猜想,双11前中后期哪些场景会用到大数据的海量计算

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我先把这人 什么的问题抛出来,另一个人所有 一同来猜想一下,你能猜想到有哪些场景会用到大数据的海量计算。原因 没有 大数据平台支撑,双11会是怎样?上边我会在双11直播活动中为另一个人所有 解密实际应用的技术与功能。

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想到共享开放数据的整合分析,在双11消费数据中不同信用分数人群的消费金额,种类等

持续成长型云计算对集群整体的要求很高。其中十多少 关键点,算法的正确性,依托云计算的性能优势在数据增长期间进行高频高精度的海量计算,保证state的及时更新;分布式处里不仅跨地域,一同集群负载均衡集群性能瓶颈;容器化保证服务的弹性伸缩和高可用性。应用的场景非常广泛,甚至还时要用于智慧生活 城市的城市请况海量运算更新。

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处里到大数据应该是根据订单量的增多会处里到这人 类似于下单出单原因 退单的十多少 过程原因 数据运算量增多。

用户产生联系的已经 ,这人 切有的是数据,各种交易环节都时要大数据支持,阿里云计算还时要满足种种嘛?

比如:双11期间这人 大数据从零点第一笔交易存在,到媒体大屏上显示出统计结果,整个处里过程仅延时仅几秒钟;最高处里效率达到千万条/秒;阿里云MaxCompute扛下了单天数据处里峰值上百PB,以及百万级的调度作业。

没有 在用户数据处里的已经 往往有宏观的统计和分门别类的统计,怎样实时汇报的各个统计数据场景下,还能保持分类统计和宏观统计的一致性?另一个人所有 一同来聊聊吧,另一个人所有 随便说说应该为甚会么会做?

举个例子,双11另一个人所有 有个总的营收额,已经 另一个人所有 有个根据用户消费金额进行用户分类,分为消费60 元下,60 0元下,…;已经 另一个人所有 对每个类别进行用户数目统计而平均值的统计,怎样确保在实时有成交的已经 保证累加所有分类的缴费等于总的营收额, 即

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上千万or亿数据(有重复),统计其中再次出现次数最多的前N个数据,分并有的是请况:可一次读入内存,不可一次读入。可用思路:trie+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统

计,外排序

所谓的否是能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。原因 去重后数据还时要放到 内存,另一个人所有 还时要为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,已经 直接进行统计即可。当然在更新每条数据的再次出现次数的已经 ,另一个人所有 还时要利用另另一个堆来维护再次出现次数最多的前N个数据,当然曾经原因 维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。原因 数据无法放到 内存。一方面另一个人所有 还时要考虑上边的字典土法子还时要被改进以适应这人 请况,还时要做的改变什么都有 将字典存放到 硬盘上,而有的是内存,这还时要参考数据库的存储土法子。

当然还有更好的土法子,什么都有 还时要采用分布式计算,基本上什么都有 map-reduce过程,首先还时要根据数据值原因 把数据hash(md5)后的值,将数据按照范围划分到不同的机子,最好还时要让数据划分后还时要一次读入内存,曾经不同的机子负责处里各种的数值范围,实际上什么都有 map。得到结果后,各个机子只需搞懂所另一个人所有的再次出现次数最多的前N个数据,已经 汇总,选出所有的数据中再次出现次数最多的前N个数据,这实际上什么都有 reduce过程。

实际上原因 想直接将数据均分到不同的机子上进行处里,曾经是无法得到正确的解的。原因 另另一个数据原因 被均分到不同的机子上,而曾经则原因 完全聚集到另另一个机子上,一同还原因 存在具有相同数目的数据。比如另一个人所有 要找再次出现次数最多的前60 个,另一个人所有 将60 0万的数据分布到10台机器上,找到每台再次出现次数最多的前 60 个,归并已经 曾经只有保证找到真正的第60 个,原因 比如再次出现次数最多的第10个原因 有1万个,已经 它被分到了10台机子,曾经在每台上只有1千个,假设有有哪些机子排名在60 0个已经 的有有哪些有的是单独分布在一台机子上的,比如有60 另另一个,曾经曾经具有1万个的这人 就会被淘汰,即使另一个人所有 让每台机子选出再次出现次数最多的60 0个再归并,仍然会出错,原因 原因 存在多量个数为60 另另一个的存在聚集。已经 只有将数据随便均分到不同机子上,什么都有 要根据hash后的值将它们映射到不同的机子上处里,让不同的机器处里另另一个数值范围。

