11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务，支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送，并提供完善易用的运营平台，能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
刚刚过去的11.11，京东创下了2044亿元的成交新纪录，电商历史由此翻开了崭新的一页。
前面连续好几天的时间都在讲怎么去提升我们系统的性能，将数据库改造成分布式存储，同时还讲到了各种缓存的原理以及我们生产中使用的技巧，其实都是因为我们的业务绝大部分都是读多写少的场景。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
大数据早已成了我们耳熟能详的词汇，大数据也逐渐得到的政府，企业和个人的重视。基于此，大数据究竟在如何影响着我们的生活？ 大数据（Big data） 因为他，我们的生活是否变得更舒适？亦或，从此我们的生活细节都要暴露在数据的分析之下？我们该如何正确认识大数据？现在，先让我们了解一些真实的大数据的例子。 从地球到月球的距离 如果我们将一天内产生的数据全部烧录进DVD光碟内，那这些光碟叠起来可以搭成地表到月球的DVD高塔，而且还是双塔。 大数据与星星 根据IDC的分析，2008年时数码数据量就超过了目前已知
日前阿里巴巴集团宣布，阿里巴巴集团已向优酷土豆公司董事会发出非约束性要约，拟以每ADS(美国存托凭证)26.60美元的价格，现金收购除阿里巴巴集团已持有优酷土豆股份外，该公司剩余的全部流通股。按照每ADS(美国存托凭证)26.60美元计算，预计总金额将超45亿美元。 阿里大手笔拉拢小伙伴 网传阿里巴巴集团主席马云也是优酷土豆的用户，为了不想看冗长的广告，所以一气之下买下了优酷土豆……虽然从财力方面，马云买下优酷土豆是分分钟的事儿，但是在商业社会显然不会有这么意气用事的中国首富，在马云看来，将优酷土豆收归
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
1. Java编程 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！
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
11.11京东全球好物节如火如荼，消费者摩拳擦掌，在集中的打折和促销中享受购物盛宴。而对物流来说，订单量的再度暴增，也带来又一场服务能力的集中展示和深度检验。
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！
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
11.11清晨！前方发来战报！超1000亿！我只想说两个字：震惊！好战绩的背后，离不开我们的数万位研发人，数千位研发工程师们集中在京东11.11作战指挥部，日以继夜的团结持续作战。 11.11商家的战场，研发人的修罗场； 生活中的单身狗，工作中的多（dui）情（xiang）男（duo） 一杯红牛加枸杞，完美的大战已经开始！ 兵马已动，粮草已行，刘总提出的京东ABC技术发展战略启动，技术大咖都已准备完毕！ A：是京东人工智能AI B：京东丰富和优质的Big Data大数据 C ：京东在中国电商领域较早使用的
简单介绍了私有云的IaaS，我们再来讨论一下PaaS。 📷 从图上看，IaaS提供了基础设施，包含了可以按需分配的计算、网络和存储能力。在共享基础设施后，原来的软硬件一体的竖井缩短了，变成了在共享“硬件”基础上的一支支软件烟囱。如果进一步通过合并同类项，在整合基础硬件资源的基础上，将软件的基础环境也进行了整合，就可以进一步缩短软件烟囱的长度，使得成为短小灵活的应用烟囱，使得应用开发者只需要关注应用本身。 应用向IaaS的迁移可以通过换汤不换药的方式进行，可以不改变应用的任何架构，直接将原来部署在X86的应用
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
作者：周硕彦 第一节 简介 近年来“物联网”（IoT）和“大数据”是两个最受瞩目的话题。在物联网的概念里，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，它们之间都彼此相互连结。这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯以及可穿戴的设备，很多物品都是属于这个范畴（图 11.1）。这也适用于机器零件，例如：飞机的喷气发动机或石油钻井平台的钻头。无论有没有意识到这一点，我们的生活周围已经被这些依赖于大数据的东西所包围了，不过这也使得生活更美好。 图 11.1 物联网在连接设备的应用 (来源: the IPSO
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。
我们身处在一个数字化商业的时代，作为一名IT工作者，如何保证我们所设计的系统、开发的服务在面对复杂不确定的网络环境中，还要去交付准确可靠稳定的服务？ 我们在数以千计微服务支撑的云计算平台下，怎么考虑不
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求，从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14，累计已升级更新了 6 个大的版本，目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务，日均处理 10 万亿 + 的消息，并在国内外搭建了 10+ 集群。
