手机与电脑访问同一网站时，视频下载功能是否有所不同？

做的网站电脑上跟手机上不一样吗,提供视频下载的网站,域名解析官网,wordpress公益摘要#xff1a;本文整理自京东零售-技术研发与数据中心张颖闫莉刚在 ApacheCon Asia 2022 的分享。内容主要包括五个方面#xff1a; 京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化#xff1a;TopN场景优化#xff1a;动线分析场景优化#xff1a;FLINK 一站式机器学… 摘要本文整理自京东零售-技术研发与数据中心张颖闫莉刚在 ApacheCon Asia 2022 的分享。内容主要包括五个方面 京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化TopN场景优化动线分析场景优化FLINK 一站式机器学习 点击查看更多技术内容 一、京东零售实时计算的现状 1.1 现状 技术门槛高、学习成本大、开发周期长。行业内实时开发能力只有少数人能够掌握的现状数据开发迭代效率比较低重复逻辑反复的开发缺少复用测试运维难复杂业务逻辑难以局部测试。1.2 动力 降本增效、节省人力助力高效开发多角色数据开发不同角色对应不同的开发方式非数据人员也能做数据开发的工作。1.3 目标 降低数据开发门槛通过标准化积木式的开发实现低代码配置化数据加工进一步实现图形化清晰表达数据流转通过算子库组件的沉淀提升开发效率提高复用性一站式加工通过单元测试以及沉淀用例提高开发质量。二、实时计算框架 2.1 为什么做数据流框架 数据流框架9N-Tamias/9N-Combustor数据流框架基于计算引擎之上提供一种易用高效的数据开发方式包括tamias是基于 Flink 的引擎的开发框架combustor基于 Spark 引擎的开发框架。基于 9N-Tamias 和 9N-Combustor 提供数据流开发工具支持实时离线统一的表达多种使用方式图形化、配置化、SDK 等算子、组件复用数据流算子、转换算子、自定义算子、目标源算子灵活的组合沉淀常用的算子组合组件化包括数据流组件和自定义组件通过数据流开发沉淀数据流组件同时也开放自主开发自定义组件方式通过算子、组件的复用提高开发效率。 数据流框架上层各业务场景基于数据流组件化实现业务数据的加工包括样本中心、京享值、搜索等一些业务。 2.2 怎么做实时计算框架 实时计算框架分成四层 Function 层实现比如 Json 解析、RPC 调用、以及数据流的链接Process 层对 Flink 引擎、Data Stream、Data Set、SQL 等 API 进行封装Function 和 Process 组合生成 Operator对具体的处理逻辑进行封装比如实现 Source、Sink、Filter、Join 等常用的算子一个或者多个 Operator 构成不同的场景比如多流拼接导数的 Top N、动线分析这些构成了 JSON 的配置文件然后再通过通用的引擎解析配置文件提交任务。2.3 实时框架公用 Ops 和 Function 数据接入 Source 和 Sink 层实现了实时离线、近线常用的数据源 数据解析 Function是为了将公用的计算逻辑进一步细化在算子里封装多个 Function进行灵活实现业务的逻辑 算子 Template如多流拼接、TopN、Count Time Window业务自己实现会比较复杂因此框架提供了这些算子的 Template业务只需要在 Template 的基础上增加业务代码即可不需要再对这些通用的算子进行学习、开发、调试等工作 业务算子可以基于 Template 已有的业务算子重写得到新的业务算子也可以自定义组合 Function形成业务算子。 优点如下 开发标准化基于框架提供的公用算子组合完成业务标准化的开发易用性提升框架提供一些常用且难以实现的算子使业务的开发变得简单开发迭代效率提升业务只需要关注业务逻辑从而提高开发迭代效率质量的提升质量提升框架提供的公共算子都是经过严格的测试并经过长期的业务验证从而提高开发质量。三、场景优化TopN 3.1 复用算子 首先不仅仅是 TopN包括所有业务场景数据接入和数据写出都是可以共用的比如针对流计算像 Kafka 或 JMQ 的接入和写出都是可以复用的。 然后是数据解析的算子包括 JSON 解析、CSV 解析都是可以复用的但是如果每一个 JSON 解析和 CSV 解析都抽象成一个 Operator会需要很多的 Operator因此抽象了 Function 概念然后 Function 可以组合成公用的算子。 【案例】以榜单计算为例首先用订单榜单的一个元素值作为一个计算然后 KeyBy 时用榜单 ID 加元素接下来再进行一次订单榜单元素值的计算把榜单 ID 和元素值进行一次 KeyBy产生的 TopN 的排序。