• Analytics Zoo 入门

    活动链接:SPARK中文峰会7月4日(二)|Ray On Spark演讲嘉宾简介:邱鑫,英特尔高级软件工程师,BigDL和Analytics Zoo核心贡献者。以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。点击链接观看精彩回放:https://developer.aliyun.com/live/43188本次分享主要围绕以下四个方面:一、Overview of Analytics Zoo & BigDL二、Getting Started三、End-to-End Pipelines四、ML Workflow一、Ov...
  • 当当图书4折优惠码,抢!

    秉持绝不让大家多花一分钱的精神博文视点联合简说Python特别送出一批优惠码“实付满150减30”可以和满减活动叠加使用简单给大家分析一下这次到底能赚多大便宜花120买300的书目前图书本身还在96折左右,所以综合起来就是3折左右这可是超大的优惠力度,还不赶紧上车!优惠码:BVMW5X使用渠道:当当小程序或当当APP使用时间:2020-06-09 到 2020-06-20使用方法:步骤一,挑选心仪的图书至购物车点击结算步骤二,点击优惠券/码处步骤三,输入优惠码BVMW5X需要注意的是:优惠码全场自营图书可用 省省省的快乐喷泉小程序直达购书专题选书太纠结?
  • 刚刚,美国确诊超200万!美国CDC、JHU在用的疫情数据库,来自这个武汉姑娘的华人团队

    大数据文摘出品作者:刘俊寰刚刚,根据CovidNet网站数据,新冠肺炎导致的美国确诊病例累计突破200万,全球累计确诊病例数突破700万,除了美国,巴西、俄罗斯、西班牙、英国、印度和意大利6个国家累计确诊数已经超过20万。3月26日,美国疾病控制与预防中心正式采用CovidNet的数据,这也是美国官方对民间数据网站的重要肯定。
  • 快手拥抱新基建!投资百亿在乌兰察布自建数据中心,预计明年投产

    在“新基建”的背景和市场需求的双重影响下,6月6日,快手宣布将投资百亿,在乌兰察布建立大数据中心。自主研发、弯道超车,后起之秀如何点燃IDC赛道值得一提的是,快手这次斥资百亿建设的乌兰察布建大数据中心,是快手第一个自建的超大规模互联网数据中心:不仅独立完成了整体的概念设计,未来还将择机开源“概念设计方案”,以助力国家“新基建”。该数据中心体量在业内仅次于腾讯、阿里巴巴,预计明年就可以投入使用。比如快手这次斥资百亿建设的乌兰察布建大数据中心,投入使用后将成为国内最大的专门为“大数据、人工智能”建设的数据中心。
  • 2020 求职加薪手册,人手一份!

    而励志“数据分析”方向的同学,如果有扎实专业技能,再加一定业务解决能力,无论在严峻的当下,还是未来,对求职面试,或升职涨薪,都会有很大帮助。为能帮到正在求职工作、努力奋斗的小伙伴,这份首次公开的宝贵资料,现免费开放200个名额,赶紧扫码领取~数据分析知识点速查表高清版全部内容 免费领取,仅限前200名最后,为大家能在职场上少走弯路,早些实现升职加薪,本次还特别免费送出开课吧精心打磨的“数据科学与大数据技术”技能树,知识点很详实,建议大家添加微信领取高清版本,彩印出来贴在桌上,以便自己时不时查看学习。
  • 程序员,给你一个年薪40w的机会

    薪资高、机会多、缺口大,让大数据在开发圈里成了香饽饽。第 2 阶段,学会 Hadoop 核心及生态圈技术栈。学到这,你已经具备相对完整的大数据技能,能从事一些高薪的岗位了,像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。在充分调研大数据开发岗位招聘需求的前提下,拉勾教育团队精心打磨 12 个月后正式推出《大数据开发高薪训练营》。广度上覆盖大数据处理的全流程技术栈,深度上能帮你达到 3 年大数据工作水平。在课程深度上,从教会你入门使用,再到源码剖析,再到真实的项目中应用,5 个月学习时间,带你积累 3 年大数据开发经验。
  • 只要60页!非常适合新手入门的Python数据分析入门知识手册

