芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业（以服装与化妆品为代表）的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流
在今天双 11 这个万众狂欢的节日，对于阿里员工来说，每个环节都将面临前所未有的考验，特别是技术环节，今天我们就一起来探讨下双11天量交易额背后的技术。
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
我们身处在一个数字化商业的时代，作为一名IT工作者，如何保证我们所设计的系统、开发的服务在面对复杂不确定的网络环境中，还要去交付准确可靠稳定的服务？ 我们在数以千计微服务支撑的云计算平台下，怎么考虑不
在此次会议上，微信为我们展示了有关微信、公众号、小程序生态的大数据。这些数据究竟说明了什么？答案就在本期的晓头条中。
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
参考 B站视频 PPT 参考文章 为什么要使用消息队列 主要考察应用场景及优缺点 优点 解耦: 不同服务间的调用 异步：不同系统间的调用 消峰：秒杀等场景，平时量不高，但在特定时间会有大量请求的情况，配置基础服务器资源，并引入MQ平滑处理请求，亦节约了成本。 缺点 可用性降低: 依赖于MQ，若MQ异常，将导致业务异常甚至系统崩溃 复杂度提高：需要考虑消息丢失，重复消费等问题 一致性问题：多个队列同时操作，部分消费失败的问题，异步的处理返回给用户是成功 消息队列产品比较 如何根据特点进行取舍
双11的硝烟已经弥漫在每个角落——不只是互联网，还有线下实体；不只是内地市场，还有香港台湾等境外市场；不只是促销大战，而是在产品、体验、服务和物流等维度共同发力。更重要的是，今年双11不再将不断提升GMV当做唯一目标，而是把应用新技术、推动新模式当做重点。天猫刚刚举办的一个活动体现了这一点。 11月3日，双十一进入一周倒计时，天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会，全称为天猫双11全球创智生态峰会，参会者包括Intel，CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗、BEATS、H
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
In大数据时代，跟随相关技术的日新月异与成熟，在这样的背景下，前端和后端又能玩出什么新花样呢？在18年的双11活动中，天猫的可视化大屏可谓玩花了技术控们的眼睛。
数据猿导读 今年双11之后，一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注，并被多家媒体转载、引用。一时之间，报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前，引来关注无数。近日，数据猿记者走访了星图数据，了解
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。
文|孟永辉 智能科技时代的来临，让我们的生活开始更多地与智能科技产生了联系。今年天猫双11上亮相的各种智能科技更是让我们确信，未来智能科技将会与新零售更多地联系在一起。根据报道显示，机器运营小二、机器导购员、店小蜜等一系列的智能科技设备将会出现在今年的双11战场。 在双11战场这个如此庞大的系统，加入了智能科技应用之后或许才会称得上真正意义上的大战。而就在此时，我们或许才更加了解了今年的云栖大会之所以将主题确定为“飞天-智能”的原因所在。随着未来的智能科技与行业结合的日益紧密，未来还会有更多的行业加入到智
大数据文摘原创系列，作者 狐总 进入21世纪的第二个十年，传统零售行业开始面临着诸多的挑战，购物中心经营的压力持续增高。而位于东四环外朝阳北路、作为北京潮流新地标的朝阳大悦城的经营却是一片欣欣向荣：2010年5月开业，2011年销售额突破10亿元，2012年销售额近14亿元，刚过去的2013年更是站上21亿元的新高峰，销售同比增长超过50%,客流超过2100万，同比增长45%。 在近年来影响传统零售业经营的所有因素中，基于互联网的电子商务是最重要的原因之一。在众多零售企业还在面对互联网浪潮冲击阵脚大乱之时，
一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
在附上的后台数据截图中，发现了不可思议的现象，有人在两三秒内投出了十多票！难道是“千手观音”在pick小姐姐？
11月11日，本来也就是文艺单身狗们发点牢骚，抒抒情的日子，可如今却变成了电商最惨烈的战场，这场起源于2009年的“品牌商的5折活动”，现如今已经成了一个“疯狂吸金”的强大商标，这一部双11的成长史，每一年都给我们一组新的惊人数字，博古才能通今，通观这些历年的双十一大数据，看看我们除了总结过去之外，还能不能预测一下未来。
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
2022年2月21日，广西壮族自治区公安厅发布《广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购》的公开招标公告，预算 74503000 元。 质疑答复书 2022年3月14日发布质疑答复书桂政采函〔2022〕35号，详细内容如下。 质 疑 人：广州市普博信息科技有限公司 质疑人于2022年3月3日向本中心递交《质疑函》，对广西公安大数据智能化一期建设项目云计算平台采购（GXZC2022-G1-000095-CGZX）的采购文件提出质疑。 质疑事项1：招标文件第二章招标项目采购需求的“用户域云计算平台PaaS
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
中国最大的消费狂欢节“双11”即将到来，并开始了全球化之旅。在这场饕餮盛宴中，“天猫T4会员”引人关注，被外界看作是中国新一代中产阶层的缩影。
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
