由于虚拟化和云计算的快速发展，使得以代码形式管理基础设施成为可能，它也给IT管理方法带来了新的机会，最终激发了DevOps的产生。 PaC也就是Pipeline as code出现的时间相对较晚，它是指将构建和部署的流水线使用代码形式进行管理。在此之前，流水线一般使用UI形式进行创建和编辑，保存在持续集成系统的数据库中。 那么PaC相比传统的UI形式流水线有哪些优势和劣势呢？01 PAC的优势利于团队内部协作。 所有针对流水线的修改都有commit记录，审计方便；02 PAC的劣势使用YAML配置有较高的学习成本。 、单元测试和部署。
TCP和UDP都是传输层协议。TCP最核心的是提供了可靠性，而UDP核心是灵活性高。HTTP1.0和2.0用的是TCP，到了HTTP3.0用的就是UDP了。 Checksum是校验和，作用是检查封包是否出错。 Data octets就是一个字节一个字节的数据，Octet是8位。 对于UDP协议来说，它的可靠性保证仅仅是靠Checksum一种方式。 校验和（Checksum）机制，这个机制一般在很多网络协议中都会存在，如果发送方用一种方式计算出Checksum，并将数据和Checksum一起发送给接收方，接收方就可以用同样的算法再计算一遍，这样就可以确定数据有没有发生损坏 TCP和UDP的区别： 1、目的差异 首先，这两个协议的目的不同，TCP协议的核心目标是提供可靠的网络传输，而UDP的目标是在提供报文交换能力基础上尽可能的简化协议。 UDP并不具备这些特点，它只管发送数据封包，而且UDP不需要ACK，这意味消息发送出去成功与否UDP都不管。 3、连接和无连接 TCP是一个面向连接的协议，传输数据必须先建立连接。
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边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能功能。此外，边缘计算允许无延迟的无缝数据传输，并降低网络带宽和存储需求。 企业采用的技术范围如今有了很大的飞跃。 边缘计算是一种分布式/网络计算策略，数据的分析和处理发生在数据收集点和处理点附近，而不是在数据中心的服务器或云平台中。借助这种新架构，可以访问收集数据的传感器和安全地实时和现场分析数据的边缘服务器。 还可以将其他设备连接到网络，例如手机和电脑等。 边缘的数据处理有助于快速应用分析和部署人工智能功能，这很有趣。此外，边缘计算允许无延迟的无缝数据传输，并降低网络带宽和存储需求。 边缘计算和云计算的关系 许多人探讨边缘计算是否是云计算的子集，反之亦然。事实上，边缘计算与云计算协同工作，以提供基于每个企业特定的数据收集和分析的可定制解决方案。 边缘计算的优势 通过将处理和存储分散到各种设备中来提高安全性。 边缘计算提供更高的速度和更低的延迟，以实现更快的数据处理。 提供具有成本效益的可扩展性和适应性途径，从而允许企业增强其计算能力。
前几篇文章介绍了PageAdmin、帝国这些国内知名的网站系统，总体来说吧，功能都很强大灵活，今天小编就来说说国外很有名的wordpress。 ，企业站，简单的商城借助第三方插件一样可以实现，小编我最开始的网站就是一个简单的个人博客，然后逐渐折腾一个初具规模的信息平台，前后折腾一年多吧，下面为大家分享一下个人对WordPress好与坏的一些看法吧 2、网上插件多、虽然本身功能简单，但是借助插件也能有很好的延伸、所以不仅仅可以用来做个人博客，做一个企业站点还是可以满足的。 2、和PageAdmin、织梦这些国内cms相比，WordPress速度和cpu占用都比较高，相同环境下不同其他程序的加载时间就明显快很多。 4、功能扩展需要加载的第三方插件，尤其不小心安装了垃圾插件，对网站会造成严重的影响甚至漏洞 个人总结： 只要爱折腾、想折腾就选择WordPress是没问题的，小编我是折腾过一年多，后来研究织梦后转了织梦
新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程。 CONFIG GET dir获取目录 d、优势和劣势 优势: 适合大规模的数据恢复； 对数据完整性和一致性要求不高； 劣势: 在一定间隔时间做一次备份，所以如果redis意外down掉的话，就 会丢失最后一次快照后的所有修改 重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件， 而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件，这点和快照有点类似。 e、优势和劣势 优势: 每修改同步：appendfsync always 同步持久化 每次发生数据变更会被立即记录到磁盘 性能较差但数据完整性比较好。 劣势: 相同数据集的数据而言aof文件要远大于rdb文件，恢复速度慢于rdb； aof运行效率要慢于rdb，每秒同步策略效率较好，不同步效率和rdb相同； 3、RDB和AOF对比和选择 RDB持久化方式能够在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 2. CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。 下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。 这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。 整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。 最近几天已经发布了0.9.0重要的优化和改进。首先集成了Spark SQL，极大降低了数据分析人员使用Hudi的门槛。
