SmartX 拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队，是国内超融合领域的技术领导者。本文转载自知乎专栏 @SmartX 技术博客，点击底部“阅读原文”进入博客浏览更多文章。 今天在这里进行一个总结，供大家作为了解存储技术热点和趋势的参考。 目前 LSM-Tree 最大的痛点是读写放大，这使得性能往往只能提供裸硬件的不到 10%。所以关于解决 LSM-Tree 读写放大问题成为近些年研究的热点。 这也依赖于形式化验证方面的技术突破。工业界进展随着虚拟化技术的成熟和普及，存储的接入端逐渐从 HBA 卡或传统操作系统，转变为 Hypervisor。 总结以上是作者对当前存储热点和趋势的不完整的总结。希望帮助读者对存储领域增加一点点了解，或者是对存储技术产生一点点的兴趣。也欢迎大家把自己感兴趣的话题写在评论里，我们将在后面尽可能的为大家进行介绍。
进入AI时代，借助热点预估模型，便可以轻松解决这个问题～热点预估模型是什么？热点预估模型，使用内容分类、内容来源，舆情热点等60多种维度，基于深度学习DNN模型训练得出。 借助热点预估模型，能够过滤海量信息，快速准确找到即将爆发的热点。热点预估模型可以如何用？ 热点预估模型可以筛选出热门话题，小编们根据热点话题产出文章后，可直接投放到信息流、微博、微信推送中，点击率可以获得有效提升，甚至可能依靠爆款获得丰厚收益。??? 此外，除了热点预估，AI技术应用在内容生产中也有其他方向的应用。目前AI技术已经从早期的作诗阶段，发展到写作新闻稿和写剧本的阶段。 AI技术不仅可以写作财经、体育、娱乐行业的新闻稿，也可以预测剧本结果、搜索剧本写作素材、校正文字。不过，目前 AI仍然只能在小部分领域自动生产内容，想要做出创造和创意的作品还需要继续“学习”。?
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当中哪些技术最具市场需求，最有发展潜力？根据 Forrester 公司发布的指数，这里列举出当今十大热门大数据技术。1. 分布式存储系统指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络。7. 数据可视化指的是从各种数据源传输数据（包括 Hadoop 上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据）。8. 上述技术中，从技术 2 到技术 8 预计在 3-5 年内进入下一阶段，而最后两项技术预计将在 1-3 年内从生存阶段转向增长阶段。最后，Forrester 对每种技术的业务增值进行评估。 Forrester 提到：“如果该技术处于发展的早期阶段，其失败的可能性大于发展较为完善的技术。” 从商业增值角度来看，上述前两项技术的商业增值较高，之后紧接着的两项技术为中等，其余为较低，毫无疑问这是因为其处于新兴状态且发展还不成熟。
本文主要内容包括：项目背景相关研究方法热点计算框架热点挖掘热点应用01项目背景1. 热点应用场景? 当前各大资讯类的产品都在显著的版面上展示和推荐热点相关内容，针对热点内容的推荐和呈现也变得非常多元化，比如：微博有微博热搜榜；知乎通过事件讨论的形式运营热点；百度有历史悠久的百度热搜榜；头条通过兴趣推荐的方式做热点分发频道 详细流程：① 热点挖掘热点挖掘是为了满足全面性、及时性的要求，把热点挖掘拆为定时任务和流式任务。 有了热点计算框架后，我们看看在应用场景上如何落地。04热点挖掘1. QueryLog热点挖掘 ?第一个是基于query的热点挖掘。 通过热点挖掘算法，得到更加满足用户兴趣的话题集合、事件集合和对应的热度。接下来看在热点推荐场景下如何应用起来。05热点应用1. 图文热点应用?图文热点应用。
某些特殊的应用场合可能要求PCIe设备能够以高可靠性持续不间断运行，为此，PCIe总线采用热插拔（Hot Plug）和热切换（Hot Swap）技术，来实现不关闭系统电源的情况下更换PCIe卡设备。 PCIe总线的热插拔主要指的是PCIe卡设备的热插拔，以及相关的实现机制等。PRSNT1#和PRSNT2#信号与PCIe设备的热插拔相关。 PCIe设备的热插拔结构如图所示。? 与PCI总线不同，PCIe总线采用的是点到点的连接（Point-to-Point Connections），因此其并不像PCI总线那样需要用于卡设备的隔离逻辑（Isolation Logic），但是每个端口 当然，热插拔不仅仅是硬件的事，其需要软硬件协同实现。要想实现热插拔功能，操作系统、主板热插拔驱动器、PCIe卡设备驱动以及PCIe卡硬件功能都必须支持热插拔，缺一不可。
