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    对话蚂蚁金服 | TechFin趋势下如何应对超大规模实时分布式关系网络

    大数据文摘作品,转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中,互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域:实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构,更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模,并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高,比如说在转账的时候,我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险,要求响应速度非常的高,才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者,“但在

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    聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

    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。

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    面了个腾讯35k出来的,他让我见识到什么叫精通MySQL调优

    MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的,我开口就是:MYSQL性能调优如何入手?他的回答的:基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节,好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的,不然没有什么人可以记得这么清楚有条理,果不其然,在他入职之后说出了实情;

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    领券