规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...筛选北京市男性用户的需求可以通过画像平台可视化页面表达出来，其圈选配置最终通过接口传递到平台服务端并存储在数据库MySQL中。...每一个人群最终都会存储在Hive表和OSS中，但是不同人群创建方式优先产出的人群存储类型不同，所以画像平台需要支持Hive和OSS之间数据的相互转换。...、上传到HDFS以及加载成Hive表三个步骤，该过程与第3章中通过文件导入创建标签类似。...----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...文件导入是将TXT、CSV等格式的文件导入画像平台；Hive表导入是指定源Hive表及导入字段，将满足条件的源表数据导入画像平台；SQL导入是Hive表导入的延伸，用户可以自由编写SQL语句，其运行结果最终导入画像平台...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...通过TXT或者CSV文件创建人群，其文件中只需要保存一列UserId数据。文件通过接口上传到服务端后可以解析其中的每一行数据，数据经处理后可以直接写入BitMap并存储到OSS中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。...遇到一些极端情况，比如阿里云在某个可用区没有数据类型设备资源而要新在另一个可用区创建，还会涉及到数据网段变更，就更复杂了。
这样全球数以千计的科研人员就不用浪费自己的时间和金钱将数据转移到自己熟悉的云平台，只要从这个统一的数据平台进行存储和分析就可以了。...现在如果有不同的科研人员想要在云平台上使用同一数据集，他们各自必须得到相应的数据访问委员会批准。然后要将数据复制到自己的云平台才能开始工作。...假设迁移到云平台之后现在的数据库提供者和数据访问委员会的设置保持不变的话，在基因组云计算的范围内甚至可能诞生一个市场。比如提供了有价值数据的基因生物学家可以获得云计算平台的分析时间作为奖励。...这些大的数据集融合在一起可以令科研人员更快发现基因与疾病之间的联系，这反过来会鼓励更多人分享数据集或开发更强大的软件。 这种方式也有一定的风险。...如果把所有数据都集中到同一个云计算平台，此云计算平台就会因为垄断而提价，而这些成本就会转嫁到科研经费中。为了避免这种情况发生，应该将重要的数据集放在多个云平台上。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...任务监控 任务状态、任务类型、任务运行机器、创建时间、启动时间、完成时间等。 暂停/恢复/补数 支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行：支持启动/停止/暂停/恢复/重新运行。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process
2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。...本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。...今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。...kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意：（spark 运行任务后才有监控数据
•Sina App Engine（以下简称SAE）是新浪研发中心于2009年8月开始内部开发，并在2009年11月3日正式推出第一个Alpha版本的国内首个公有云计算平台，SAE是新浪云计算战略的核心组成部分...选择创建SAE ? 这里选择PHP的，也可以选用其它语言哦 ?...创建成功后，我们可以看见两个版本控制系统哦，因为我比较熟悉SVN，所以就下载了TortoiseSVN 提供下载官网和网盘： 官网：http://tortoisesvn.net/downloads.html...注意要创建一个版本号哦 ? 然后选择上传代码包，提供微信接口代码 <?
不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ?...智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。...第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。...这种模式利用大数据分析技术，让客户在咨询投资顾问之外，有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务，比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。...第2种：基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力，为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金，因为它的周转率低，降低了交易成本。
平台也是可以更改的，这样即可随您的设计需求而变。 本文系《创建 Vitis 加速平台的简单指南》的第 1 部分。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言...创建硬件设计： 创建块设计 (BD)。此处名称与用于命名平台的名称相同。 ? 从 IP 目录添加 Zynq UltraScale 处理器子系统 IP 块。...对于基本硬件平台，这样设置就可以了。 现在，我们只需设置元数据，以便通过 Platform (PFM) 属性将硬件信息告知 Vitis 即可。...添加 PFM 属性： PFM 属性是将元数据 (metadata) 传递给 Vitis 所必需的。 Vitis 会提取这些数据以判定哪些接口、时钟和中断信号可用于在现有平台中添加加速部分。
而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。...中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。...ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。...在这个完善的大数据平台基础上，中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程...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。...Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色： Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。...在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。...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。
