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  • 聚合数据
    千次阅读
    2022-04-21 17:22:32

    聚合数据携“1+3”数据综合服务产品矩阵

    构筑起各行业数字化底座

    开启了一幅又一幅生机盎然的

    数字化转型新风景

    在金融领域,数字化方案效果显著

    聚合数据 X 苏州银行 苏州银行数据API服务系统

    苏州银行通过聚合数据API服务系统平台可从数据库直接生成相关的操作API,搭配前端页面即可使用,极大简化基础 API 开发、维护工作。

    聚合数据 X 河北幸福消金 河北幸福消金三方数据管理平台

    河北幸福消金通过聚合数据的三方数据管理平台,实现了完善的供应商管理、自动化测试、零代码数据源接入、数据质量管理、数据表现监控,从而保障各类信贷业务产品的风险控制正常运行,支撑公司消费贷款业务快速发展。

    聚合数据 X 苏州农商银行 苏州农商行数据敏捷共享平台

    苏州农商银行数据敏捷共享平台通过高效、敏捷的生成安全、细颗粒度的数据API服务接口,实现系统间高效对接并服务相关业务系统,满足了代发工资信息、贷款决策信息、普惠金融客户信息、合规风险信息等各类数据查询、模型分析及业务决策需求。
    在企业领域,数字化转型全面提速

    聚合数据 X 中国银联 中国银联便民缴费内容交换平台

    中国银联通过聚合数据APIMaster的产品能力,构建新一代开放式内容交换平台,将银联传统的内容支付服务从抽象的API接口转换为具象的内容商品,同时也通过API开放底座聚合上游生态伙伴的金融服务能力,赋能上下游生态伙伴,持续推进「开放互联」的业务目标。

    聚合数据 X 中通服 中通服三方数据管理平台

    中通服通过三方数据管理平台,将三方数据统一管理起来,赋能给研发团队,明确公司的数据采购成本,丰富了三方数据的类型,有效地降低了研发团队的开发成本,提升研发效率。
    在政务领域,数字化升级开启新篇章

    聚合数据 X 苏州市委政法委 苏州市市域社会治理现代化指挥平台

    依托聚合数据的 APIMaster、 DataArts,完成了数十个委办局数据的高效汇聚,以及上百个各类业务接口服务的高效治理。实现了高质量的数据资产治理,有力支撑了市域社会治理现代化的建设成效。

    聚合数据 X 苏州市委政法委 X 苏州市公安局 苏城码

    通过整合公安、司法以及综治等多部门社会治理服务,并在法律法规允许的条件下,逐步实现“一码在手,畅通苏州”,方便了群众的出行。

    在千行百业,“数字范式”蓬勃发展

    聚合数据作为国内致力于API数据应用服务的头部梯队企业,在数据安全、合规、优质的基础上,为客户提供500多个覆盖多领域、多场景的标准化API数据应用服务。

    API数据应用服务也得到了客户的广泛认可,已为京东、抖音、美团、中国银联、滴滴等多家企业提供数据API服务,年调用次数超过1000亿。

    不负春光,播种希望。聚合数据作为一家致力于API数据应用服务的企业,将携“1+3”的产品服务矩阵,赋能千行百业数字化转型。推动企业提质增效,助力国家经济高质量发展。

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  • 一、数据聚合 1、Bucket聚合 2、Metries聚合 3、自动补全 二、数据同步 1、同步通知 2、异步通知 3、binlog监听 4、小结 5、案例:基于MQ实现数据同步 一、数据聚合 1、Bucket聚合 小结: ...

    目录

    一、数据聚合

    1、Bucket聚合

     2、Metries聚合

     3、自动补全

    二、数据同步

    1、同步通知

     2、异步通知

    3、binlog监听

     4、小结

    5、案例:基于MQ实现数据同步 


    一、数据聚合

    1、Bucket聚合

     

    小结:

     2、Metries聚合

     3、自动补全

     

     

     

    二、数据同步

    1、同步通知

    耦合严重,影响性能 

     2、异步通知

    3、binlog监听

    该方案耦合最低,但对数据库压力最大

     

     4、小结

    5、案例:基于MQ实现数据同步 

     

     

     消息监听

    操作DSL

     

     完成同步。

    展开全文
  • Elasticsearch 聚合数据结果不精确,怎么破?

    千次阅读 热门讨论 2020-07-04 23:21:31
    1、实战开发遇到聚合问题请教一个问题,ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致,这个size不就是返回的条数吗?会影响统计结果...

    1、实战开发遇到聚合问题

    请教一个问题,ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致,这个size不就是返回的条数吗?会影响统计结果吗?dsl语句摘要(手机敲不方便,双引号就不写了):

    aggs:{topcount:{terms:{field:xx,size:10}}}

    就是这个size,设置10和大于10将会导致聚合结果不一样,难道是es5.x的bug吗?

