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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。...通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...想获得更多详情,推荐阅读“Achieving Rapid Response Times in Large Online Services”,你将获得更多关于高fan out计算系统的使用经验。

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5值得推荐的客户协作平台

提起在线文档平台,我们应该都会想到最常用的金山文档,石墨文档等,但是它们也只是实现了文档的在线多人协作,并没有形成完整系统的企业知识体系,文档协作的最高境界是要实现像书一样沉淀团队知识,像水一样促进企业与企业之间的合作...3.简道云知识库 简道云知识库依托于其本身的零代码平台,像富文本编辑、结构化存储、容量、可分享协作、安全性强、支持权限设置这些功能我就不说了,都有。...作为一款团队知识沉淀与分享交流的平台,与ONES Project的集成是ONES Wiki的最大优势,如果单独使用ONES Wiki作为企业知识库管理工具,而在工作流上无法和ONES Project适配的话...安全功能 ONLYOFFICE 协作空间符合 GDPR 的合规要求,平台上所有个人信息都会得到谨慎处理。...结语; 以上就是我给大家分享的几款比较值得推荐的能与客户或企业之前协作的平台,如果你有更好的协作平台可以推荐,欢迎在评论区讨论。

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hadoop大数据处理平台与案例

选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。...选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。...大数据的应用开发一直是过于偏向底层,面临的问题就是学习难度,所涉及的技术面也是非常广泛,这在很大程度上了制约了大数据的普及,这也是大部分大数据处理平台都面临的突出问题。...采用类黑箱框架模式,用户直接调用快的相关类即可完成,过去复杂的编码工作。 快的大数据通用计算平台(DKHadoop),已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。...关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!

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BYOD涌入企业 CIO推荐的国内知名十MDM平台

其次是作为企业管理者,在面对众多的BYOD管理软件时显得束手无策,谁来帮助用户解决这一问题,移动信息化网站在最新的【2013-2014中国移动设备管理发展状况报告】收集了当前用户关注的国内MDM产品信息,筛选出用户强烈推荐的十优秀厂商产品供...150483235 BYOD涌入企业 CIO推荐的国内知名十MDM平台 移动设备管理 MDM BYOD 1、思可信MobileIron 思可信(MobileIron) 是全球领先且发展最迅速的移动设备管理...而该系统以NAZA移动应用开发平台和ZIYA EMM企业移动管理平台为基础,为客户打造了一个非常具有弹性的移动应用开发及管理平台,通过此平台可轻松实现多业务的交叉使用,根据业务需求,快速迭代。...华为已经是全球第二通讯设备供应商,全球第三智能手机厂商,也是全球领先的信息与通信解决方案供应商,在海内外享有很高的知名度和品牌渗透,对于其推广BYOD解决方案及涵盖的移动设备管理(MDM)产品具有极大的推动作用...企业有足够的资金承受力,而且对于移动信息化规划较为长远,比较适合引入华为BYOD解决方案,而对于中小企业来说,目前的需求程度不算很强。

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推荐收藏】六主流大数据采集平台架构分析

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控) ?...Fluentd从各方面看都很像Flume,区别是使用Ruby开发,Footprint会小一些,但是也带来了跨平台的问题,并不能支持Windows平台。...在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。...Chukwa和Scribe由于项目的不活跃,不推荐使用。 Splunk作为一个优秀的商业产品,它的数据采集还存在一定的限制,相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

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推荐收藏】六主流大数据采集平台架构分析

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化,报表和监控) ?...Fluentd从各方面看都很像Flume,区别是使用Ruby开发,Footprint会小一些,但是也带来了跨平台的问题,并不能支持Windows平台。...在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。...总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。...Chukwa和Scribe由于项目的不活跃,不推荐使用。 Splunk作为一个优秀的商业产品,它的数据采集还存在一定的限制,相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

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平台项目GSYGithubApp系列三开源版本推荐(Flutter 、React Native 、Weex)

平台作为移动开发中不可或缺的构成,GSYGithubApp系列一直致力于跨平台开发中的各种尝试,目前已经拥有 GSYGithubAppFlutter 、 GSYGithubAppWeex 、 GSYGithubApp...除了项目外,本人不时也会产出一些文章填坑,比如之前的《移动端跨平台开发的深度解析》、《从Android到React Native开发系列》、《Weex原理之带你去蹲坑》,后续也会有Flutter相关介绍...,尽管产能不高,但相信可以更好的帮助到你,更好的了解跨平台框架的差异以及优劣。...这一定是真爱   如今跨平台解决方案百花齐放,GSYGithubApp 系列使用 GitHub 开放的 API,在三主流跨平台开发框架上,运用各类开发过程中可能涉及的技术点,并且集成各类主流第三方插件...三框架均有开源也成了 GSYGithubApp 系列独特的优势。

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平台项目GSYGithubApp系列三开源版本推荐(Flutter 、React Native 、Weex)

平台作为移动开发中不可或缺的构成,GSYGithubApp系列一直致力于跨平台开发中的各种尝试,目前已经拥有 GSYGithubAppFlutter 、 GSYGithubAppWeex 、 GSYGithubApp...除了项目外,本人不时也会产出一些文章填坑,比如之前的《移动端跨平台开发的深度解析》、《从Android到React Native开发系列》、《Weex原理之带你去蹲坑》等,后续也会有Flutter相关介绍...,尽管产能不高,但希望可以更好的帮助到你,更好的了解跨平台框架的实现差异以及优劣。...[这一定是真爱]   如今跨平台解决方案百花齐放,GSYGithubApp 系列使用 GitHub 开放的 API,在三主流跨平台开发框架上,运用各类开发过程中可能涉及的技术点,并且集成各类主流第三方插件...三框架均有开源也成了 GSYGithubApp 系列独特的优势。