数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？...这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。...列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。...列式存储在MPP数据库里面应用广泛，例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要大表扫描的数据处理问题，数据聚合类操作（最大最小值）更是他的主战场。...列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。
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。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...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，用户可以在大的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。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
大数据框架 2.统一的大数据平台 “现在最缺乏的，是统一的大数据采集平台” 张溪梦说，“大数据、大数据，最重要的就是数据。但数据在哪里呢？这是大数据框架要搞清楚的第一个问题。”...1.这才是企业大数据体系的核心 根据张溪梦介绍的不一样的大数据框架，我们总体上可以将企业大数据的体系分成“3+1”，即采集与存储平台、分析与挖掘平台、洞察与决策平台，以及覆盖全局的数据安全平台。...一般而言，大数据采集与存储平台一般也可以分为三个层次，即数据采集层、预处理层和存储层。同时，大数据采集平台还需要一个覆盖全局的数据安全体系。...这是一个软实力，企业只有在这方面也强大了，才能真正将大数据的价值准确、持续地发挥出来。 三、如何创建神一样的数据产品？...只要有这三点，就不愁开发不出让人眼前一亮的数据产品！ 3.如何创建数据公司 最后，我还想说一个非常有意思的观点：未来会有海量的数据产品诞生，会有海量的数据产品创业公司！ 自己没有数据能做数据产品吗？
RDD的创建 官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds...并行化集合 由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。...resultRDD.foreach(println) // 应用程序运行结束，关闭资源 sc.stop() } } 外部存储系统 由外部存储系统的数据集创建...，创建RDD数据集 /* def textFile( path: String, minPartitions:...小文件读取 在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下，使用
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。...在本文中，我们将讲解如何使用此 XSA 以及如何创建在目标平台上实现设计加速所需的软件镜像。...您可通过下列链接查看其它各部分： 第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程 第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 引言： 熟悉...但对于边缘（AArch64 或 Arm）平台，我们需要添加 ZOCL 驱动。ZOCL 驱动用于为每个内核分配资源。...如果您计划设置一系列定制平台用于相同架构，那么只需为每个版本创建 1 个 sysroot 即可（例如，2020.1）。
从今天开始DB2相关的内容 系统为 Redhat 7.4 数据库为 v10.5fp10 上节我们说了如何建立DB2实例，这节内容为建立数据库 DB2中一个实例下可以有多个数据库，一个数据库只能属于一个实例.../db2data目录里面 在创建数据库的时候我们指定了容器(数据文件)的目录 DB2会在该目录下建立如下目录,为本地数据库编录目录 /db2data/db2inst1/NODE0000 其中db2inst1...SQL00001 数据库编号，代表当前为该实例的第一个数据库 sqldbdir本地数据库编录目录 TESTDB为数据文件目录 SQL00001目录 ?...该目录存放数据文件，是数据库自动创建的 T0000000 数据库系统表空间目录 T0000001 数据库临时文件目录 T0000002 数据库用户表空间目录 T0000003 数据库系统工具表空间目录...数据库的建立就说到这里，下一节为数据库的配置
开发和维护一个桌面应用是比较复杂的，所以可以理解现在的公司门为何推动WEB应用或者各种跨平台版本，在过去的十几年里，已经有了很多尝试，Flash、Air、Java和Sliverlight，他们都各自取得了不同程度的成功...我们都知道现在出现了一些使用JavaScript和web技术来开发跨平台的桌面应用的方案。 Electron, GitHub提供的一种方案，我已经尝试的构建了几个应用。...MARVEL_PRIVATE_KEY= MARVEL_PUBLIC_KEY= limit参数用于设置一次请求多少条数据，还有其他可用的参数可以设定。...如果你不想使用Marvel API，我也为你提供了一个JSON数据，使用以下代码替换Marvel API地址: 'use strict'; var url = `https://gist.githubusercontent.com...主意: 参数可以为多个并使用逗号分开值，如果你想生成所有平台的二进制文件可以替换相关参数为 --all。 ? 还在对Electron保持怀疑？
现在许多企业通过在云驻留虚拟机之上捆绑数据库、开发工具和其他中间件的平台即服务(PAS)产品来提供一个更加完整的应用平台。 但大多数企业对此更加谨慎。...因此，企业越来越多地使用云计算技术来创建在自己的数据中心运行的私有云虚拟计算、网络和存储资源。私有云是其现有计算环境的延伸，并利用了企业已经投资于虚拟基础设施和应用程序的能力。...英特尔公司的IT部门利用开放源代码软件创建了一个应用平台，使他们能够开发、部署和管理Web和移动应用程序。...在创建应用程序时，开发人员声明性地定义应用程序的基础设施需求，然后通过Web门户或交互式开发环境将其上载到平台。...OpenShift容器平台为客户在自己的数据中心中运行的本地软件解决方案提供支持。
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