工作日交易数据的闪电快速分析

最新推荐文章于 2025-09-06 21:58:22 发布
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文章标签： 大数据
原文链接：https://juejin.im/post/5bbc5162f265da0af7753659
本文分享了构建事务性数据的高可伸缩多租户分析服务的经验，涵盖业务需求、架构设计、Spark技术应用及Prism查询引擎内部实现。深入探讨SparkSQL、DataFrames和Catalyst编译器特性，解决复杂管道和查询问题，优化交互式用户体验。

在本文中，我们将分享在为事务性数据构建高度可伸缩的多租户分析服务时所吸取的教训。我们将从大局和业务需求开始。然后描述具有用于数据准备、发布和查询引擎的批处理和交互式模块的体系结构，并注意相关的Spark技术。然后我们将深入Prism查询引擎的内部，重点介绍所使用的Spark SQL、DataFrames和Catalyst编译器特性。我们将描述在编译和执行复杂管道和查询时遇到的问题，以及如何使用缓存、采样和查询编译技术来支持交互式用户体验。 资源分享www.slidestalk.com/s/Lightning…

牛掰！大数据提升交易数据利用效率的妙招
AI大模型应用之禅
08-28 797
想象你家开了家小超市，每天记账本上写满了"张三买了2瓶可乐"“李四买了1袋大米”。这些就是"交易数据"。如果只记下来不分析，账本就是废纸；但如果能看出"周末可乐卖得好"“大米总在每月10号缺货”，就能多赚钱——这就是"交易数据利用效率"的价值。本文的目的，就是教你用大数据这台"超级计算器+智能分析员"，把海量交易数据（从每天几万笔到每秒几十万笔）从"记下来"变成"用起来"，解决传统方式"慢、乱、漏、浅"的问题（慢：分析要等几天；乱：数据格式乱七八糟；漏：重要数据丢了；浅：只能看出销量，看不出为啥好卖）。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：解锁大数据分析的速度密码（上）（1/30）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
11-03 1788
本文围绕 Impala 性能优化展开，阐述其对大数据分析效率和企业决策的关键意义，剖析数据规模与复杂度、查询优化等挑战。介绍数据存储（分区、压缩）和查询（索引、语句重塑）优化策略，并通过电商和金融案例展示效果。对比 Impala 与 Hive、Spark SQL 的优劣，强调 Impala 在 OLAP 查询的优势。还介绍了可视化工具对优化的助力。鼓励读者分享 Impala 使用中的优化经验，同时预告下一篇将深入探讨数据存储分区相关内容。
深入剖析大数据领域数据分析的重要性
Agentic AI人工智能与大数据正在引领一场新智能科技革命。
08-25 996
在这个"人人都在谈大数据"的时代，我们常听到这样的困惑："我们公司存了几百GB的用户数据，为什么还是做不好业务决策？“答案很简单——数据≠价值，分析才是价值的钥匙。本文的目的，就是揭开数据分析在大数据领域的"神秘面纱”，让读者明白：为什么数据分析是大数据价值释放的核心引擎？它如何将冰冷的数字转化为企业的竞争力？我们的讨论范围将覆盖数据分析的基础概念、工作原理、实战方法及行业应用，既有"小学生能懂"的通俗解释，也有专业人士需要的技术细节。第一层（基础认知）
数据分析与挖掘
mnwl12_0的博客
03-24 1947
在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间，这类计算就是离线计算。MapReduce、Spark、Hive、Spark SQL这些技术主要用来解决离线大数据的计算，也就是针对历史数据进行计算分析，比如针对一天的历史数据计算，一天的数据是一批数据，所以也叫批处理计算。HBase的主要用途是在某些场景下，代替MySQL之类的关系数据库的数据存储访问，利用自己可伸缩的特性，存储比MySQL多得多的数据量。
大数据分析技术应用领域有哪些
yuuEva的博客
09-22 7004
　　在当今世界，可用的数据量在不断增长，因为许多企业和公司能够汇编各自行业的信息。 　　当然，大数据分析为他们提供了优于竞争对手的优势，可以确定他们需要改进服务或产品的哪些领域，销售可能增加或减少以及市场上可能存在漏洞的地方。 　　这表明了在多个组织中使用大数据分析的重要性。一位研究人员曾经声称，先进的分析工具有助于获得更深刻的见解和发现，这将挑战业务中的假设。此外，业务分析师和用户还将获得更多信息，并在创造业务价值和竞争优势方面具有巨大潜力。 　　 　　一个非常重要的好处是，数据的使用可.