而外排序的土法子会消耗多量的IO,效率太大很高。而上边的分布式土法子,也还时要用于单机版本,也什么都有 将总的数据根据值的范围,划分成多个不同的子文件,已经 逐个处里。处里完毕已经 再对有有哪些单词的及其再次出现频率进行另另一个归并。实际上就还时要利用另另一个外排序的归并过程。

另外还还时要考虑近似计算,也什么都有 另一个人所有 还时要通过结合自然语言属性,只将有有哪些真正实际中再次出现最多的有有哪些词作为另另一个字典,使得这人 规模还时要放到 内存。

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原因 另一个人所有 对于在有实时更新的请况对于保持统计的一致性有多么重要原因 还有的是意识有多么重要,原因 另一个人所有 实时统计有微观的,宏观的,有的还是根据前面结甜得后进行进一步二次三次统计的,原因 只有做到时时刻刻在系统级别上做到一致性,也什么都有 计否是不立即对于结果进行一致性的修正,没有 基于有有哪些N次迭代后的统计结果原因 会产生剧烈波动,使得基于此做出的实时判断产生荒谬的错误结论

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下单出单原因 退单的十多少 过程原因 数据运算量增多

后期期订单统计

我没有 乎 的是成交量是有的是还另另一个后期的修正什么的问题。

类似于退款,退货,在运送途中物流车再次出现不可控因素使货物丢失。有有哪些琐碎的数据在后期为甚会么会判断的?

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提另另一个我的大数据未来想法 有的是现在的处里方案 原因 也想没有 更好的 大数据处里的瓶颈在于计算 比如另另一个米诺骨牌 你手动推第另另一个牌倒了后自然会压到第五个牌倒经常 倒到最后另另一个 而你只花了轻轻一指之力 但原因 让他 在计算机上模拟处里有有哪些你却要从推倒第另另一个到最后另另一个所有的计算有的是处里 这有的是守护进程运行层面能优化的东西什么都有 从计算机原理层面要革命的东西 当计算机处里另另一个米诺骨牌倒完的全过程只时要处里那轻轻一指之力的已经 大数据计算也会有一次革命

随便说说,用到大数据的还是对于什么都有产品的交易流程。以及支付宝的交易数据处里。这人 原因 没有 处里好搞笑的话,原因 会影响用户体验,让用户随便说说前端卡、慢。原因 才能处里好,那就非常好了。前台体验不错。

还有什么都有 购物车系统,原因 也会用到,原因 要去分析用户要有哪些,进行推送,在双十一已经 原因 什么都另一个人所有都加了购物车,合理利用大数据,对用户进行推荐,才才能更好的让用户去购买、使用。过另另一个更好的双十一~

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简单几点,前:搜索分析,购买分析,点击分析,年龄分析,地区分析,消费分析;中:精确推荐,综合分析不断调整广告栏和推荐(有利于成交率和点击率);后:快递分析,购买环境分析,商品分析,获取渠道分析等

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这土法子有的是老套路哪年

既要做到上边计算结果持续输出,又要确保每一步计算结果的一致性,除了增量计算的土法子,想只有其它的解法

大数据的应用场景什么都有的

用户基本信息如姓名地址等进行分类,用户购物信息分用户统计,按区域reduce,最后reduce总的,基于主要纬度统计汇总计算,每一次计算尽量基于前向输出而有的是重新计算

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后期的统计分析是大数据处里的关键,比如一件产品在哪个地区的购买量是十多少 ,男女比例,年龄阶段等。

评价方面,我所另一个人所有商品的库存量,打折的商品和卖出去的商品,有哪些好卖卖家卖货时间地点土法子有的是必要的数据

视频中后段没声音啦,大数据的实时性和准确性做好随便说说太难 尤其是敏感的交易额等数据

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这人 太大 了,比如各个城市双十一消费排名等,双十一品牌销量排名等