金融行业和运营商系统,业务除了在线联机查询外,同时有离线跑批处理,跑批场景比较注重吞吐量,同时基于数据库场景有一定的使用惯性,比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT:通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列;通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求,简化了查询语句,提高了广大大数据开发者的生产力。
本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本文介绍的实现方式属于应用级限制,应用级限流方式只是单应用内的请求限流,不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力,限流是一个必不可少的环节,虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃,但相比于突发流量造成的系统宕机来说,这些损失一般都在可以接受的范围之内。
本文主要介绍曹操出行实时计算负责人林震,基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设的解决方案分享。
MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多,本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器,主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT,代码版本主要基于8.0.25。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。