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计算时代新机遇 职业需求暴增

计算概念始于20世纪60年代,如今已经存在了数年,但是在今年,随着云计算的发展,越来越多的公司开始希望利用它提升业务敏捷性,并减少开始。...随着云计算在当前的巨大的需求,部署和管理所需的技能也在增多,未来以下五职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。 1....Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性,广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网,同时拥有全球最大的开发者专业社群。...简单地说,Linux是一台计算机,使应用程序和计算机操作员访问计算机上的设备来执行所需功能的软件。 对于每一个内核版本,超过1000名开发从至少100家公司作出贡献。...它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能。

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Hive计算引擎PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三引擎

截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎计算速度大大提升。...Tez引擎 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架,是支持HADOOP2.x的重要引擎。...在MapReduce计算引擎中,无论数据大小,在Shuffle阶段都以相同的方式执行,将数据序列化到磁盘,再由下游的程序去拉取,并反序列化。...on Spark项目(HIVE-7292),将Spark作为继MapReduce和Tez之后Hive的第三个计算引擎。...Hive 的用户可以通过hive.execution.engine来设置计算引擎,目前该参数可选的值为mr和tez。为了实现Hive on Spark,我们将spark作为该参数的第三个选项。

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Hive计算引擎PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三引擎

截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎计算速度大大提升。...---- Tez引擎 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架,是支持HADOOP2.x的重要引擎。...在MapReduce计算引擎中,无论数据大小,在Shuffle阶段都以相同的方式执行,将数据序列化到磁盘,再由下游的程序去拉取,并反序列化。...Hive on Spark项目(HIVE-7292),将Spark作为继MapReduce和Tez之后Hive的第三个计算引擎。...Hive 的用户可以通过hive.execution.engine来设置计算引擎,目前该参数可选的值为mr和tez。为了实现Hive on Spark,我们将spark作为该参数的第三个选项。

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有此方案在手,活动不用愁!

基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商...更低成本 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....客户应用案例 今年,某快消品领导品牌冠名了央视大型节日晚会,在晚会当晚,该客户收获的小程序新增注册用户数达到了预期业务目标,当天的访问次数达到千万级 ,瞬间并发最高每分钟数百万请求,而整个云函数计算资源的使用费用仅几万元...实操教程,1分钟快速上手 一了解方案详情, 更有专家服务保障护航 ---- 推荐阅读 One More Thing ---- 欢迎进入千人 QQ 群 (871445853) 交流 Serverless...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...10. 04 专题讨论 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模板后进行模板加载,加载阶段会将产物转换为视图树的结构,转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值

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2023开放原子全球开源峰会,蚂蚁计算平台开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造,经过五年多工业级应用大考,流式计算做到了在千亿数据规模的“”上秒级延迟计算,是蚂蚁风控的核心基础技术,成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。...据了解,蚂蚁开源聚焦于数据库、云原生、中间件等基础软件领域,积累了近100个社区头部开源项目、近1600个开源仓库、9核心开源项目,如“2022世界人工智能大会镇馆之宝”隐语隐私计算技术栈、分布式数据库

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蚂蚁金服, 开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...(:陈文光宣布开源业内首个工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics) 去年9月,蚂蚁集团开源了 TuGraph 计算平台中的数据库 TuGraph DB。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。...据了解,蚂蚁开源聚焦于数据库、云原生、中间件等基础软件领域,积累了近100个社区头部开源项目、近1600个开源仓库、9核心开源项目,如“2022世界人工智能大会镇馆之宝”隐语隐私计算技术栈、分布式数据库

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电商GMV和支付规模预测

在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...本篇文章,就简单地说一说在做大预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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“618”用云量创新高

“618”用云量创新高 后疫情期首次大,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍  腾讯云支持“618”资源创新高 “618”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏...今年“618”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。...另外,腾讯云与优实验室联合打造的“优美视”美颜特效SDK,可以满足不同主播的各类美颜、美妆、动效需求。在直播内容审核方面,也提供一整套“机器+人工”审核方案,保障平台内容合规。

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“618”你准备好了吗?

流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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解密双十一、618电商数据屏指标实现原理

用户留存率 = 留存用户数 / 当期新增用户数 计算留存有时间窗口,即和当期数据比,3天前新增用户留存的,称作3日留存;相应的,还有5日留存、7日留存等。...漏斗 表示在用户的整个访问路径中每一步的转化率。...当重要的营收指标(GMV、利润、订单量)发生异常的时候,就必须要对整个的漏斗进行分析,判断是网站的入口流量发生了问题,还是中间某一步的转化发生了问题;是内容的问题还是系统的问题,需要逐个进行分析排查。...分析结果是最终的成果展示,在此之前,数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析,需要大量的工作。...监控屏: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。

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转化率精准预估优化论文随笔记

这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路:基于历史数据复用的转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,一般很难预估得准确。...10小时的真实CVR均值 3 期间 分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...为每一天都构建了对应表征后,我们使用最近邻算法来检索最相似的历史数据:计算当天表征与历史每一天表征之间的余弦距离并排序。 检索效果: 在表3中,我们提供了几个真实检索结果来更好地展现数据检索的效果。...第一个是查找与99相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88,以及2022年6月14日的618二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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搜索,场景下智能化演进之路

作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11都是验证智能化进程的试金石。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节,通过批量日志下的offline离线建模,到nearline下增量数据的实时建模,解决了环境下的数据转移机器学习(Data Shift MachineLearning...第一次在双11场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升,特别是在这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2:为什么实现秒级的模型更新? 回答:相比离线长期模型,小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。

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