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海量数据实时更新太慢?Lambda架构大法好!

本文将主要介绍如何利用Lambda架构来跟踪数据实时更新的项目实现,以一个新闻服务功能为例。 当前股票市场的交易者可以了解丰富的股票交易信息。从金融新闻到传统的报纸和杂志再到博客和社交媒体,汇聚着海量的数据,远比股票交易者想关注的股 票信息要大得多,这就需要为股票交易者提供信息的有效过滤。这里将开发一个新闻服务功能给股票证券投资交易者使用,并为股票交易者提供个性化新闻。 这个新闻服务就叫"自动获取金融新闻",输入各个数据源的金融新闻,也同时输入用户实时股票交易信息。不管何时,在股票交易者所拥有资产证券中占比 较大的公司,它们的新闻一到达,将会显示到股票交易者的仪表板上。随着大量股票交易者进行交易,相应的交易信息会发送过来,所以希望拥有一个大数据系统来 存储所有交易者的历史交易信息作为真实数据源,然而,处理海量数据会非常慢以至于不能进行实时的数据更新。为了达到实时跟踪和维持数据结果为最新这两个要求,可以采用Lambda架构来实现。 Lambda架构优势 在传统SQL系统,更新一个表只是对已存在字段的值进行更改,这在少量的服务器上的数据库工作的很好,可以水平扩展到从库或者备份库。但是当数据...

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1)报警配置信息的录入 这部分比较简单,就是一个简单的管理系统 架构如下所示: 配置信息具体要存什么,看你自己需要,每个人有自己的想法 我之前的思路是: (0)定义本配置所属的服务,比如web服务,rpc服务,cache缓存服务,mq服务,sql服务。 (1)定义一个采样次数的总数,比如10次采样样本为一次计算单位。 (2)定义一个采样样本不过关的次数,比如4次,也就是10次里面有4次样本不过关就报警。 (2.1)单个样本里的成功率必须>=某个阀值 (2.2)单个样本里的平均耗时必须<=某个阀值 (2.3)单个样本里的最大耗时必须<=某个阀值(可选) (2.4)单个样本里的最小耗时必须<=某个阀值(可选) (2.5)单个样本里的TP99数值必须<=某个阀值(可选) (2.6)其它,你想怎么做就怎么做,规则你自己定,你就是规则之王。 (3)报警周期,就是后面如果报警,多少时间之内同种类型的不再报警,如果你不需要就设置为0,那么有多少报警都会发出去,造成报警短信洪灾。 单个样本到底是啥意思? 客户端调用埋点jar包里的API,会调用很多次,然后如果你定义了6秒...

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