说说你遇到比较难处理的实时计算业务场景?

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实时计算擅长防止的几条领域的应用场景包括,实时的网络点击PV、UV统计;统计交通卡口的平均5分钟通过车流量;水利大坝的压力数据统计和展现;网络支付涉及金融盗窃固定行为规则的告警等。一阵一阵适合BI人员、大数据开发人员等用户。

大体分为一种生活典型场景:

*新华智云:项目还要实时接收来自多个渠道的数据,对原始数据进行过滤、清洗、价值形式化等流程防止后,将结果写入OTS、ODPS、ES等存储系统;与此一齐,在对数据进行价值形式化的一齐,还要从多个维度进行统计分析。

*小亿网络:用户画像管理系统,离线计算的最低频率是每天做一次计算。然而有其他标签的实时性要求是非常高的,比如他不知道师傅最近200分钟之内有什么什么都没法操作过APP等等。运维监控系统:技术体系中,绝大偏离 的监控都我不要 使用阿里云的云监控来完成。但会 仍有小偏离 是云监控无法实现的,比如接口访问量监控、短信发送失败比例监控、服务日志监控等等。

*皓量科技:AdBright项目每天会产生数十亿的业务日志数据,目前累计的数据量也达到了一百多PB,大伙 的数据团队每天还要对那此数据进行受众分析,用户标签分析,数据建模等,从而使得大伙 的广告我不要 更精准地投放。

*凯京信达:司机通过APP提交车贷业务申请,公司大数据团队从客户申请信息、客户渠道信息、第三方征信风险数据、客户移动端实时分 发的数据等维度对客户进行风险识别。其中移动端数据涉及到客户的APP操作行为、设备相关数据等,涉及到多量风控模型价值形式变量的实时计算疑问。

原阿里云流计算,是一套基于Apache Flink构建的一站式、高性能实时大数据防止平台,广泛应用于流式数据防止、离线数据防止、DataLake计算等场景。阿里云实时计算助力企业向实时化、智能化大数据计算升级转型。

你这名概念与离线计算是相伴而生的。

离线计算:通过 ETL 程序运行运行清洗上报的数据,但会 把数据存入 HDFS,通过 Hadoop 的批防止 Job 把数据导入 Hive、做 ORC 压缩防止、进行数据分区,但会 再通过 Presto jdbc 定时调度任务,将 Hive 数据做统计聚合至 MySQL,但会 为业务人员提供数据查询、钻取和分析的功能。

实时计算:不同于批量计算结果数据需等待英文数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统;实时计算作业在每次小批量数据计算我不要 能立刻将数据写入在线/批量系统,我不要 等待英文整体数据的计算结果,我不要 立刻将数据结果投递到在线系统,进一步做到实时计算结果的实时化展现。

有了原本的需求和产品定义,自然会有相关的技术实现。目前工业级别的老牌实时流计算框架是 Storm,后起之秀有 Spark Streaming,Flink 等等。

每个大的应用场景下,还要 其他小的具体计算需求,什么什么都没法你在实时计算中遇到的具体的业务场景是?

For example:1.用户A:以购物网站为例,咋样计算某网站实时uv/pv?

除了上述三件礼品外,大伙 准备了20件礼品回馈给有场景需求的用户,另外也欢迎更多同学提供相关实践案例!

*互联网点击流分析:实时分 析网站用户行为,精准实时把握用户画像;

*金融实时风控:实时监控金融恶意行为,实时风控防止用户损失;

*物联网IOT风控:实时监控侦测设备故障,即使防止潜在业务风险;

*电商精准推荐:实时跟踪用户行为变化,精准推荐提升产品销量。