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迅达平台数据处理基本过程

刚接触迅达平台大数据一个月,把一些基本“748260738”知识,总体架构记录一下,感觉坑很多,要学习的东西也很多,先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。...在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流:617098,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程...---- 748260738数据处理流程: image.png 1.是数据采集,搭建数据仓库,数据采集就是把数据通过前端埋点,接口日志调用流数据,数据库抓取,客户自己上传数据,把这些信息基础数据把各种维度保存起来...下图是检测任务实例运行状态 image.png 2.实时处理:采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一把,在这里讲一下大概处理过程,首先设置要读取得数据源,只要启动...image.png 数据展现:做了上述那么多,终于可以直观的展示了,由于前端技术不行,借用了第三方展示平台datav,datav支持两种数据读取模式,第一种,直接读取数据库,把你计算好的数据,通过sql

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推荐阅读】系统性解读大数据处理框架

自此,大数据处理框架的历史幕正式的缓缓拉开。 一、基础 1.大数据的定义 “大数据”一词的确切定义其实是很难给出的,因为不同的人(供应商、从业者、商业公司等)对它的理解也并不完全一致。...大数据系统中的数据规模可能比传统处理系统中的数据集几个数量级,这也为数据处理和存储带来了更多的挑战。由于数据处理和存储等工作超出了单台计算机所能达到的性能极限,所以大数据系统通常采用集群方式。...但假以时日,Flink必然会改变数据处理框架的格局。 六、大数据处理框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用,因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。...而在流处理领域,Spark Streaming与另一流处理系统Apache Storm共同占据了大部分市场(当然很多公司会使用内部研发的数据处理框架,但它们多数并不开源)。...Spark在未来几年内仍然会是大数据处理的主流框架,推荐同学们认真学习。 另一个作为混合处理框架的Apache Flink则潜力无限,被称作“下一代数据处理框架”。

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什么是数据集成平台?数据集成平台推荐

为了应对这个挑战,数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台?数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。...数据集成平台通常更加灵活,可以满足不同规模和类型的数据集成任务,包括批处理和实时数据处理。...数据处理方式:ETL 主要采用批处理方式,通常在固定时间间隔内运行,将数据从源系统抽取到目标系统,因此在某种程度上有一定的延迟。...数据集成平台 可以支持批处理和实时数据处理,这意味着它可以实时地捕获和处理数据变化,使数据在源和目标之间保持更实时的同步。...数据集成平台则更加通用,可以应对多种不同的数据集成需求,包括批处理和实时数据处理。数据集成平台工具介绍选择适合企业需求的数据集成平台至关重要。以下是一些推荐的数据集成平台1.

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魅族推荐平台架构

魅族推荐平台架构演进 推荐平台需要做的事 平台的核心需求: 支撑5个以上的产品线的不同场景的推荐业务需求,保证业务稳定运行,可用性达到99.9%,推荐场景当次请求响应在100毫秒以内,一天需要支撑亿级别的...推荐平台第一代架构——存在的问题 离线计算量大,需要将所有用户的数据进行结果计算,同时浪费机器资源; 结果数据更新困难,大批量数据更新对数据库冲击,可能直接造成用户访问超时,服务不可用; 数据更新延时...推荐一般性的数据处理过程从召回阶段到预测再到业务重排阶段,数据量依次减少。...进行分布式数据处理与计算。...; 推荐平台对外开放,能为行业其它的企业提供专业的推荐服务; 深度学习集成。

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神盾推荐——离线算法平台

离线算法平台是神盾产品化中负责训练离线算法模型,并出库模型和特征到线上推荐的模块,最小训练粒度为小时级。同时,离线算法平台还整合了离线批量打分、文本内容理解与特征工程等针对特定需求的功能。...一、离线算法平台简介 算法+特征是推荐的基础,自然也是离线算法平台的两个核心模块。 离线算法平台算法库,提供了LR、CF、XGBoost、FM等多个算法模型,并且为部分算法提供了不同的优化器。...第一,推荐算法所使用的数据在数据时间上必须符合逻辑,因此离线算法平台指定所有数据读取都必须满足取数规则。 ?...同时,神盾产品化平台提供了Debug功能模拟上线及线上推荐效果。...四、写在最后 降低推荐的门槛,同时通过通用的方案提高推荐效果,离线平台接下来要做以下工作:一方面是丰富特征工程,提取出行业相关的通用解决方案,快速接入的同时简化部分高效特征的提取工作;另一方面是算法库的开放和丰富

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推荐几个在线练题平台

最近在刷LeetCode,对于这种刷题平台由衷的喜欢,同时发现了几个非常好的在线练习平台,分别是学习 Git、SQL、正则表达式的在线练习平台。...Python练习平台 首先要推荐这个:http://codecombat.163.com,我很早之前用过的,以游戏方式学Python,还挺有意思,而且还可以练习JavaScript ?...我必须要墙裂推荐一下,我敢说它是最好的Git命令练习平台,像我这样用了Git好几年的人,基本上也就是熟悉一些常用的命令,比如clone、pull、push、commit、checkout,其他的命令基本就是现用现查...正则表达式练习平台 做Python开发,可以说是一定会用到正则表达式,这里我推荐两个平台,一个是练习平台,一个是测试平台 练习平台:https://regexone.com/ ?...以上推荐的几个练习平台,还是Git那个最推荐,用户交互最友好,LeetCode中也是有SQL的练习,但是比较难,所以最好是刷了基础以后再去LeetCode上尝试。

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