在产品精细化运营时代,经常会遇到产品增长问题:比如指标涨跌原因分析.版本迭代效果分析.运营活动效果分析等.这一类分析问题高频且具有较高时效性要求,然而在人力资源紧张情况,传统的数据分析模式难以满足.本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP,以解决上述痛点问题. 文章作者:数据熊,腾讯云大数据技术专家. 一.背景及问题 在产品矩阵业务中,通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题.然而,如何快速洞悉问题背后的原因,是一个高频且复杂的数据分析诉求. 如果数据分析师通过人工计算分析,往往会占

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框

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

Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序 Java版本 Scala版本 pom.xml Java版本 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase

spark streaming 开发实例 本文将分以下几部分 spark 开发环境配置 如何创建spark项目 编写streaming代码示例 如何调试 环境配置: spark 原生语言是scala, 我用的是spark-1.4.1-bin-hadoop2.6,可以查阅官方说明,用的是scala-2.10.1. 网上下载 scala-2.10.1 安装包.解压即可. 配置环境变量:SCALA_HOME

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming. SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍. 一． 什么是Spark Streaming Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让S

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

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

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re

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

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

作者介绍 倪增光,饿了么BDI-大数据平台研发高级技术经理,曾先后就职于PPTV.唯品会.15年加入饿了么,组建数据架构team,整体负责离线平台.实时平台.平台工具的开发和运维,先后经历了唯品会.饿了么数据平台从无到有到不断完善的过程.   一.背景 饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右,主要负责离线&实时 Infra 和平台工具开发,其中包括20+组件的开发和维护.2K+ Servers 运维及数据平台周边衍生工具研发&维护.离线 Infra 和平台工具这一块对外分享的比

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,

作者:vivo 互联网实时计算团队- Chen Tao 本文根据"2022 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成. vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入.开发.部署.运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台. 一.vivo 实时计算业务现状 2022年,vivo互联网在网用户总数达到2.8亿,多款互联网应用的日活超过了千万甚至突破了1亿,为了向用户提供优质的内容和服务,我们需要对如此大规模的用户所产生的海量数

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

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确

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