这里可以看到对于ODS层的实时性不够，存在小时、天级别的延迟。而对ODS层这个延时可以通过引入Apache Hudi做到分钟级。 02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。 下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。 这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。 整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。 最近几天已经发布了0.9.0重要的优化和改进。首先集成了Spark SQL，极大降低了数据分析人员使用Hudi的门槛。
01 前言 数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台 02 数据湖数据链路分析 为了更好的理解如何构建数据湖，我们可以先了解下数据湖背景下的数据生命周期。 上述生命周期也可称为数据在数据湖中的多个不同阶段。每个阶段所需的数据和分析方法也有所不同。 总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。 然后调用 Put Bucket 接口对拉取的数据进行上传，相关架构及处理流程如下图所示： 05 COS + Serverless 入湖方案优势 简单易用，依托 Serverless 计算，数据入湖将提供一键入湖创建 降低开销，函数在未执行时不产生任何费用，所以对一些无需常驻的业务进程来说，开销将大幅降低。函数执行时按请求数和计算资源的运行时间收费，相比于自建集群部署入湖，价格优势明显。
无论你怎么定义，毋庸置疑的是，它赢得了投资人和市场的喜爱。 RPA的优势 机器人流程自动化（RPA）在发展中不断的衍生出和传统自动化不同的特性和优势。 1.jpg RPA的劣势 一：脆弱 RPA即使在应用程序中进行了很小的更改，也都需要重新配置机器人。IT分析师Jason Bloomberg在《福布斯》中写道，RPA的主要弱点，就是鲁棒性差。 RPA 3.0阶段：RPA“上云” 在RPA的第三阶段，RPA通常部署在云服务器和SaaS上，特点是实现自动分级、动态负载平衡、情景感知、高级分析和工作流。 运用人工智能、机器学习以及自然语言处理等技术，可以实现非结构化数据的处理、预测规范分析、自动任务接受处理等功能。 、自然语言处理、智能光学字符识别、通信分析、流程优化和机器学习部署的途径，并越来越受到青睐。”
数据湖和大数据中心的区别 想要了解到数据湖和大数据中心的区别，首先就要明确他们两者之间的含义是什么。数据核的意思是将原始的数据进行分类，然后将这些数据存储到不同的数据池中，各个数据池将会再次进行存储。 而大数据中心有着巨量的资料，可以用来存储和分析各类数据，大数据中心还能够负责数据的治理。 数据湖和大数据中心的作用 数据湖的作用是非常多，它可以将不同种类的数据存储到一起，而且还能够分析这些数据，它能够帮助企业优化运营的模型，还能够预测分析企业的发展等等，所以很多的企业都会用到数据湖。 对于现在来说，数据湖和大数据中心对企业和社会都有着很大的作用。 上面和大家介绍了数据湖和大数据中心的区别，它们两者都能够实现数据的整合，但是有些方面是有一些区别的，现在的网络资源非常的多，合理的使用数据湖和大数据中心，能够为企业带来很大的便利，更好的掌握市场的信息。
随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求： •对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；•数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察 ，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；•业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；•针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据 •ETL逻辑能够嵌入落数据任务中•开发入口统一 我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地 ，实时在线分析等方面都有使用，比较好的赋能了业务，上线链路共26条，单日数据落入约3亿条左右 5. 这个是和上面的监控有类似的地方，用户希望确定，一条数据从数据源接进来，经过各个算子的处理，它的一些详细情况。