前言最近很多人私下询问我常用的Java开发技术栈，所以今天就总结一波平常使用的Java技术栈。2. JDKJDK 的版本现在大部分转移到了8，超前一点的使用11，请认准LTS版本！ Spring谈到Java离不开Spring，Spring生态的统治地位依然不可动摇。目前单体应用还是Spring Boot一把梭，微服务Spring Cloud体系还是占绝对优势。 ----这就是我对Java当前常用技术栈的一些看法和观点。如果你有不同的意见和补充请留言讨论，也欢迎转发让更多人看到。
spring火火的舍我其谁，SpringBoot在微服务的大环境下飞速发展，我们App的大环境下也需要了解点服务端，毕竟生存之道在于数据，数据之道在于业务……后续的你懂得啊今天算是个入门，SpringBoot 大环境入门，后续会一步步的给大家分享学习SpringBoot的历程以及Java中的一些行业小知识，希望这个作为一个历程，慢慢的伴随大家发展壮大，同时感谢大家的支持关注。 特点 1. 创建独立的Spring应用程序2. 嵌入的Tomcat，无需部署WAR文件3. 简化Maven配置4. 自动配置Spring5. 提供生产就绪型功能，如指标，健康检查和外部配置6. 2.1.4.RELEASE JPA org.springframework.boot spring-boot-starter-data-jpa MySQL驱动 mysql mysql-connector-java
Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。 我在面试有超过3年Java经验的开发者的时候， JVM几乎就是一个必问的问题了。当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。 裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！2. Java的运行(基础必备)这条可能出看很简单，java程序的运行谁不会呢? 裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！10.集合框架这个是一个需要多加掌握的部分，做java开发，可以说没有不用到集合框架的，这很重要。 以上也只是简单介绍了下我对于这些java基本知识点和技术点的一些看法和介绍， 这些内容都源自于我这些年来使用java的一些总结， 希望给刚刚接触Java， 或者打算从Java开发的人一些经验， 希望能够更有效率地学习和使用
关于Java的编程知识，有人会问哪几个是重要的知识点，不知道大家是否知道呢？给大家分享一下！ 我在面试有超过3年Java经验的开发者的时候， JVM几乎就是一个必问的问题了。当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。 这个知识点是最最基本的java开发者需要掌握的，初学java，第一个肯定是教你如何在命令行中执行java程序，但是很多人一旦把java学完了，IDE用上了，就把这个都忘了。 Java中很多特性或者说知识点都是和java面向对象编程概念相关的。 可以说，maven已经成为java开发者的标配了。所以我把maven也作为一 个java开发者对于基础必备的知识点。以后会再放上一些我的一些对于maven使用的经验和技巧等，这里就不再细说了。
关于Java的编程知识，有人会问哪几个是重要的知识点，不知道大家是否知道呢？给大家分享一下！ 我在面试有超过3年Java经验的开发者的时候， JVM几乎就是一个必问的问题了。当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。 这 个知识点是最最基本的java开发者需要掌握的，初学java，第一个肯定是教你如何在命令行中执行java程序，但是很多人一旦把java学完 了，IDE用上了，就把这个都忘了。 Java中很多特性或者说知识点都是和java面向对象编程概念相关的。 可以说，maven已经成为java开发者的标配了。所以我把maven也作为一 个java开发者对于基础必备的知识点。以后会再放上一些我的一些对于maven使用的经验和技巧等，这里就不再细说了。
概述Java集合框架由Java类库的一系列接口、抽象类以及具体实现类组成。我们这里所说的集合就是把一组对象组织到一起，然后再根据不同的需求操纵这些数据。集合类型就是容纳这些对象的一个容器。 从Java SE 5.0开始，我们可以使用与以上代码段等价但是更加简洁的版本：? 那么，为什么Java类库要提供AbstractSet这个抽象类呢？ 我们还要了解到这些接口描述了一组什么样的机制，然后以此作为出发点，去了解具体哪些类实现了哪些机制。像这样自顶向下的学习，我们很快就能掌握常见集合类的用法。 参考资料1、《Java核心技术（卷一）》2、 What is a view of a collection?
