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我们要做数据计算，发掘产品贸易价值，重要解决的问题是数据的问题。实际世界里，数据往往是跟着时光的推动持续产生的，比如用户浏览商品，一系列的鼠标点击操作，会产生连续串的后台数据;开车应用手机导航，GPS定位每隔一段时光更新一次，也会赓续产诞辰记数据;用户浏览消息推送、搜刮歌曲、监控摄像头准时采集图片上传到云端存储、视频直播等等场景，这背后生成的数据都是持续产生的。持续产生的营业数据，又被及时采集起来，就形成了数据流。

流式数据一经采集，就可以急速介入计算，同时将计算结不雅投入到营业应用中，这就是及时Ｆ算。及时数据寂?驿实袈溏已经进入到人们生活的方方面面了，比如气象预告，以前人们的习惯是天天接收一次气象预告信息，如今则可以及时查看气象猜测，同一个时光点的气象猜测会跟着时光的接近越来越精确，这就是监测数据采集更新及及时数据计算带来的效不雅。

根据兴趣量身定制，及时Ｆ算让产品越来越懂得用户

及时数据来源越来越多、数量越来越大年夜，每年的数据量都在成倍地增长，这对及时Ｆ算本身是利好的，可以有更多的应用处景、更好的应用效不雅，还可能促成一些概绫屈性的变更。那么，大年夜数据及时Ｆ算还能做什么?

在网易，考拉海购双11、618海淘盛典等晃荡时代，都邑有一块网易稀有大年夜屏幕及时展示当缁ゎ新的发卖总额、每个商品品类的发卖比例、订单增长趋势、活泼用户地舆地位等，各类维度的信息都在一块屏幕上赓续跳动。每个用户每笔订单所产生的影响都邑及时更新到大年夜屏上。这种可视化的及时应用效不雅，除了增加一份电商狂欢节的氛围，更易于发明数据价值，指导市场运营、帮助贸易决定计划。

数据时代，大年夜数据计算已经渗入渗出到了各行各业，营业沉淀数据，数据计算产生新的营业价值，大年夜数据计算正赓续地用这种方法推动营业向前成长。电商双11，商家与花费者狂欢的背后，同样离不开大年夜数据计算带来的价值供献，特别是应用越来越广泛的“及时Ｆ算”。

用户端的工作大年夜大年夜削减了，及时流寂?娼台的工作势必是要增长的，个中比较艰苦的部分是若何把SQL萌芽转化成实际的计算逻辑，实现一个支撑流式SQL的计算引擎，类似数据库引擎的角色，并且就像之前评论辩论的，这个引擎的计算逻辑必须相符“增量计算”模型。同时为了能让及时Ｆ算结不雅应用到各类各样的营业场景中，计算引擎须要可以或许短谟各类存储角色，比如数据、消息队列、离线存储等。

金融风控是另一种典范的及时Ｆ算应用处景。对金融营业这种风险敏感的营业来说，仅仅能把数据可视化是远远不敷的，它须要流计算体系可以或许应用一些风险模型的匹配规矩，去及时分析海量的用户行动数据，发明异常事宜、断定风险等级，并作出响应的风险控制办法，主动化地去做报警通知、改变营业流程。经由过程及时Ｆ举动当作金融风控，带来的好处是更快、更准、更广。其他很多类似风控如许的事宜驱动计算场景，及时Ｆ算都能解决好。

及时Ｆ算在推荐范畴的应用也已经很深刻了。不论是消息推荐、音乐推荐照样读书推荐，根本都已经做到了千人千面，每小我接收到的推送内容都是根据小我兴趣偏好量身定制的。而用户的兴趣偏好，往往是经由过程及时数据计算赓续在更新的。 以消息推送为例，当用户点击一条条推送消息时，背后产品其及时刻在对用户的行动做及时分析，及时更新用户的兴趣偏好，赓续发明用户新的兴趣点，对用户越来越懂得，最后给用户推送他更感兴趣的内容。再以音乐推荐为例，如不雅一个用户某段时光收藏了几首悲哀的歌曲，经由过程及时数据分析，体系可以辨认出这一信息，同时有针对性的推送一些歌曲去安慰用户。这种场景是只有及时Ｆ算才能解决的，也最能表现及时Ｆ算的价值。

越来越多的及时Ｆ算场景会被开辟出来，将来人们对“一切都在变更之中”的感触感染会越来越深刻。

及时Ｆ算这么好，在实现层面应当怎么做，有哪些艰苦和挑衅是必须解决的?

起首大年夜整体架构看，数据计算，无外乎三样器械：数据输入→计算→数据输出。传统的计算模型，以数据库为例，是先将数据存储在一个数据表中，用户经由过程履行萌芽语句触发数据库的计算操作，最后数据库完成计算后输出结不雅。这种“先存后算”的模型在大年夜数据及时Ｆ算场景下是行不通的。我们所要计算的数据很“大年夜”，一个计算结不雅所涉及的源数据可能是涵盖过往一天的数据，可能是上千亿条数据记录。如不雅每增长一些新数据，都把所稀有据都从新计算一遍，如许的开销是异常大年夜的，最终的效不雅会是很“慢”，达不到及时的效不雅。比较合理的做法是“边算边存”，意思是数据进入及时Ｆ算体系后，不必定须要先存储起来，可以直接介入计算，并且这里的计算是把当前新增的数据在之前汗青数据的计算结不雅上做“增量计算”，同一条数据不反复介入计算，计算完成之后，再把计算结不雅保存起来，供营业应用，这时数据存储的压力也小了很多。同时“大年夜”意味着数据并发很高，每秒可能须要计算上切切条新数据，如许的计算量不是单机能遭受的，所以大年夜数据及时Ｆ算要解决好的是分布式体系架构下的一系列技巧问题。

分布式及时Ｆ算面对的挑衅包含很多方面。数据大年夜采集、到计算、到输出全部过程必须做到低延迟，除了计算节点本身采取“增量计算”的模型，还请求上游数据传输模块具有很高的吞吐才能，并且具备数据缓存的才能，在大年夜流量场景下可以起到缓冲的感化，下流输出模块也须要做数据紧缩、批量输出等优化，以包管输出结不雅的及时性。低延迟这个早年提对及时Ｆ算体系的其他特点提出了更高的请求。比如双11凌晨0点的时刻，大年夜量花费者在同一时刻下单付出，这是涌进及时Ｆ算体系的瞬时数据量是巨大年夜的，体系须要有强大年夜的并行处理数据的才能，将大年夜量瞬时流量合理分派到成百上千个计算节点，并将这些节点的计算结不雅汇聚到一路计算出一个总体的结不雅，在高吞吐的情况下仍包管低延迟。

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本文标题：双11黑科技揭秘：大数据实时计算如何为你量身定制？

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