    以上是实战中的真实问题,基于这个问题,有了本篇文章。

    本文探讨的聚合主要指:terms 分桶聚合。下图为分桶 terms 聚合示意图。

    从一堆多分类的产品中聚合出 TOP 3 的产品分类和数量。TOP3 结果:

    产品 Y:4
    产品 X:3
    产品 Z:2

    2、前提认知:Elasticsearch terms 分桶聚合结果是不精确的

    2.1 Elasticsearch 分片 和 副本

    Elasticsearch 索引由一个或多个主分片以及零个或者多个副本分片组成。

    索引的大小超过了单个节点的硬件限制,分片就可以解决。

    分片包含索引数据的一个子集,并且本身具有完全的功能和独立性,你可以将分片视为“独立索引”。

    分片的核心要义

    • 分片可以拆分并扩展数据量。

      如果数据量不断增加,将会遇到存储瓶颈。举例:有1TB的数据,但只有两个节点(单节点512GB存储)?单独无法存储,切分分片后,问题游刃有余的解决。

    • 操作可以分布在多个节点上,从而可以并行化提高性能。

    主分片:写入过程先写主分片,写入成功后再写入副本分片,恢复阶段也以主分片为主。

    副本分片的目的:

    • 在节点或分片发生故障时提供高可用性。

    副本分片永远不会分配给与主分片相同的节点。

    • 提高搜索查询的性能。

    因为可以在所有主、副本上并行执行搜索、聚合操作。

    2.2 分片的分配机制

    Elasticsearch 如何知道要在哪个分片上存储新文档,以及在通过 ID 检索它时如何找到它?

    默认情况下,文档应在节点之间平均分配,这样就不会有一个分片包含的文档比另一个分片多非常多。

    确定给定文档应存储在哪个分片的机制称为:路由

    为了使 Elasticsearch 尽可能易于使用,默认情况下会自动处理路由,并且大多数用户不需要手动 reroute 处理它。

    Elasticsearch 使用如下图的简单的公式来确定适当的分片。

    shard = hash(routing) % total_primary_shards
    • routing: 文档 id,可以自己指定或者系统生成 UUID。

    • total_primary_shards:主分片数。

    这里推演一道面试题:一旦创建索引后,为什么无法更改索引的主分片数量

    考虑如上路由公式,我们就可以找到答案。

    如果我们要更改分片的数量,那么对于文档,运行路由公式的结果将发生变化。

    假设:设置有 5 个分片时文档已存储在分片 A 上,因为那是当时路由公式的结果。

    后面我们将主分片更改为7个,如果再尝试通过ID查找文档,则路由公式的结果可能会有所不同。

    现在,即使文档实际上存储在Shard A上,该公式也可能会路由到ShardB。这意味着永远不会找到该文档。

    以此可以得出:主分片创建后不能更改的结论。

    较真的同学,看到这里可能会说:不是还有 Split 切分分片和 Shrink 压缩分片机制吗?

    毕竟Split 和 Shrink  对分片的处理是有条件的(如:都需要先将分片设置为只读)。

    所以,长远角度还是建议:提前根据容量规模和增量规模规划好主分片个数。

    2.3 Elasticsearch 如何检索 / 聚合数据?

    接收客户端请求的节点为:协调节点。如下图中的节点 1 。

    在协调节点,搜索任务被分解成两个阶段:query 和 fetch 。

    真正搜索或者聚合任务的节点称为:数据节点。如下图中的:节点 2、3、4。

    聚合步骤:

    • 客户端发送请求到协调节点。

    • 协调节点将请求推送到各数据节点。

    • 各数据节点指定分片参与数据汇集工作。

    • 协调节点进行总结果汇集。

    2.4 示例说明 聚合结果不精确

    集群:3个节点,3个主分片,每个分片有5个产品的数据。用户期望返回Top 3结果如下:

    产品X:40
    产品A:40
    产品Y:35

    用户执行如下 terms 聚合,期望返回集群 prodcuts 索引Top3 结果。

    POST products/_search
    {
      "size":0,
      "aggs": {
        "product_aggs": {
          "terms": {
            "field":"name.keyword",
            "size":3
          }
        }
      }
    }

    实际执行如下图所示:各节点的分片:取自己的Top3 返回给协调节点。协调节点汇集后结果为:

    产品Y:35, 
    产品X: 35,
    产品A:30。

    这就产生了实际聚合结果和预期聚合结果不一致,也就是聚合结果不精确。

    导致聚合不精确的原因分析:

    • 效率因素:每个分片的取值Top X,并不是汇总全部的 TOP X。

    • 性能因素:ES 可以不每个分片Top X,而是全量聚合,但势必这会有很大的性能问题。

    3、如何提高聚合精确度?

    思考题——terms 聚合中的 size 和 shard_size 有什么区别?

