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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评价方面,该人商品的库存量,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办法需用必要的数据

可能性朋友对于在有实时更新的具体情况对于保持统计的一致性有多么重要可能性还需用意识有多么重要,可能性朋友实时统计有微观的,宏观的,有的还是根据前面结果真后进行进一步二次三次统计的,可能性没法做到时时刻刻在系统级别上做到一致性,也其他计是否不立即对于结果进行一致性的修正,没法基于有有哪些N次迭代后的统计结果可能性会产生剧烈波动,使得基于此做出的实时判断产生荒谬的错误结论

提另五个我的大数据未来想法 需用现在的避免方案 可能性也想没法更好的 大数据避免的瓶颈在于计算 比如另另五个米诺骨牌 你手动推第另五个牌倒了后自然会压到第五个牌倒无缘无故倒到最后另五个 而你只花了轻轻一指之力 但可能性我愿意要在计算机上模拟避免有有哪些你却要从推倒第另五个到最后另五个所有的计算需用避免 这需用进程层面能优化的东西其他从计算机原理层面要革命的东西 当计算机避免另另五个米诺骨牌倒完的全过程只需用避免那轻轻一指之力的随后大数据计算也会有一次革命

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宁静的小羽 一键复制链接去分享

避免到大数据应该是根据订单量的增多会避免到其他这类下单出单可能性退单的哪几个过程是原应数据运算量增多。

这土办法需用老套路几时

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大数据的应用场景其他的

不知道的是成交量是需用还有另五个后期的修正问提图片。

这类退款,退货,在运送途中物流车无缘无故出显不可控因素使货物丢失。有有哪些琐碎的数据在后期要怎样判断的?

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比如:双11期间其他大数据从零点第一笔交易占据 ,到媒体大屏上显示出统计结果,整个避免过程仅延时仅几秒钟;最高避免速度达到千万条/秒;阿里云MaxCompute扛下了单天数据避免峰值上百PB,以及百万级的调度作业。

没法在用户数据避免的随后往往有宏观的统计和分门别类的统计,要怎样也能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?朋友一齐来聊聊吧,朋友其实应该要怎样做?

举个例子,双11朋友有个总的营收额,随后朋友有个根据用户消费金额进行用户分类,分为消费80元下,800元下,…;随后朋友对每个类别进行用户数目统计而平均值的统计,要怎样确保在实时有成交的随后保证累加所有分类的缴费等于总的营收额, 即

我先把这些 问提图片抛出来,朋友一齐来猜想一下,你能猜想到有哪些场景会用到大数据的海量计算。可能性没法大数据平台支撑,双11会是要怎样?后边我会在双11直播活动中为朋友解密实际应用的技术与功能。

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持续成长型云计算对集群整体的要求很高。其中哪几个关键点,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;分布式避免不仅跨地域,一齐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,甚至还也能用于智慧教育城市的城市具体情况海量运算更新。

既要做到后边计算结果持续输出,又要确保每一步计算结果的一致性,除了增量计算的土办法,想没法其它的解法

我其实,用到大数据的还是对于其他产品的交易流程。以及支付宝的交易数据避免。这些 可能性没法避免好一段话,可能性会影响用户体验,让用户其实前端卡、慢。可能性也能避免好,那就非常好了。前台体验不错。

还有其他购物车系统,可能性也会用到,可能性要去分析用户要有哪些,进行推送,在双十一随后可能性该人都加了购物车,合理利用大数据,对用户进行推荐,才也能更好的让用户去购买、使用。过另五个更好的双十一~

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相关视频分享——阿里大规模数据计算与避免平台

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(能助 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

上千万or亿数据(有重复),统计其中无缘无故出显次数最多的前N个数据,分本身具体情况: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

所谓的是否能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。可能性去重后数据还也能倒进内存,朋友还也能为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,随后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的无缘无故出显次数的随后,朋友还也能利用另五个堆来维护无缘无故出显次数最多的前N个数据,当然原先是原应维护次数增加,不如完整版统计后在求前N大速度高。可能性数据无法倒进内存。一方面朋友还也能考虑后边的字典土办法还也能被改进以适应这些 具体情况,还也能做的改变其他将字典存倒进硬盘上,而需用内存,这还也能参考数据库的存储土办法。

当然还有更好的土办法,其他还也能采用分布式计算,基本上其他map-reduce过程,首先还也能根据数据值可能性把数据hash(md5)后的值,将数据按照范围划分到不同的机子,最好还也能让数据划分还也也能一次读入内存,原先不同的机子负责避免各种的数值范围,实际上其他map。得到结果后,各个机子只需读懂该人的无缘无故出显次数最多的前N个数据,随后汇总,选出所有的数据中无缘无故出显次数最多的前N个数据,这实际上其他reduce过程。

实际上可能性想直接将数据均分到不同的机子上进行避免,原先是无法得到正确的解的。可能性另五个数据可能性被均分到不同的机子上,而原先则可能性完整版聚集到另五个机子上,一齐还可能性占据 具有相同数目的数据。比如朋友要找无缘无故出显次数最多的前80个,朋友将800万的数据分布到10台机器上,找到每台无缘无故出显次数最多的前 80个,归并随后原先没法保证找到真正的第80个,可能性比如无缘无故出显次数最多的第10个可能性有1万个,随后它被分到了10台机子,原先在每台上没法1千个,假设有有哪些机子排名在800个随后的有有哪些需用单独分布在一台机子上的,比如有80另五个,原先原先具有1万个的这些 就会被淘汰,即使朋友让每台机子选出无缘无故出显次数最多的800个再归并,仍然会出错,可能性可能性占据 少许个数为80另五个的占据 聚集。随后没法将数据随便均分到不同机子上,其他要根据hash后的值将它们映射到不同的机子上避免,让不同的机器避免另五个数值范围。

而外排序的土办法会消耗少许的IO,速度后会很高。而后边的分布式土办法,也还也能用于单机版本,也其他将总的数据根据值的范围,划分成多个不同的子文件,随后逐个避免。避免完毕随后再对有有哪些单词的及其无缘无故出显频率进行另五个归并。实际上就还也能利用另五个外排序的归并过程。

另外还还也能考虑近似计算,也其他朋友还也能通过结合自然语言属性,只将有有哪些真正实际中无缘无故出显最多的有有哪些词作为另五个字典,使得这些 规模还也能倒进内存。

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用户产生联系的随后,这些 切需用数据,各种交易环节都需用大数据支持,阿里云计算还也能满足种种嘛?

林伟 一键复制链接去分享

后期的统计分析是大数据避免的关键,比如一件产品在哪个地区的购买量是哪几个,男女比例,年龄阶段等。

视频中后段没声音啦,大数据的实时性和准确性做好其实不难 尤其是敏感的交易额等数据

这些 太多了,比如各个城市双十一消费排名等,双十一品牌销量排名等

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后期期订单统计

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

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下单出单可能性退单的哪几个过程是原应数据运算量增多

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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需用重新计算