    一个月不走弯路快速入门学python和python数据分析路线,呕心沥血加班加点做了2天,一共63页,该课件讲的都是路线中的核心知识,今天把该PPT分享给大家,能根据该课件提到的知识有针对性的学,做到真正的少走弯路,课件部分截图如下PPT领取方式:扫描下方公众号回复:PPT,可获取下载链接不加班程序员
  • 思维决定出路

    经过一年的专心雕刻、精心打磨,专为零基础以及初级数据分析师量身定做的数据分析课程新鲜出炉啦。为强化数据分析思维训练,课程设计了10个情景和项目案例,引导思考(见下图)。分析方法的掌握程度水平直接决定你的分析价值。
  • Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回?

    但如果是走filesystem cache,是走纯内存的,那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级,基本上就是毫秒级的,从几毫秒到几百毫秒不等。filesystem cache的内存才 100G,十分之一的数据可以放内存,其他的都在磁盘,然后你执行搜索操作,大部分操作都是走磁盘,性能肯定差。从 es 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个doc id,然后根据doc id到 hbase 里去查询每个doc id对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。写入 es 的数据最好小于等于,或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的内存容量。
  • 万亿级新基建战场,阿里云的安全“防线”

    在此基础上,走在云服务前线的阿里云面对新基建“防护线”这道难题,究竟是如何解的?一线安全工程师眼中的新基建“新”安全新基建之下的安全即为数据安全。新基建时代下,面对这道看不见摸不着且涉及范围非常广泛的安全防护门,传统的“壁垒式建高墙”防护手段早已失效。换而言之,新基建下的新安全与数据安全具有强相关性。那么,如何让人这块板在安全领域相对地拔高以及让基础设施更有保障,以阿里云为例,在安全产品研发的第一步,葛岱斌表示,建设统一的默认安全防线。为了保障新基建的业务高速变化发展,智能自动化是安全的必然之路。
  • 通过Job Committer保证Mapreduce/Spark任务数据一致性

    Spark支持MapReduce的JobCommitter,同样也是通过JobCommitter实现Spark作业写出数据的一致性。If task output recovery is supported, job restart can be done more efficiently.voidrecoverTaskRecover the task output.根据接口的调用时机和顺序,我们可以大致梳理出MapReduce任务是如何通过JobCommitter的工作机制。如果task输出已存在,通过isRecorverySupport判断是否支持recovery,是的话,调用recoverTask,避免task的计算。可以看到,JobCommitter的基本机制是基于一种类似于分布式数据库中的两阶段提交协议的方式,task首先commit,主要的工作在task中完成,在appmaster收到所有task成功提交的信息后,进行job commit完成最后的提交工作。在MapReduce中,FileOutputCommitter是最常使用的一个Job Commiter实现,在写入数据到HDFS上时,完全满足两阶段提交协议的两个要求。
  • 冷静看待数据中台,这里给企业4点建议

    无论是数据中台,还是技术中台或者业务中台,“中台”在这两年的热度颇高,但同时也引发了很多的困惑。以数据中台为例,这对企业来说到底意味着什么?Gartner提出了4个建议,可以为企业提供一些参考。数据中台是中国本土诞生的一个名词,很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。与其不断地讨论什么是数据中台,企业更应该了解建设数据中台的目的是让企业高效的数据驱动,减少重复的架构建设。如果要用一张图来描绘Gartner如何看待数据中台的建设方向,可以如下图所示。
  • 前台与后台,为什么要分离?

    如上图所示:前台和后台独立服务与数据,解耦如果出现问题,相互不影响通过不同的技术方案,在不同容忍度,业务对系统要求不同的情况下,可以使用不同的技术栈来满足各自的需求,如上图,后台使用ES或者hive在进行数据存储,用以满足“售各种奇形怪状的,大批量分页的,查询需求”小结创业早期,可能存在数据耦合,需要进行前台与后台分离,数据解耦微服务架构,可能存在服务耦合,需要进行前台与后台分离,服务解耦“前台与后台分离”的架构设计方案,是最常见的解耦与优化方案之一。
  • 人大代表建议:扩大国产数据库金融领域试点

