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社区干货
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。... 可满足实时风控等对时间要求比较高的场景。。而智能化可以让数据湖技术在数据入湖,数据处理、数据出湖的各个阶段与周边生态更好地集成,让企业可以随心所欲地调动所有可调... 分享将围绕四点展开:1. 数据湖的定义、特点,架构如何实现以及应用的意义;2. 使用 Hudi 构建流批一体数据湖的过程中,遇到的挑战和解决方案;3. 结合实际的应用场景,来分享快手数据湖的实践案例;...
体验实战,赢取豪礼|火山引擎开发者社区动手实验室开启!
时间点进行排序 * 通常是提交第四个实验且结果正确的时间 * 针对复杂情况的解释: * 1)部分用户前序实验结果错误,会实验后二次提交结果,该情况是以最新提交正确结果的时间为准; * 2)同样... ## 四、账号管理要求* **❗❗❗活动需遵循「火山引擎」的风控规则,请严格根据实验所需资源进行创建,恶意创建超过数量的资源,或者账号存在网络攻击等风险行为,官方将回收账号,并有权取消用户的活动参与资格,必要时...
基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文
风控两大领域,涉及反欺诈识别、异常交易监控、达标实时送好礼、MGM渠道拉新、实时报表大屏等场景。同时,对于不同的场景,会存在共性逻辑,比如客户购买理财产品、会计科目当日发生额等,为保证实时数据加工指标的一致... 人工审批繁复等痛难点,为提升业务质效,压减流程耗时,通过流程挖掘、流计算等大数据算法实现业务流程实时监控及分析,快速发现异常流程和业务卡点并定期统计分析业务堵点难点形成流程优化洞见。自使用实时数据优化...
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基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文
风控两大领域,涉及反欺诈识别、异常交易监控、达标实时送好礼、MGM渠道拉新、实时报表大屏等场景。同时,对于不同的场景,会存在共性逻辑,比如客户购买理财产品、会计科目当日发生额等,为保证实时数据加工指标的一致... 人工审批繁复等痛难点,为提升业务质效,压减流程耗时,通过流程挖掘、流计算等大数据算法实现业务流程实时监控及分析,快速发现异常流程和业务卡点并定期统计分析业务堵点难点形成流程优化洞见。自使用实时数据优化...
直播预告|数据湖实时化与智能化实践探索
比如金融领域的实时风控、推荐场景的在线学习、企业内部实时运营(电商大屏,直播大屏等)。而智能化可以让数据湖技术在数据入湖,数据处理、数据出湖的各个阶段与周边生态更好地集成,让企业可以随心所欲地调动所有可调... 分享将围绕四点展开:1. 数据湖的定义、特点,架构如何实现以及应用的意义;2. 使用 Hudi 构建流批一体数据湖的过程中,遇到的挑战和解决方案;3. 结合实际的应用场景,来分享快手数据湖的实践案例;4. 快手数据湖...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之... 可满足实时风控等对时间要求比较高的场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9c77e642f26d4656a52c67501268bdf3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
这些目的都是尽可能减少计算和存储之间的网络开销。 此外,从25GE网络,到RDMA/RoCE等高速网络,再到下一步的内存型网络的融合,如何减少延迟、提高吞吐也是业界在持续解决网络通信层面的难点之一。 ... 更灵敏的风控感知和预警、更快速的用户增长。 所以,企业的IT更多的是站在开发的视角去看待投入决策,使能业务,并能更近一步,让IT从传统的成本中心向赋能中心、盈利中心去演进,人才储备的重点是技术开发方...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
这套系统很重要的一点是“一出生就是长在开源上,不管演进多少年,这套开源的协议始终不变。无论是 HDFS、Kafka、YARN,还是 Spark、Flink,都承载着巨大的用户体量。这套协议有时候可能没有那么好,没那么规范,但是我们... 风控安全、实时大屏等等。在进行实时信息流推荐时,每次用户刷新,App 就会从亿万级别的内容库里,选出用户感兴趣的内容,经过粗排、精排,对这些内容进行打分排序等一系列计算,选出用户感兴趣的内容,这些都跟计算相关。...
KgCaptcha验证的那些事
第一次点击和最后一次点时时间过长,秒3. 第一次点击和最后一次点时时间过快,秒```if self.auth.data["level"] > 1 and self.POST["type"] not in (10, 11, 12, 13, 14, 15): # 风控等级,字体识别和空间推理单次点击不检测间隔时间 inter = (5, 0.1) if self.POST["type"] in (1, 2) else (12, 0.2) # 设置拼图/文字点击两种不同类型间隔时间 if abs(self.POST["load"] - self.kg["RUN_TIME"][3]) > self.timeout:...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
风控、对话、文档搜索等需要向量检索的其他场景。在内部推广应用的过程中,VikingDB 经历了非常多样的挑战:超大规模的数据、极致的延迟/性能要求、海量业务场景的接入支持等。为了克服这些困难,我们做了很多架构和性能的优化,以及产品特性的完善。比如:* 架构层面:从存算一体、在离线一体逐步演进为了存算分离、在离线分离;为了支持大量业务的低成本接入,VikingDB 支持了平台化、无服务化、数据生态的融合等;* 性能层面:为了...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
按不同的来源分为客户端埋点、Web端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到MQ,然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下... 点链路进行了重点保障。**首先是完成了多机房的容灾部署并准备了多种切流预案,正常情况下流量会均匀的打到多个机房,MQ多机房同步,Flink ETL Job都从本地消费。如果某个机房出现网络或其他大规模故障,可以从客...
字节跳动埋点数据流建设实践
**客户端埋点**2. **Web端埋点**3. **服务端埋点**埋点通过埋点收集服务接收到 MQ,经过一系列的 Flink 实时 ETL 对埋点进行数据标准化、数据清洗、数据字段扩充、实时风控反作...
