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2017年2月大数据精华文章集锦

快讯

  1. Apache Beam的前世今生：谷歌已经不再使用MapReduce了
  2. 在新的一年里，选个关注热度上升的大数据工具学习下吧
  3. 下一代大数据处理平台Apache Beam成为Apache顶级项目
  4. 大中型企业的天网Apache Geode，毕业为Apache顶级项目
  5. Apache CarbonData 1.0.0 发布及其新特性介绍

Spark

  1. 基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
  2. Apache Spark的承诺及所面临的挑战
  3. 用Spark分析Amazon的8000万商品评价（内含数据集、代码、论文）
  4. 关键七步，用Apache Spark构建实时分析Dashboard]
  5. 用Spark机器学习数据流水线进行广告检测

Flink

  1. Flink可查询状态Queryable State:替换你的数据库
  2. Apache Flink 1.2.0 正式发布及其功能介绍
  3. Flink运行时之合久必分的特定任务
  4. Flink运行时之流处理程序生成流图
  5. Stream Analytics with SQL on Apache Flink
  6. 投行交易系统的定海神针——金融市场数据平台的架构设计之道

P.K.

万亿级日志与行为数据存储查询技术剖析

实战演练

  1. 大数据平台Docker应用之路
  2. 百度第三代 Spider 背后的万亿量级实时数据处理系统
  3. 乐刻大数据平台架构实践

大·数·据

查询

如何在不增加投入的情况下让你的数据库快上200倍

分析

  1. 创业公司做数据分析(一)开篇
  2. 创业公司做数据分析(二)运营数据系统
  3. 创业公司做数据分析(三)用户行为数据采集系统
  4. 创业公司做数据分析(四)ELK日志系统
  5. 创业公司做数据分析(五)微信分享追踪系统
  6. 条条大道通罗马：大数据分析工具的十条学习路径

运营

从零开始，构建数据化运营体系

产品

  1. 因特睿CEO张颖博士：燕云DaaS打破信息孤岛
  2. 星环科技创始人兼CTO孙元浩：后Hadoop时代，分布式计算已成为主流计算方式

你可能感兴趣的:(数据分析,spark,大数据,产品,Flink)

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    人生创业课（2）今天的主题：学习方法一：遇到有用的书，反复读，然后结合自身实际，列践行清单，不要再写读书笔记思考这本书与我有什么关系，我在哪些地方能用到，之后我该怎么用方法二：读完书没映像怎么办?训练你的大脑，方法：每读完一遍书，立马合上书，做一场分享，几分钟都行对自己的学习要求太低，要逼自己方法三：学习深度不够怎么办？找到细分领域的榜样，把他们的文章、书籍、产品都体验一遍，成为他们的超级用户，向
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  • Pandas：数据科学的超级瑞士军刀 科技林总 DeepSeek学AI人工智能
    **——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生：数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**：```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错！```**核心痛点**：-Excel处理百万行崩
  • 大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
    为什么需要数据建模核心痛点数据冗余：不同业务重复存储相同数据（如用户基础信息），导致存储成本激增。计算资源浪费：未经聚合的明细数据直接参与计算（如全表扫描），消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失：同一指标在不同业务线的口径差异（如“活跃用户”定义不同），引发决策冲突。开发效率低下：每次分析需重新编写复杂逻辑，无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升：分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS）
  • 我保证，这款泡泡洁面一定适合你！ 豆子_58e0
    市面上的洁面有很多种，洗面奶的品种又有很多，比如：普通型、泡沫型、磨砂型等等，其中泡沫洗面奶是很受大家欢迎的一种，主要是因为泡沫洁面配方中的表面活性剂有湿润、渗透和乳化的作用，去除皮肤上污垢，对洁面有非常好的效果。在现有的泡沫丰厚的洁面产品中，主要有两种：1，泡沫洁面：主要是从瓶子里挤出就是泡沫状的，比如一些慕斯洁面。这一类洁面往往主打温和，更适合干皮和敏感皮。混油皮和油皮可能会觉得清洁力度不够。
  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
    AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
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    SparkSQL架构概述架构核心组件API层（用户接口）输入方式：SQL查询；DataFrame/DatasetAPI。统一性：所有接口最终转换为逻辑计划树（LogicalPlan），进入优化流程。编译器层（Catalyst优化器）核心引擎：基于规则的优化器（Rule-BasedOptimizer,RBO）与成本优化器（Cost-BasedOptimizer,CBO）。处理流程：阶段输入输出关键动
  • 大数据技术笔记—spring入门 卿卿老祖
    篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程，可以任何位置，并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式，前后台未分离：Spring的远程通信：明日更新创建第一个spring项目来源：科多大数据
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    1，我感赏每次能吸引轻微的客户！一两瓶帮他们调理好！2，我感赏我的每一个客户用好了后都热心帮我介绍！3，我感赏每个镇上都能遇到客户转代理！5，我感赏附近有疼痛的人都主动加我！6，我感赏每天都有人主动找我做代理！7，我感赏以前体验过的客户都找我卖产品！8，我感赏我的团队越来越大！100人！9，我感赏团队每个人都是销售精英！都是积极主动，好学！10，我感赏以前咨询过我的人都来跟我代理可暖！11，我感赏
  • 数据可视化：数据世界的直观呈现 卢政权1 信息可视化数据分析数据挖掘
    在当今数字化浪潮中，数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段，能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式，让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中，数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征，从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来，我们将深入探讨数据可视化的奥秘，并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
  • 苹果第二代基于ARM处理器的M1X发行日期和功能 点点凌阁
    人们普遍认为是下一代苹果Mac处理器的基准已经出现。预计M1X将跟随2020年11月推出的M1，并在MacBookPro和iMac的下一版本中使用。这是苹果M1芯片后继产品的全部信息。什么是M1X？M1X芯片被认为是下一代AppleSilicon的名称。这将是苹果第二款针对Mac的基于ARM的处理器。苹果似乎并没有直接跳到M2，而是计划推出具有更多处理器核心和更多图形核心的相同基本处理器的更快版本
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    1.开办线上小店:-选择产品：根据市场需求和个人兴趣选择热销的产品，可以是服装、配饰、美妆、居家用品等。了解目标客户群体的喜好和需求，根据市场趋势选择产品。兼职副业推荐公众号，配音新手圈，声优配音圈，新配音兼职圈，配音就业圈，鼎音副业，有声新手圈，每天更新各种远程工作与在线兼职，职位包括：写手、程序开发、剪辑、设计、翻译、配音、无门槛、插画、翻译、等等。。。每日更新兼职。-供应链管理：与供应商合作
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    今天终于一口气把一个数据分析课的作业写完了。明天还要继续写一个，写完，就可以暂时轻松一下了。想想还是很开心的，哈哈哈。刚出去跑了一圈，结果下雨了，虽然不是很大，可是没办法跑，怕下大。现在在小区门口，吹吹风，也是极好的。希望一些都变的越来越好，加油！
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    在快手上面看到赚钱案例，大体的意思是，一个专门做DVD的厂家这几年随着移动设备越来便捷，后自己的生意不是很好干，于是想把自己的DVD卖到非洲去，在非洲一年后，才发现自己的做的产品利润已经压到了最低，但是仍然卖不过印度人制作的！原来他们的产品生产成本更低，比如我们的工资在一些小县城也就2000元左右，而印度人工资在二三百人民币！所以他们的生产成本更低！那怎么办呢？他说自己什么也不会干，只会干dvd！
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    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
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