    他建议,央行、工信部、银保监会等有关部门为国产数据库提供试错机会,打破银行等不敢用不愿用不想用国产数据库的局面,从国家层面推动示范项目的全国快速推广。为了更好地维护金融安全,突破五大供应商在金融信息技术领域“卡脖子”式的垄断,檀结庆提出三方面建议,一是扩大国产数据库金融领域试点。二是建议设立数据库产业引导基金。
  • 新时代下金融运维人的自我修养,不仅仅是技术基本功 | 2020年度策划

    twt社区邀请同行中冷静睿智的观察者,把他们各自感悟到的岗位趋势告诉我们,让每个社区同行都能知己知彼地度过2020这一年。工作岗位要求保障系统的稳定运行,快速发现问题并解决,提升系统的业务连续性,降低 RPO 、 RTO 指标。系统版本快速迭代的同时,还需要稳定运行,系统的部署时间亟需提高,这就对科技人员提出了很高的要求,传统的架构已不能保障当前业务需求,需要进行技术的发展和转型。新时代对技术人员的要求不再仅仅是技术基本功,我们的岗位也需要不断的探索新的技术领域,更需要学习业务方面的知识,只有这样,才能更适应飞速发展的要求。
  • 如何提升大数据架构能力?

    为了提高大数据实时处理平台的稳定性和高效性,提升自己分析、定位及解决问题的能力,掌握 Kafka 底层源码不能少。核心项目五在大数据行业,大数据工程师除了会平台开发,如果还能懂一些算法,会更有竞争力。核心项目六如何基于多数据源场景,构建数据中台?
  • 2020年两会 科技圈未来趋势都在这儿了

    30秒快读1今天,全国两会时间开启。2大佬们在两会上的发言,往往透露着未来一年,互联网、科技、先进制造行业的趋势,以及该企业的关注方向。2018年,杨元庆首次担任全国人大代表,之前十年履职政协委员。中国社会科学院信息化研究中心研究显示,截至2019年中国与发达国家的PC渗透率差距仍较大,与世界主要发达国家相差50个百分点。雷军今年两会提交了四份建议,分别涉及卫星互联网、灾害预警、完善小微企业融资服务以及国际高层次人才引进。民营企业入局卫星互联网领域已经成为趋势,雷军认为,应该进一步降低门槛。
  • 软件项目随着数据量的不断增加,有什么优化方案么?

    Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码,按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲作者丨会点代码的大叔作者丨会点代码的大叔随着软件项目中的数据量不断增加,有哪些方法可以让我们的系统依然运行的非常的流畅,响应时间很短呢?04读写分离因为并不是所有的数据都适合放在缓存中,所以随着数据的进一步增加,需要提高数据库本身的性能和高可用,最简单的方法:数据库的读写分离。上面就是针对“数据量不断增加”的一些解决方法,当然我们也需要结合项目实际情况进行架构设计,这是一个迭代演化的过程,避免过度设计。
  • 什么!廖雪峰上万大数据分析课能白嫖?

    腾讯、美团、百度等一线大厂数据分析专家倾力指导课程深度直击阿里P6+多个企业级项目实战+大厂脱敏数据名企内推等就业服务先就业/涨薪,后付费推荐大家关注开课吧高口碑的、廖雪峰亲研的《大数据分析全栈工程师》课程,能帮你快速成长为符合一线大厂招聘标准的高级数据分析人才。如果你是希望短期内找到一份数据分析师、业务数据分析师、数据挖掘等岗位的同学及数据驱动的业务工作者。「学习必要性为什么选择这门课」1.真实一线生产项目,提升简历含金量数据分析师越老越吃香。优秀的数据分析师必然有很多项目经验,而这也是当前大厂普遍的用人标准。
  • 全是敏感数据!微信“个人影响度报告”刷屏?官方回应来了

    昨天,一份个人微信“影响度报告”在朋友圈刷屏,根据图片显示,所谓影响度报告,全是一些隐私敏感数据,内容包括当月的好友访问量、星标好友设置情况、好友设置不看个人动态等。的提示,几秒钟后,会自动形成一份5月份的“影响度报告”。对此,微信方面向媒体回应称,目前流传的“个人影响度报告”链接并非来自微信官方,而属于互联网黑灰产行为。
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