2022爱分析･时尚品牌数字化实践报告
爱分析ifenxi
02-28 1456
报告编委 特别鸣谢（按拼音排序） 报告摘要 商品、营销两端发力，时尚品牌数字化正当时 经济发展、科技进步，再叠加上疫情因素，对包括鞋服、饰品、美妆在内的整个时尚行业及消费者消费方式造成了颠覆式的影响。在宏观环境与数字化技术的综合影响下，时尚品牌业态开始重构，如何围绕“人”去重构人、货、场三者之间的关系已然成为时尚品牌商们需要关注的核心问题。 不再局囿于单个痛点，营销一体化赋能品牌增长 时尚品牌渠道之间数据分散、难以打通形成统一的用户画像，无法进行精准的广告投放或其它营销活动。同时，为了满足消费者的个性.
2020年数据术语的故事
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-21 1061
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源2020年整个技术圈子要说话题最多的，应该是大数据方向。新感念层出不穷，数据湖概念就是其中之一。这篇文章是关于数据仓库、数据湖、...
数据仓库开发
爱是与世界平行
11-25 2896
CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成公共处理逻辑收敛和下沉统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；实体表，不大，就可以做每日全量。对于维度表，比如说商品分类，这种不是很大，也可以做每日全量，有一些不太会发生改变的维度，就可以固定保存一份值，比如说：地区，种族等。像事务型事实表，比如说交易流水，操作日志，出库信息，这种每日比较大，且需要历史数据的，就根据时间做每日新增，可以利用分区表，每日做分区存储。像周期型事实表。
为什么要搭建数据中台？
weixin_44166276的博客
05-05 317
作者简介：王春波，《高效使用Greenplum：入门、进阶和数据中台》作者，“数据中台研习社”号主，十年数据开发从业者，资深零售数仓项目实施专家。以下内容摘自《高效使用Greenplum：入门、进阶和数据中台》第14章。京东购买链接：https://search.jd.com/Search?keyword=%E9%AB%98%E6%95%88%E4%BD%BF%E7%94%A8Greenplum谈到数据中台，我们不得不从企业信息化和企业数字化说起。企业的各种经营活动，本质上是信息的传递过程，在信息交换的基础
数据分析您需要一个现代化的数据仓库
magexm的博客
09-07 402
现在数据仓库的需求 在互联网经济发展如此迅速的时代，数据仓库被所有企业重视。能够将来自更多运营和交易来源的数据整合到一个用于 关键业务，提供及时响应查询的一个数据库中，这是对应当今竞争激烈的市场变化做出及时反应的关键。 但是很多时候，现有的数据仓库不再能够完成任务。他们太不灵活了，也太昂贵，导致他们很难扩展。他们需要太多的 技术资源来管理和更新。而且面对大量数据，不断增长的用户数量，日益复杂的查询和实时数据等现代要求，同时他们 都极难被维护。 结果，业务都在寻找一种更现代的数据仓库方法。返回秒级而不是数
9、区块链金融创新：闪电网络、支付通道、空投与稳定币解析
4k5l6j7h8的博客
08-02 14
本文深入探讨了区块链金融领域的多项创新技术与模式，包括闪电网络、支付通道、空投和稳定币，分析了它们在实际应用中的优势、挑战及对金融行业的深远影响。同时，文章还探讨了稳定币与央行数字货币（CBDC）之间的关系与未来趋势，并为金融机构和监管部门提供了应对策略。通过技术创新与合规发展，区块链金融有望推动行业变革并实现健康、有序的发展。
数智管理学（四十八）
chainso23的博客
09-04 895
