1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

福哥答案2020-05-31: 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表.对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的.keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复.这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长.

使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表. 对方接着追问:如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务,那使用 keys 指令会 有什么问题? 这个时候你要回答 redis 关键的一个特性:redis 的单线程的.keys 指令会导致线 程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复.这个时 候可以使用 scan 指令,scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表,但 是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间 会比直接用 k

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 795+) 大数据投名状 先来看看“大数据演示平台”:http://bigdata.newlifex.com SQLite单表4亿行

迁移背景 cassandra集群隔段时间出现rt飙高的问题,带来的影响就是请求cassandra短时间内出现大量超时,这个问题发生已经达到了平均两周一次的频率,已经影响到正常业务了.而出现这些问题的原因主要有以下3点: 当初设计表的时候partition key设计的不是很合理,当数据量上去(最大的单表行数达到百亿级)之后,出现了一些数据量比较大的partition.单partition最多的数据量达到了上百万行(cassandra不支持mysql的limit m, n的查询),当查询这个par

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

php redis 获取指定前缀的所有key 以laravel框架为例: $key = $this->redis->keys('db:shipping:shippingId:' . "*");

转载声明:原文转自http://www.cnblogs.com/xiezie/p/5501901.html     JAVA解题:   import java.util.*; import java.io.*; import java.math.BigInteger; public class Main{ public static void main(String[] arg){ Scanner scan = new Scanner(new BufferedInputStream(System

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

转自 Redis学习笔记(二)-key相关命令 - 点解 - 博客园http://www.cnblogs.com/leny/p/5638764.html Redis支持的各种数据类型包括string,list ,set ,sorted set 和hash . Redis本质上一个key-value db,所以我们首先来看看他的key.首先key也是字符串类型,但是key中不能包括边界字符.由于key不是binary safe的字符串,所以像"my key"和"mykey\n&

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/95 redis的hash结构中存储了如下的数据: $input = array( "key" => $key, //唯一的key值 "qid" => $qid, //问题id "value" => $startTime_$endTime, //开始时间_结束时间 ) 需求:每天凌晨跑定时脚本,跑

看了网上很多说法,没有具体把它实现的,我试了一下其实还是比较简单的. 直接看代码: package com.infomorrow; import java.math.BigInteger; import org.junit.Test; /** * @ClassName: test_biginteger * @Description: 设计一个百亿计算器的回头乘除 * @author: amosli * @email:amosli@infomorrow.com * @date 2014年2月26日

百亿数量级的大数据项目,软硬件总体预算只有30万左右,需求是进行复杂分析查询,性能要求多数分析请求达到秒级响应.        遇到这样的项目需求,预算不多的情况,似乎只能考虑基于Hadoop来实施. 理论上Hadoop撑住百亿数量级没问题,但想要秒级响应各种查询分析就不行了.我们先大概分析一下Hadoop的优缺点. Hadoop        Hadoop目前几乎是大数据的代名词,很多企业都基于Hadoop搭建自己的大数据业务.        以下是Hadoop的主要优点:        1.

作者|李好福布斯杂志中文版采编 阿里巴巴前高管.滴滴打车天使投资人王刚近日在杭州接受了<福布斯>独家专访,讲述了集齐“阿里的人.百度的技术.腾讯的钱”的滴滴如何从八十万启动资金,在三年内成长为百亿美金级移动互联网公司. 滴滴创始人程维此前曾把创业历程比喻为“桥段丰富的韩剧”,王刚在采访时也把滴滴的故事形容为“跌宕起伏, 天天都是高潮”,他描述了眼中的程维和柳青,并分享了 BAT 力量齐聚滴滴的过程,公司狙击对手.补贴大战等关键节点的战略考量以及与快的两次合并谈判的幕后故事. 作为阿里元老,王刚

今天给大家介绍给一款性能卓越的 RPC 开源框架,其作者就是我推荐每个 Java 程序员都应该看的<Java 生态核心知识点整理>的原作者张玉龙. 说实话我第一次看到这个资料的时候,就感觉作者是一位真正的技术爱好者,后来通过朋友介绍终于认识了他.交谈之中得知他在美团工作,最初和朋友一起整理这份资料的初衷是为了面试,估计每天需要面试太多的应聘者,这份资料成了助手.强烈建议没有看这份资料的同学学习下,作为 Java 生态知识体系构建也是一份不错的资源. 后来得知业余时间他在研发一款开源的 RPC