经过这么多年的发展，大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ，面对这么多技术框架，我们得学会做减法。
企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着业务复杂度的增加和信息技术的演进，数据和分析成核心业务功能，又将面临缺少高效、便捷以及多样化的数据获取渠道，导致上层数据分析应用无法顺利和高效的开展。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
百度百科对数据产品经理的定义：数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式，本质是发挥数据价值的工具。数据产品经理，则是实现这一工具，用数据产品去满足特定数据使用需求的一个职业。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
4月20日，袋鼠云成功举行了以“数实融合，韧性生长”为主题的2023春季生长大会。会上，袋鼠云自主研发的一站式大数据基础软件——数栈V6.0产品矩阵全新发布。对旗下大数据基础平台、大数据开发与治理、数据智能分析与洞察三大模块的全线产品进行全新升级，并重点发布了企业级数据计算与存储平台——自研大数据引擎 EasyMR。
随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在工业领域的应用，正在给传统制造业带来全面的变革。边缘计算设备被广泛应用到工业4.0的实施中，NVIDIA 的Jetson嵌入式解决方案为边缘计算产品提供了强大的计算能力，使得终端产品的智能化成为可能。来自终端的智能化将帮助工厂处理掉一些过去不能解决的问题，例如数据的整理、保存和快速分析判断。这种方式可以加快处理速度并增强数据分析的能力，从而满足工业用户对于时效性的需求。
最近收到很多新人数据产品经理朋友的咨询，他们大多数都已经对数据产品经理的岗位是什么，需要什么能力有了基础的认知，但是真正到了要去学习和提升的时候，面对铺天盖地的文章内容，以及质量参差不齐价格却都普遍不低的视频课程，却不知道从何着手。所以，今天想结合自己的工作历程，聊一聊数据产品经理如何在职场中生存下来。
在数据和经济时代，业务和数据的多样性需要新的计算架构，海量的数据增长也带来了更高的计算需求。那么在这个过程中，鲲鹏计算产业也正在成为更多计算场景的新一代 IP 基座。基于华为鲲鹏处理器构建的鲲鹏全栈 IT 技术实施设施行业应用以及服务，致力于为智能世界持续提供我们的先进算力支持，使得各个行业可以实现数字化转型。应用软件的迁移与优化一直是鲲鹏软件生态的难点和关键。本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速，并重点剖析性能优化技术和关键能力。
在前面安装Orion开发套件的开发环境过程，并没有将DeepStream智能分析套件安装进去，因此需要独立的过程去安装，这里提供三种安装方式给使用者参考。
马上就是金九银十啦，今年这届应届毕业生，依然还是从前的味道~为啥这么说，我们先来看一份2023年的期望就业的排行：
近年来，银行业的数据规模呈指数级增长趋势，以大数据为驱动，探索多元化业务新增长模式，深入推进业务模式数字化转型，已成为银行业的共识。以袋鼠云在助力金融行业数字化转型的过程中，所接触到的某银行客户A为例，该企业在数字化建设方面做了很多积极探索。
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
数字经济时代，数据已成为经济增长的核心要素，数字化转型成为企业社会高质量发展的重要引擎，促进数字技术与实体经济深度融合也已成为国家“十四五”规划的重要内容。 4月19日，星环科技2022春季新品发布周在线上盛大开启。 开幕式中，星环科技CEO孙元浩回顾了星环科技成立以来，对数据分析模式演变的推动史。 开启融合数据云时代 星环科技成立的2013年，数据分析模式是以Data Hub数据枢纽的形式来进行；2017年星环科技提出大数据3.0概念，区分于运用离散工具的数据平台，大数据3.0时代的最显著特征为一站式数
在Java大数据开发任务当中，数据存储是非常关键的一环，涉及到分布式文件系统、分布式数据库，数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。今天我们就来聊聊Java大数据，数据库开发从入门到精通，应该如何去一步步掌握。
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
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这款使用称之为Leonardo的机器人即是使用新版本的Isaac软件开发套件（SDK）完成的，在现场的demo中，Leonardo展示了高级别的互动性，与黄教主进行了实时的动作和语音互动。
随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
【教程】如何在NVIDIA Jetson Orin NANO上把系統刷到SSD上？
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子，现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
不少伙伴在后台私聊学堂君，想考腾讯云认证，但不知道选哪些方向，也不知道考哪个方向的含金量最高。
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
本项目案例由网易数帆投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
毕业入行数据产品时这个岗位并不成熟，很多公司都不设这一岗位，也缺少数据产品经理相关的书籍理论。第一次职业生涯的迷茫期是工作的第三年，毕业前两年一直做数据可视化、数据报表产品经理，从单点的C端埋点、流量统计逐步拓展到管理驾驶舱、销售分析、商品分析、营销分析、画像标签、服务分析等更多业务板块，这个阶段每天忙于和各种业务指标、报表需求，为业务提供数据支撑，乐此不疲，以为数据产品经理的工作就是这些内容了，处于“愚昧山峰”之巅。第三年的时候随着数据可视化平台从0-1的逐步完善，指标覆盖健全，业务新增的需求数量明显降低，很难再挖掘出新的需求，每个版本可提前规划的需求紧急程度看起来似乎都无足轻重了，危机感顿生，担心自己即将失业，不知道还能做些什么，处于绝望之谷。所以在薪资、环境、团队都不错的情况下，选择了离职，想出去看看别人家公司都在做些什么。
大数据开发岗大厂面试30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day01】——Hive1
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位，所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师，当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的？和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别？
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
本文主要介绍如何利用大数据技术搭建机器学习平台，包括数据处理、特征提取、算法训练以及模型评估等方面。同时，还介绍了平台的架构和展望，包括个性化、融合其他算法包等方面。
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算，第二代的实时计算，第三代的机器学习，发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布，其大数据平台算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，日计算数据量数百 PB，服务的企业客户数超 2 万家，开源社区代码贡献量超 800 万行，进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示，基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力，从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到
最近，谷歌爸爸又收购了一家公司。长期以来，谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务，但在这方面的表面一直被亚马逊和微软吊打，这次的收购正是为了弥补自身的短板。
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
分享Java与大数据知识，基于自己大数据开发学习之路遇到的问题探讨，欢迎各位读者指教！
场景描述：本文围绕什么是数据中台，中台怎么建设，中台产品怎么选择，案例分析介绍企业级数据中台的建设。
深度学习（deep learning）是机器学习的分支，已经在工业生产、科学研究等领域有广泛应用。图 1-1-1 显示了深度学习、机器学习和人工智能之间的相对关系。
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
在 Jetson Orin 开发套件上设置 Ollama 的方法——配置跨云和边缘的联合语言模型的关键步骤。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
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