数据驱动管理理论：数智时代的企业转型核心 摘要：数据驱动管理理论已成为数智化时代企业转型的核心支柱。该理论强调通过数据的采集、分析与应用，实现决策科学化、运营高效化和创新持续化。在战略层面，企业利用大数据分析技术精准洞察市场动态、客户需求和竞争环境；在流程优化方面，通过数智化技术实现资源配置优化、生产流程改进和营销策略升级；在创新驱动方面，运用数据挖掘技术识别潜在机会，推动产品服务和商业模式创新。实践表明，数据驱动管理能显著提升企业运营效率（如生产效率提升30%）、降低成本（15%），并创造新的商业价值。这
【Kafka】Kafka使用场景用例&Kafka用例图
A-Itfuture的博客
09-05 336
注：以上图片来源于网络，如有不妥请私信删除！
RabbitMQ工作模式（下）
最新发布
熵减玩家
09-06 1161
简单介绍rabbitmq 的路由模式，通配符模式，RPC，发布确认
2025 大数据时代值得考的证书排名前八​
LRQ2025的博客
09-03 984
2025年大数据领域高含金量证书推荐：CDA数据分析师（行业认可度高，起薪15K+）、AWS数据分析认证（云计算黄金标准，起薪18K+）、Google数据分析证书（零基础友好，起薪12K+）、CDMP（数据治理权威认证，起薪18K+）、PMP（项目管理加分项，起薪18K+）、TensorFlow开发者认证（深度学习领域，起薪23K+）、Cloudera工程师认证（Hadoop硬核技能，起薪20K+）和Azure数据科学家认证（微软生态，起薪25K+）。这些证书覆盖数据分析、云计算、AI等热门方向，能有效提升
Elasticsearch优化从入门到精通
qq_34478339的博客
09-06 1018
Elasticsearch性能优化指南 本文系统介绍了Elasticsearch从基础到高级的优化技术。首先回顾了核心概念如节点、集群、索引和分片。硬件层面建议合理配置JVM内存（不超过32GB）、使用SSD磁盘并优化CPU和网络设置。索引设计方面重点讲解了分片策略、映射优化和生命周期管理。写入性能优化包括批量操作、客户端配置和服务器参数调整。查询优化涉及DSL技巧、索引设计和聚合查询优化。集群层面建议采用专用节点架构，并介绍了分片分配与监控策略。最后还介绍了热温架构等高级优化技巧。通过综合应用这些方法，可
HDFS存储农业大数据的秘密是什么？高级大豆数据分析与可视化系统架构设计思路
卫星：biyesheji88的博客
09-05 1113
HDFS存储农业大数据的秘密是什么？高级大豆数据分析与可视化系统架构设计思路
Elasticsearch（高性能分布式搜索引擎）01
2301_78166861的博客
09-03 797
一、初识Elasticsearch一、初识Elasticsearch1、认识和安装（1）Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括：Elasticsearch：用于数据存储、计算和搜索Logstash/Beats：用于数据收集Kibana：用于数据可视化整套技术栈被称为ELK，经常用来做日志收集、系统监控和状态分析等等。（2）我们要安装的内容包含2部分：elasticsearch：存储、搜索和运算。
Kafka面试精讲 Day 10：事务机制与幂等性保证
在未来等你的专栏
09-06 1005
在数学中，幂等性指多次操作结果与一次操作结果相同。在Kafka中，幂等性Producer确保同一条消息即使因重试被多次发送，也只会被写入分区一次。核心目标：防止因网络重试导致的消息重复。核心知识点回顾幂等性通过PID + SequenceNumber实现单Producer去重事务基于2PC和实现跨分区原子写入事务必须启用幂等性，且需唯一消费者通过过滤未提交消息生产环境应结合事务与消费端幂等设计下一篇预告Day 11 将深入讲解Leader选举与ISR机制。
闪电式数据恢复软件：完全免费体验
首先，从标题和描述中我们可以提取出三个关键词：“闪电数据恢复”，“完全免费”和“rar”格式文件。接下来，从标签中我们可以知道该软件的两个特性是“数据恢复”和“快速”。最后，通过压缩包子文件的文件名称...
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