如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
提取，转换和加载（ETL）工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问，有意义且可用。通常，公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时，首先意识到对ETL工具的需求。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
去年12月，中国大部分地区早已入冬，而在2000多公里外的新加坡，还停留在温暖的26度，气候宜人。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫，你要提前预测，你应该从
如果您有机会阅读我们之前在 Google Analytics 4 （GA4） 上发布的指南，您可能知道它不像 Universal Analytics 那样是一款即插即用的分析工具。
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时，元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间，在不同的底层文件系统（UFS）上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致，但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时，结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性，Allux
Redis是我们很常用的一款nosql数据库产品，我们通常会用Redis来配合关系型数据库一起使用，弥补关系型数据库的不足。
简述： Kafka是一个消息中间件，一个分布式的流平台, 是Spark生态中重要的组件,支持分布式，高可用，高吞吐，多副本 是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统 Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。 能力： 1. 发布和订阅流数据，类似消息队列或消息系统 2. 高容错存储流数据 3. 支持处理数据流 Kafka能解决什么问题： 1. 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 2. 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 3. 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。 4. 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。 5. 流式处理：比如spark streaming和storm
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。对于大规模消息处理应用程序来说，Kafka是一个很好的解决方案。它通常与Apache Hadoop和Spark Streaming一起使用。
以上这些技术设计使 Kafka 既可以作为高吞吐的消息队列,也可以作为低延迟的发布-订阅系统,性能非常优异。
Apache Pulsar 越来越受欢迎，尤其在成为 Apache 软件基金会的顶级项目后。
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。如果你还没有用过消息队列，那是时候好好学习一下了。本文告诉什么是消息队列，为什么需要消息队列，常见的消息队列有哪些， RabbitMQ 的部署和使用。
Spring Cloud Bus使用轻量级消息代理链接分布式系统的节点。然后，这可以用于广播状态改变（例如，配置改变）或其他管理指令。目前唯一的实现是使用AMQP代理作为传输，但是相同的基本功能集（以及一些更多取决于传输）是其他传输的路线图。
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
在之前的文章Spring Cloud Bus中的事件的订阅与发布（一）介绍了消息总线的相关事件。 本文主要介绍消息总线的事件监听器以及消息的订阅与发布。
咱们在平时运行一些长时间都会一直运行的软件（如：某些云同步软件）的时候，某些功能因为考虑的情况可能不充分，导致体验不够好的时候，很多人都会忽视这个问题，除非这个问题影响到他正常使用了。但是也有部分用户会在软件的反馈框里面将问题反馈给开发者，顺带将错误日志也一并提交给开发者。然后过了一天或者半天，你再运行那部分功能的时候，发现问题已经解决了。可是，我们都没有更新软件呀，甚至连软件都没有重启，难道前面遇到的那个情况真的是因为自己太幸运踩中bug了吗？ 其实，我们之前遇到的问题，可能的确就是一个bug，但是在反馈问题给开发者后，开发者快速定位问题所在后，通过热更新将问题解决了。相当于我们使用的软件自动fix了一些bug，更新了一次版本。 那么，今天咱们聊一下热更新这个东西怎么样？我们也随意做个小demo看看这个有意思的功能是怎么做到的。
说到消息中间件，估计大伙多多少少都能讲出来一些，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等各种以及 JMS、AMQP 等各种协议，然而这些消息中间件各自都有什么特点，我们在开发中又该选择哪种呢？今天松哥就来和小伙伴们梳理一下。
假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表 ### 对应的问题 因为redis 是单线程 所以一次性操作大量的数据 可能会导致业务出现卡顿 ### 解决办法 这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长. Redis有哪些数据结构？ 字符串String、字典H
我们很高兴地告诉大家，EMQX Enterprise 4.4.11 版本正式发布！
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
昨晚，我带她逛超市，听到有两个人在我们背后小声嘀咕：“看咱前面，想不到这么丑都有人要。”
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。也是当下互联网首选的一款高性能nosql数据库。
Kafka作为一个传统的消息代理的替代品表现得非常出色。使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦，缓冲未处理的消息，等等)。与大多数消息传递系统相比，Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性，这使得它成为大规模消息处理应用的一个很好的解决方案。
我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
在之前的文章Spring Cloud Bus中的事件的订阅与发布（一）介绍了消息总线的相关事件。本文主要介绍消息总线的事件监听器以及消息的订阅与发布。 事件监听器 Spring Cloud Bus中，
1. 简介 ---- Kafka 是 LinkedIn 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。 Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类，发送消息者称为 producer，消息接收者称为 consumer，此外 Kafka 集群有多个 Kafka 实例组成，每个实例（server）称为 broker。 无论是 Kafka 集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 来保证系统可用性，为集群保存一些 meta 信息。
前面我们了解了如果在 Dapr 下面进行服务调用，以及最简单的状态管理，本节我们来了解如何启用 Dapr 的发布/订阅模式，发布者将生成特定主题的消息，而订阅者将监听特定主题的信息。
● Producer API 允许一个应用程序发布一串流式数据到一或多个Kafka topic。
众所周知，Redis 是一个高性能的内存 key-value 数据库。 它主要有三个有点：
前面我们说了RabbitMQ和RocketMQ的安装和简单的使用，这次我们说一下Kafka的安装配置，后面我会用几个真实案例来说一下MQ的真实使用场景。天冷了，不愿意伸手，最近没怎么写博客了，还请见谅。
最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
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