    • size:是聚合结果的返回值,客户期望返回聚合排名前三,size值就是 3。

    • shard_size: 每个分片上聚合的数据条数。shard_size 原则上要大于等于 size(若设置小于size,实则没有意义,elasticsearch 会默认置为size)

    请求的size值越高,结果将越准确,但计算最终结果的成本也将越高。

    那到底如何提供聚合精准度呢?这里提供了四种方案供参考:

    方案1:设置主分片为1

    注意7.x版本已经默认为1。

    适用场景:数据量小小集群规模业务场景。

    方案2:调大 shard_size 值

    设置 shard_size 为比较大的值,官方推荐:size*1.5+10

    适用场景:数据量大、分片数多的集群业务场景。

    shard_size 值越大,结果越趋近于精准聚合结果值。

    此外,还可以通过show_term_doc_count_error参数显示最差情况下的错误值,用于辅助确定 shard_size 大小。

    方案3:将size设置为全量值,来解决精度问题

    将size设置为2的32次方减去1也就是分片支持的最大值,来解决精度问题。

    原因:1.x版本,size等于 0 代表全部,高版本取消 0 值,所以设置了最大值(大于业务的全量值)。

    全量带来的弊端就是:如果分片数据量极大,这样做会耗费巨大的CPU 资源来排序,而且可能会阻塞网络。

    适用场景:对聚合精准度要求极高的业务场景,由于性能问题,不推荐使用。

    方案4:使用Clickhouse 进行精准聚合

    在星球微信群里,张超大佬指出:分析系统里跑全量的 group by 我觉得是合理的需求, clickhouse很擅长做这种事,es如果不在这方面加强,分析场景很多会被 clickhouse替掉。

    腾讯大佬指出:聚合这块比较看场景。因为我这边有一些业务是做聚合,也就是 olap 场景,多维分析,ES并不是特别擅长。如果有丰富的多维分析场景,还有比较高的性能要求。我建议可以调研下clickhouse。我们这边测评过开源和内部的 大部分场景 clickhouse 几十亿的级别,基本也在秒级返回甚至毫秒级。

    此外,除了 chlickhouse, spark也有类似聚合的功能。

    适用场景:数据量非常大、聚合精度要求高、响应速度快的业务场景。

    4、小结

    回到开头提到的问题,设置10和大于10将会导致聚合结果不一样是由于 Elasticsearch 聚合实现机制决定的,不是Bug。Elasticsearch本身不提供精准分桶聚合。要提高聚合精度,参考文章提到的几种方案。

    大家有更好的精度提升方案,欢迎留言交流。


    参考:

    https://codingexplained.com/coding/elasticsearch/understanding-sharding-in-elasticsearch

    https://codingexplained.com/coding/elasticsearch/understanding-replication-in-elasticsearch

    https://medium.com/swlh/does-elasticsearch-lie-how-does-elasticsearch-work-f2d4e2bf92c9

    https://t.zsxq.com/v7i27ma、

    《Elasticsearch实战》

    《Elasticsearch源码解析与优化实战》

    更短时间更快习得更多干货!

    中国1/5的 Elastic 认证工程师出自这里。

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  • 易语言-聚合数据发送短信例子
  • 聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL GROUPBY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中,您有执行搜索返回hits (命中结果) ,并且同时返回聚合结果,把一个响应中的所有hits (命中结果)分隔...

    这篇文章呢,主要演示Kibana操作Elasticsearch做数据分析

    聚合 Aggregations
    聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL GROUPBY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中,您有执行搜索返回hits (命中结果) ,并且同时返回聚合结果,把一个响应中的所有hits (命中结果)分隔开的能力。这是非常强大且有效的,您可以执行查询和多个聚合,并且在一次使用中得到各自的(任何一个的)返回结果,使用一次简洁和简化的API来避免网络往返。

    基本操作

    GET bank/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "address": "mill"
        }
      },
      "aggs": {
        "ageAgg": {
          "terms": {
            "field": "age",
            "size": 10
          }
        },
        "ageAvg":{
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        },
        "balanceAvg":{
          "avg":{
            "field": "balance"
          }
        }
      },
      "size": 0
    }
    
    #terms这个有点类似于Group BY 进行分组的,这里是查询所有数据,address为mill的然后得到的数据根据age进行分组,取出前10
    #ageAvg这个聚合体中是求出整个数据中的age的平均值
    #balanceAvg这个是查这些数据的平均balance值
    

    在这里插入图片描述

    嵌套查询

    #按照年龄聚合,并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
    GET bank/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "aggs": {
        "ageAgg": {
          "terms": {
            "field": "age",
            "size": 100
          },
          "aggs": {
            "ageAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    #这里是根据年龄段分组后,在统计每个年龄段的平均balance
    

    在这里插入图片描述

    多重嵌套查询.

    #查询所有年龄分布,并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资一级这个年龄段的总体平均薪资
    GET bank/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "aggs": {
        "ageAgg": {
          "terms": {
            "field": "age",
            "size": 100
          },
          "aggs": {
            "gendrAgg": {
              "terms": {
                "field": "gender.keyword",
                "size": 10
              },
              "aggs": {
                "balanceAvg": {
                  "avg": {
                    "field": "balance"
                  }
                }
              }
            },
            "ageBalanceAvg":{
                  "avg": {
                    "field": "balance"
                  }
                }
          }
        }
      }
    }
    #先查询出所有的数据,
    #然后按照年龄进行分组,terms
    #在分好组的每块数据中又区分出M/F性别进行分组,并得到M/F的平均薪资
    #在当前这个年龄段组中计算出平均薪资
    

    在这里插入图片描述

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