韩智 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又是一年618。 电商APP里满眼「限时疯抢好物」「低至5折」，朋友圈地铁广告铺开，各家巨头抱着百亿「子弹」一次杀入战场。 中国基金报数据显示，去年618交易额已经突破万亿，首次超过同年双十一，成就全球最大规模消费盛宴。看今年，618势头自然只热不凉。 穿透现象看本质，你看到的618是营销术语、明星加持、补贴打法—— 这背后是一个牵扯甚广、无比复杂的体系，大量技术应用和科技创业者们撑起了这场万亿狂欢。 对每个关心科技的人，这可比剁手有意思多了。
消息队列（Message Queue，简称 MQ）。是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “实战派”系列图书再添新成员 看书时，你是否有以下困惑？ 一本书看完之后只懂了理论知识，却不知道如何上手实践！ 书中内容讲得太高深，但学着学着就卡住，怎么都跨不过去！ 想要了解底层原理，学会举一反三，书中却只讲了表层的使用方法！ 读完书之后有很多疑问，却找不到人解答交流！ 有这样一套书，每本书都完美地解决了上述问题！ 这套书就是“实战派”系列！ 如今，“实战派”系列图书再添新成员，已从去年的6本变为如今的11本，以帮助大家解决更多技术方向的实战难题！快来
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
今日数字 1、30余家——中国广播电视网络有限公司、北京歌华有线电视网络股份有限公司拟联合全国三十余家省市有线电视网络公司，共同成立“中国广电大数据联盟”。 2、55亿—— 英特尔将投资55亿美元升级大连工厂 3、88%——微软当地时间周四发布第一财季财报，微软商业云计算业务营收增长88%。 4、15部门——公安部等15部门将从即日起至明年3月开展专项行动清理整顿危爆品寄递物流。快递包裹即日起开始要实名登记 5、3000万——李彦宏将个人捐赠3000万元，支持百度与北京协和医学院共同发起的针对食管癌基因检测
今年双11全网销售额达2539.7亿，朋友们你们的手都还在吗？除了倾国倾城倾尽钱包的“马云笑”，今年最令我们关注的，还有京东搞事情的VR+全景大数据。 京东VR+全景大数据 今年京东的数据战报，采用A
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
导读 随着2016全国两会的到来，“大数据”再次成为媒体报道的高频词汇。利用大数据打造智慧城市、提高扶贫精准度、关注农业发展、促进居家养老服务业发展、建立两会大数据平台……两会委员“提案夹”中关于大数
日前汽车之家发布了第三季度财报，财报显示其三季度净营收同比增长5%至15.48亿元人民币（2.327亿美元），净利润同比增长63.3%至4.26亿元人民币（6400万美元）。净营收增幅较低，主要是因为在今年二季度就已经全部出清的汽车自营电商业务大幅拉高了去年营收的基数。如果我们排除自营电商收入，只看传统核心业务（媒体和销售线索），这部分净营收同比增长达到38.7%，在互联网上市公司中处于一流水平。另外，平台化转型后的汽车之家，今年11.11疯狂购车节交易总额达421.33亿，超去年2倍，按照绝对值排队仅次于
作为一名电影爱好者，我阅片无数，有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿，没少被我妈抓耳朵，“看过的片子为啥还要倒二遍？”我也说不上来，就是单纯的爱看。
场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司团建活动也积极参与，连续多个季度是公司的优秀员工，突然某一天，态度坚决提出离职，说要回家支教。 分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释，朋友讲，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯;同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
或许在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司
【大数据100分】冯一村：数据可视化的魅力 主讲嘉宾：冯一村 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文： 冯一村：大家好，很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面，大家都是大数据方面的专家，而海云数据还只是一家创业公司，还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题，我们知道大数据的概念已经很火爆了，也看到大家
作者｜陈翔、王东松 在金融场景中，伴随着业务的扩展，应用系统也相应地增加更多的场景，这些新场景对消息系统提出更多样的需求，导致原有架构面临一系列挑战。在尝试使用 Apache Pulsar 后，平安证券决定在生产环境中进行实践。本文介绍了平安证券选择 Apache Pulsar 的原因，使用 Apache Pulsar 的场景，Apache Pulsar 实践应用中遇到的问题，以及使用 Apache Pulsar 的未来规划。 1 背景介绍 传统金融公司或券商一般会使用统一接入服务或组件来处理对外业务。
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求，从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14，累计已升级更新了 6 个大的版本，目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务，日均处理 10 万亿 + 的消息，并在国内外搭建了 10+ 集群。
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