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B站大数据平台元数据业务分享

由于开发维护成本高,支持元数据业务的同学疲于应对各种需求,压力,还要兼顾各类线上的元数据质量问题排查运维。 所以,体系化建设元数据的目标之一就是统一元数据。...即以统一的元数据模型,统一的采集方式,统一的存储方式,统一的查询方式支撑上层元数据业务需求。...统一元数据-存储 TIDB – 元数据DB,承载采集到的实体关系数据,作为元数据业务的中心存储。...细化粒度 血缘的粒度由至小分别是 表级 → 字段级 (分区级) → 行级,血缘粒度越小,进行数据链路上下游定位的精度越高,但采集解析存储的难度越大。...我们将地图模块分为 基础搜索、分类查询、热度推荐 三部分。 基础搜索重点解决用户主动找数的场景,其中涉及数据模型的搜索召回策略、排序策略。

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住宅IP代理为什么对抓取Web数据业务如此重要?

在本文中,我们将讨论为什么住宅IP代理对于抓取Web数据业务有优势,以及如何使用住宅IP代理进行Web数据抓取。...住宅IP代理为什么对抓取Web数据业务有优势住宅IP代理是指在住宅网络环境下,使用家庭宽带IP进行代理,隐藏了真实的IP地址,因此可以帮助抓取数据的用户隐蔽身份,避免被封禁或者遭受反爬虫机制的惩罚。...动态住宅IP—抓取Web数据业务有哪些作用抓取Web数据业务可以帮助各种行业和领域获取市场信息和竞争情报,包括但不限于以下方面:(1) 市场研究和竞争情报:抓取竞争对手的价格、产品、销售数据等信息,以了解竞争环境...利用住宅IP代理抓取Web数据业务具体如何操作下面是一些使用住宅IP代理进行Web数据抓取的具体步骤:(1) 选择合适的住宅IP代理提供商,根据需要选择相应的代理计划和IP地址池。

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Python基础部分总结

昨天匆忙发出的文章发现基础部分整合的链接不能访问,后来一想应该是没有发布,所以就点击不了链接,没关系,我重新整合一下,小伙伴有两个方式去访问基础部分的东西。...方式一:关注公众号后,进入公众号,点击Python导航栏就可以获取到全部的基础教程。...Python进阶三部曲网络编程.md Python的线程 Python的进程 Python分布式进程 Python线程与进程的一些概念 我们即将进入Python爬虫的学习了,另外没有Html的基础的同学自己去补一下...这里要说明一下基础知识是很关键的,暂时没有弄明白,也不要急,有时间一定回来复习,不断思考,不断总结,举一反三! 另外也准备了一些福利。...最后问题来了,那么多支付宝二维码,为什么要扫我的二维码,我来告诉你,你扫了信用好的,芝麻等级高的二维码获得大红包的概率就。 ? ? ?

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某企业的数据业务战略规划实战分析

笔者在上周前往北京跟该企业相关负责人作了一次深入沟通,在比较清楚了解了企业的背景、需求和目前的大体资源的基础上,针对该企业集团的数据业务战略框架作了一个客观的思考和提炼。...不过,话说回来,数据资源的优势并不能保证企业的竞争成功,这里最典型的失败的例子就是来自国外的品牌“贝塔斯曼”,它的会员数据非常准确、丰富、非常有价值,但是13年前曾经豪情万丈挺进中国数据库营销市场的国际巨头...数据业务事业部作为企业营销数据的职能管理部门,是通过营销数据库的建立和管理,对数据资源的直接监管,为企业的战略决策和新的营销服务应用提供保障和基础);其次,数据业务事业部的另外一个重要的对内职能就是对企业的业务部门提供数据挖掘应用的支持...上面说的都是优势,是中听的话,是悦耳的词,是和风细雨,是锦上添花,那么A媒体目前正在介入的数据营销业务这个新领域有没有什么的来自企业自身的劣势呢? 当然有,而且非常危险。...我们实在无法想象三门户网站可以靠传统行业的领导者投资得以生存并成功走到今天的,我们也不要奢望搜索引擎领域里的这几个行业领袖企业是靠非专业的领导人创立、发展并形成今天的三分天下、鼎立局面的。

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签约海马汽车,联想大数据业务显马太效应

运作至今,这一平台的核心价值体现在其支撑了联想端到端的产品优化体系、用户经营体系和决策体系上;而它的历史价值则远过于此——这是联想完整大数据业务能力的滥觞。...在制造业,短短1年多时间,联想创投大数据业务团队服务的行业客户,已经扩展到了机械制造、原材料、服装、化工、汽车、医药、航空、电力设备和军工装备等行业。...“合作中,海马汽车对我们推动大数据业务有非常多的启示。”田日辉说,其中最核心的部分,是海马汽车在大数据方面有着特别清晰的推进战略。...他介绍说,战略的落地具体到每个算法的优化,基础BI、精准营销、车联网综合应用和智能管理,海马汽车都有明确的业务闭环和价值目标 这将是联想大数据业务自我进化中不可或缺的外部养料。

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本体技术视点 | 数据业务场景中的可信流动(三)

图 | 网络 本期我们继续围绕这一话题,与具体的数据业务相结合进行探讨。...04 关于数据业务/Data Business 数据业务亟待解决的问题主要包括4个方面: - 数据拥有方对数据本身隐私性的安全需求 有的数据可以以副本的形式提供给数据协作的对手方,有的数据对其他第三方不可见...一般的情况下,我们会考虑在联盟链之间仍然有需求的话,可以借助第三方,一般来说可以是公链,来提供基础设施的支持,可以通过联盟链来支持令牌化、资产化,来保证上层正常的业务运营。...联盟链可以借助公链提供基础设施的支持 C. 已有的数据服务偏重于个人用户,在企业级数据确权的环节有缺失 D. 公链是一个全球分布运营的实体,所以这在地域合规层面会不具备困难 ?

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基础排序总结

前言 大概花了一周的时间把八基础排序过了一遍,这篇博文主要是用来回顾一下八基础排序的要点和一些总结~ 回顾: 冒泡排序就这么简单 选择排序就这么简单 插入排序就这么简单 快速排序就这么简单 归并排序就这么简单...堆排序就这么简单 希尔排序就这么简单 基数排序就这么简单 总的来说:快速排序是用得比较广泛的一个排序,也是经常出现的一个排序,应该重点掌握~ 二、八排序总结 2.1冒泡排序 思路: 俩俩交换,的放在后面...一趟下来,比节点小的在左边,比节点的在右边。 不断执行这个操作…. 代码实现: 快速排序用递归比较好写【如果不太熟悉递归的同学可到:递归就这么简单】。...支点取中间,使用L和R表示数组的最小和最大位置 不断进行比较,直到找到比支点小()的数,随后交换,不断减小范围~ 递归L到支点前一个元素(j)(执行相同的操作,同上) 递归支点后一个元素(i)到R元素...完成一次建堆的操作实质上是比较根节点和左孩子、右孩子的大小,的交换到根节点上,直至最大的节点在树顶 随后与数组最后一位元素进行交换 …… 代码实现: 只要左子树或右子树大于当前根节点,则替换。

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