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，它的出现为大规模的数据处理提供了一种可靠、快速的解决方案。我们先初步了解Kafka的概念、特点和使用场景。
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。
如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。Kafka不仅提供了高吞吐、低延迟的消息传递功能，还通过其独特的设计和机制确保了消息的可靠传输。其中，消息确认机制是Kafka确保消息可靠传递的关键环节。本文将深入探讨Kafka的消息确认机制，包括其工作原理、相关配置以及对系统性能的影响。
1.Storm是什么，应用场景有哪些？ 2.Storm有什么特点？ 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？ 4.Storm本地模式的作用是什么？ 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快
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。
QueueFullException 是一个异常，通常在消息队列（Message Queue）中使用，当尝试将消息放入队列时，如果队列已满，则可能会抛出此异常。以下是一些可能导致 QueueFullException 的情况：
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
随着大数据和云计算技术的飞速发展，实时数据处理的需求日益增长。在这样的背景下，Kafka以其高吞吐量、低延迟和可靠的消息传递机制，成为了构建实时数据管道和流应用的首选工具。然而，消息的可靠性是Kafka能够广泛应用的关键之一。
一年一度的双十一又要到了，岁岁有今朝，年年有今日，但是不同的是每年的活动都不一样，这不腾讯云今年的双十一活动又开始了，而且购买腾讯云产品的回馈力度非常的大，有人要问，这样的优惠必须11.11 才会有吗？
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来，全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。 值得注意的是，今年11.11活动期间，腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
事情是这样的， 今天一大早，我问临座的小王：“提起阿基米德，你最先能想到是什么？” “当然是说要撬动地球的人啊，古希腊人士，物理学家……！”跟我同一等级知识段位的小王回答道。 回答完，还满脸问号的看向
最近某在线旅行预订平台，被网友曝出“大数据杀熟”的消息。尽管这家在线旅行预订平台第一时间澄清是“系统bug”，但却依然难以让网友们对自己的钱包放心，毕竟，“大数据杀熟”事件已经多次出现，而手段更是层出不穷。
目前，各行业的数智化进程如火如荼，企业对数智化用户运营的需求日益旺盛；同时，在万物互联的5G时代，用户触达的渠道也变得更加丰富。企业需要更高效、智能的方式进行用户触达管理。基于此，个推将多年来积累的数字化运营经验和用户触达能力相结合，打造了“消息中心”系统产品，能够帮助企业客户将APP通知栏消息、短信、微信、钉钉的系统消息、智能人工外呼、5G消息等行业八大主流用户触达渠道进行有效整合和管理。
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。
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
1、跨系统数据传递 2、高并发的流量削峰 3、数据的分发与异步处理 4、大数据分析与处理 5、分布式事务
Kafka的消息传递机制主要采用Pull（拉取）模式，但也融合了Push（推送）模式的某些特点。以下是对这两种模式在Kafka中的运用的详细描述：
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！
1、前言 京麦实时消息推送是京东的京麦商家开放平台的核心组成部分。从消息源到消息中心再到触达用户，以及最终根据消息协议呼起操作页面，京麦实时消息推送是一个完整且健康的生态闭环。下面我会详细的介绍下京
《基于Actor的响应式编程》计划分为三部分，第一部分剖析响应式编程的本质思想，为大家介绍何谓响应式编程（Reactive Programming）。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。本文是第二部分的第二个案例。 MapReduce是更好地利用并行计算资源来提升数据处理能力的重要算法，如今已被主流的大数据分析平台实现，成为了大数据批量处理的主力军。利用前
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。 2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者
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