目录 1. 实时计算应用场景 1.1 智能推荐 1.2 实时数仓 1.3 大数据分析应用 2 Flink快速入门 3. Flink接入体系 3.1 Flink Connectors 3.2 JDBC（读/写） 3.3 HDFS（读/写） 3.4 ES（写） 3.5 KAFKA（读/写） 3.6 自定义序列化（Protobuf） 4 Flink大屏数据实战 4.1 双十一大屏数据 4.2 Canal同步服务安装 4.3 热销商品统计 4.4 区域分类统计 4.5 订单状态监控统计（CEP） 4.6 商品UV
目录 1 需求 2 数据 3 编码步骤: 4 代码实现 5 效果 1 需求 Flink模拟双十一实时大屏统计 在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实 时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。 今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子， 需求如下： 1.实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 2.计算出各个分类的销售top3 3.每秒钟更新一次统计结果
设计思路 之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发 最终效果图 分析各个可视化模块 在可视化大屏中每个组件都需要一个单独的接口，图中一共涉及 8 个组件。 组件名称 |组件 |查询指标 |对应的数据表 接口执行过程： 之前我们实现了 DWS 层计算后
一、概述 1.1 Linux的历史 操作系统，英语Operating System简称为OS。说道操作系统就需要先讲一讲Unix，UNIX操作系统，是一个强大的多用户、多任务操作系统，支持多种处理器架构，按照操作系统的分类，属于分时操作系统，最早由KenThompson、Dennis Ritchie和Douglas McIlroy于1969年在AT&T的贝尔实验室开发。而linux就是一款类Unix系统。 通常人们对linux都有一个错误的认识，就是这个名词"linux",其实是&
storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。 Apache Storm 在 Storm 中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout
首先，为了建立一个测试环境，我们来往数据库中添加1000万条数据： declare @i int set @i=1 while @i<=250000 begin insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队, 户政科,治安支队,外事科','这
目录 一 SREWorks 是什么？ 二 SREWorks 有什么优势？ 体系化运维平台分层架构 完整的数据化运维体系实践 服务化的 AIOps 智能运维平台 运维中台化、低代码化及云原生化运维开发体验 三 为什么要开源？ 四 后续规划 五 写在最后 作者：晟白 随着行业不断发展，大数据&AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研，使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。 阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks，沉淀了团队近10年经过内
数据结构与算法 第八天常见排序+冒泡排序+快速排序+文件IO+大数据排序+文件合并 第一章 冒泡排序 【1】Bubble_Sort.c 第二章 快速排序 【1】quick_sort.c 第三章 大数据排序 【1】calloc 【2】malloc 【3】readlloc 【4】文件IO操作 【4.1】fprintf 【4.2】fscanf 【4.3】fnprintf 【4.4】rename 和remove函数 如果你真的看不懂，那就死记硬背，如果你不想背，那就珍藏吧 第一章 冒泡排序 冒泡排序（Bubble
起因： 当我web前端向php请求数据时， 几千条 记录都能正常获取，但是要请求 几万条 记录的时候php就不响应了。 多种方法总结： 一、修改php.ini配置文件 ： memory_limit = 128 改成memory_limit = 256。 PHP5中，对于memory_limit的设定已经从以往的8M扩大到128M的上限。 对于配置中的定义解释是： memory_limit = 128M ; Maximum amount of memory a scriptmay consume (128M
你了解你的数据吗（开篇） 转自http://www.mdjs.info/2018/03/05/data-warehouse/concept-of-dw/0x00前言 你了解你的数据吗？ 前几天突然来了点灵感，想梳理一下自己对数据的理解，因此便有了这篇博客或者说这系列博客来聊聊数据。 数据从业者有很多，比如说数据开发工程师、数据仓库工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据产品经理等等，不同岗位的童鞋对数据的理解有很大的不一
微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务，而红帽说API应该是重点。微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。在服务公
JavaScript的3个作用，5种特点，5大数据类型 一、3个javaScript的作用1.JavaScript表单验证，减轻服务器压力2.页面特效3.交互效果二、5种JavaScript特点1.弱类型2.解释型语言3.区分大小写4.脚本语言5.浏览器解析三、5大JavaScript基本数据类型四、总结 一、3个javaScript的作用 JavaScript表单验证，减轻服务器压力页面特效交互效果只有熟悉JavaScript的作用我们才能够正在的理解和使用JavaScript，
网络爬虫： 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 以上是网络爬虫的百度，下面开始介绍使用Python进行网络爬虫来获取数据。 用来获取新冠肺炎的实时数据。使用的工具PyCharm新建Python文件，命
最近在做一个项目，需要用到股票的数据，我在网上查了很久，最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业，而且对于将来做金融行业的大数据这一块的，tushare绝对是你的一个好帮手，所以下面我就简单介绍一下。 一、TusharePro简介 Tushare旧的版本运行了三年，在旧的版本运行了三年之后，TusharePro被发布，相对于之前的版本，它更加稳定质量更好，而且有了前三年的运
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在中国Java的市场永远都是巨大的，但是随着信息的普及，人人都知道Java开发做的时间久了，工资高，所以必然会增加竞争程度。但这是好事，有竞争才有更多人才出现。我国目前对软件人才的需求已达20万并且以每年20%左右的速度增长。在未来5年内合格软件人才的需求将远大于供给。
Excel能做很多事情；当涉及到更大的数据集时，这简直是一种痛苦。如果有一种简单的方法，那就是将数据传输到SQL数据库中进行分析。这就是Python拯救世界的方式。
Python有个处理大数据的库，结合xlrd库，在做一些大数据的处理统计工作的时候很好用，譬如做性能测试，你的结果数据如何统计，python有个库pandas，这个就很擅长做这个工作，这里就讲2个pandas的骚操作。
随着大数据越来越多的被企业关注，企业纷纷意识到大数据的重要性。大数据覆盖全行业：教育、金融、零售、交通、工业等等，都在探索大数据的应用。
在构建大数据流水线时，我们需要考虑处理数据的数量，种类和速度，这些数据通常出现在Hadoop生态系统的入口。
今天，有什么经验需要分享呢？
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