运输流程背后需要一系列系统的支持，比如订单管理系统、智慧物业系统、以及很多中转场、汽车或飞机上的很多传感器，都会产生大量数据。如果需要对这些数据进行数据分析，那么数据集成是其中很重要的一步。 image.png 上图为 Flink + Canal 的实时数据入湖架构。 Upsert 或 Merge 写入才能剔除重复的数据，确保数据的最终一致性； 需要两套计算引擎，再加上消息队列 Kafka 才能将数据写入到数据湖 Hudi 中，过程涉及组件多、链路长，且消耗资源大 再读取当前的 Binlog 位置，标记为 HW， 然后将 LW 和 HW 中变更的数据 merge 到之前全量采集上来的数据中。 经过一系列操作后，最终全量采集到的数据是 s1、s2、s3、s4 和 s5。
因为想通过编程来处理工作中的一些重复性枯燥任务，例如通过Python脚本定期登陆远程设备采集相关数据等等，于是打算学习编程。 没有这个优势的话容易在一些细小的地方卡关 ，大牛多的是但是没有人有义务做一个初学者的奶妈，在知乎等地方提问又会被鄙视被喷，需要的时间可能要加倍于科班出身，题主学习编程想必没有100个课时吧 具体的建议是先把整本书从前到后翻一遍 其非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读理解。 每天会准时的讲一些项目实战案例，分享一些学习的方法和需要注意的小细节，我们的python学习交流q–u--n【 784758214 】,这里是python学习者聚集地，欢迎初学和进阶中的小伙伴！ 1、培训的优点 1）解决了学习过程中的大多数疑问和难题； 2）过滤掉了无用的技术信息； 3）有专业的团队规划学习计划； 4）更有学习氛围，学习效率更高； 5）更有就业保障，学完之后即能入职； 6）实战经验
数据湖 数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。 您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。 这是AWS给出的解释。 真正的原因在于数据分析和机器学习这两年成为了主流，可以看看现在的招聘网站，很多招聘数据分析师和算法工程师的岗位，笔者所在城市尤为明显。 数据湖的schema是随用随生成，随着分析场景不同而不同。 数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
考虑到数仓、查询引起和数据分析市场的变化在加快，你战略的核心应该是最小化风险和技术债务。 ? Pentaho联合创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊（也就是创造“数据湖”这个词的人）说： 这种情况和传统的商业智能分析程序构建方式类似，根据终端用户给出的数据问题清单，从数据流中筛选出与问题相关的字段属性 因此，数据湖不仅仅可以存储数据，还可以兼容数仓、数据分析技术栈中的技术。事实上，大多数数据湖是动态的生态系统，而不是静态的封闭系统。 我们有一位客户使用数据湖对数十个网站和第三方酒店的标签进行质量控制分析，这有助于识别负责这项工作的不同团队可能存在的差异和执行错误。 实验： 将你的解决方案和现代BI分析工具（如Tableau、Power BI、Amazon Quicksight或Looker）结合起来，这可以让非技术用户有机会通过访问数据湖来测试和探索数据，同时也有助于你利用不同的用户群来评估性能瓶颈
这是数据处理引擎的发电站，它们正竞相定义下一个大数据时代 当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。 Flink同样是一个令人敬畏的创新者，这两种架构中哪一种将最终主导下一代大数据计算还有待观察。 通过对它们各自技术和用途的综合分析，本文应该有助于阐明这一问题。 过去几十年发展起来的传统数据库一般都是为了综合数据处理而构建的，而像Hadoop这样的大数据生态系统需要几个不同的子系统，每个子系统在呈现各种需求场景之前都有自己的专长和优势。 ? 通过添加实时查询、交互分析、机器学习和其他场景，每种情况都涉及到以不同方式覆盖重叠区域的几种技术之间的选择。因此，业务通常需要使用许多技术来支持完整的数据处理。 这就是说，当下游处理完全是本地的时候，可以优化和省略某些中间结果RDD。这节省了大量不必要的输入和输出，这是Spark早期性能优势的主要基础。 Spark还在RDD上使用转换(操作符)来描述数据处理。
云端数据湖构建与分析服务，覆盖数据湖构建、元数据管理、分析计算等数据湖全链路技术架构。
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