,字段同上. 这里展示下爬取到的前20个视频数据: 基于爬取的老番茄B站数据,用pyt

需求:爬取https://www.xuexi.cn/f997e76a890b0e5a053c57b19f468436/018d244441062d8916dd472a4c6a0a0b.html页面中的新闻数据. 分析: 1.首先通过分析页面会发现该页面中的新闻数据都是动态加载出来的,并且通过抓包工具抓取数据可以发现动态数据也不是ajax请求获取的动态数据(因为没有捕获到ajax请求的数据包),那么只剩下一种可能,该动态数据是js动态生成的. 2.通过抓包工具查找到底数据是由哪个js请求产生的动态

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<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P

从 NOSQL的类型到 常用的产品,我们已经做过很多关于NoSQL的文章,今天我们从国内著名的互联网公司及科研机构的实战谈一下NoSQL数据库. NoSQL一定程度上是基于一个很重要的原理—— CAP原理提出来的.传统的SQL数据库(关系型数据库)都具有ACID属性,对一致性要求很高,因此降低了A(availability)和P(partition tolerance).为了提高系统性能和可扩展性,必须牺牲C(consistency). Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

在做案例前,我还想回答大家一个疑问,就是excel做数据分析可以实现Python一样的效果,那用Python的意义在哪呢? 经过这段时间学习理解,我的回答是: (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=gAwXvrat) 第一,在处理海量数据时,Python效率远高于excel.一般几万行的数据以上,excel基本就无能为力,很卡了.但是Python依然可以行云流水,效率高几十倍上百倍都有可能. 第二,Python的自动化水平非常高.你也许觉得excel的VBA一样可以自动化

@ 目录 安装部署 安装方式 Local(Standalone 单机部署) Standalone部署 Standalone HA部署 Flink On Yarn演示案例 概述 会话(Session)模式 单作业(Per-Job)模式 流程 演示 应用(Application)模式 安装部署 安装方式 Flink安装支持多种方式,包括Flink Local和Flink Standalone.Flink On Yarn.Flink On Mesos.Flink On K8S等. Flink Loca