关于人工智能的未来发展，目前也是意见不一，为了加强人类与人工智能之间的联系，有些企业不惜一切手段想要从中获取利益，而有些人则担心人工智能的垄断竞争，可能会在我们还没准备好的时候带来一场科技灾难。 根据调查显示，用于人工智能应用程序的最流行的语言，41%是Java，40%是Python，16%是R。 Java和Python之所以能够成为人工智能时代流行的编程语言，主要得益于是很多工具的熟悉语言。而TensorFlow能够快速崛起成为最受欢迎的框架，则要归功于其多功能性和活跃强大的社区。 情绪分析对于企业开发者来时，TensorFlow支持诸如 Java，Python，C和Go等熟悉的语言。
除了 VSCode 的插件帮你更好地实践技术，responsively-app 这种为调试响应式页面的浏览器也是一个好帮手。 支持开发者热重载GitHub 地址→https:github.commanojVivekresponsively-app2.2 SQL 分析：DuckDB本周 star 增长数：650+DuckDB 是一款嵌入式关系型分析数据库 GitHub 地址→https:github.comdatawhalechinapumpkin-book2.7 超级技术栈：build-your-own-x本周 star 增长数：2550+build-your-own-x GitHub 地址→https:github.comdanistefanovicbuild-your-own-x2.8 架构师技术图谱：awesome-architecture本周 star 增长数：100 +awesome-architecture 架构师技术图谱包括：分布式、前端、大数据、存储、微服务、推荐系统、框架 、消息队列、编程语言、设计模式、重构、集群等内容。
插件化和热修复技术是Android开发中比较高级的知识点，是中级开发人员通向高级开发中必须掌握的技能，插件化的知识可以查我我之前的介绍：Android插件化。 本篇重点讲解热修复，并对当前流行的热修复技术做一个简单的总结。热修复什么是热修复？简单来讲，为了修复线上问题而提出的修补方案，程序修补过程无需重新发版！ 当前热门的热修复技术当前热门的热修复技术有：QQ空间超级补丁、微信阿里的Sophix、阿里Hotfix饿了么Amigo美团Robust360RePlugin…热修复技术要弄清热修复技术的原理，就要先弄清 Lambda表达式编译Lambda表达式编译规则Lamda表达式具有函数式编程的特点，是Java中最接近闭包的概念。 微信的热修复的流程如图所示： ?不过微信的方案仍然会有如下问题：1.与超级补丁技术一样，不支持即时生效，必须通过重启应用的方式才能生效。
插件化和热修复技术是Android开发中比较高级的知识点，是中级开发人员通向高级开发中必须掌握的技能，插件化的知识可以查我我之前的介绍：Android插件化。 本篇重点讲解热修复，并对当前流行的热修复技术做一个简单的总结。热修复什么是热修复？简单来讲，为了修复线上问题而提出的修补方案，程序修补过程无需重新发版！ 当前热门的热修复技术当前热门的热修复技术有：QQ空间超级补丁、微信阿里的Sophix、阿里Hotfix饿了么Amigo美团Robust360RePlugin … 热修复技术要弄清热修复技术的原理，就要先弄清 Lambda表达式编译Lambda表达式编译规则Lamda表达式具有函数式编程的特点，是Java中最接近闭包的概念。 微信的热修复的流程如图所示： ?不过微信的方案仍然会有如下问题：1.与超级补丁技术一样，不支持即时生效，必须通过重启应用的方式才能生效。
（3）低谷期（Trough of Disillusionment） 该技术的局限和缺点逐步暴露，对它的兴趣开始减弱。基于它的产品，大部分被市场淘汰或者失败，只有那些找到早期用户的公司艰难地活了下来。 （4）爬升期（Slope of Enlightenment） 该技术的优缺点越来越明显，细节逐渐清晰，越来越多的人开始理解它。 上图中，Rust 语言处于启动期，Go 语言处于泡沫期，Ruby 语言处于低谷期，Object-C 处于爬升期，PHP 和 Java 处于高原期。下图是 Web 技术。? 一门技术到底前景如何，很难预测，但是它的热门程度却是可以衡量的（比如在社交媒体提及次数的增长幅度）。风险投资跟热门程度高度正相关，越热门的技术越容易拿到投资。 用户可以采用这张图，判断技术处在哪一个阶段，确定它的热门程度。简单的使用规则如下。 争取风险投资，要选择热门的技术；解决实际问题， 要选择可靠的技术。
实践中，通常需要结合具体的业务，考虑下面几件事：冷热数据系统的选型确定冷热数据分割线如何进行数据的迁移如何应对跨系统的查询在系统选型上，对于热数据系统，需要重点考虑读写的性能问题，诸如MySQL、Elasticsearch 等会成为首选；而对于冷数据系统，则需要重点关注低成本存储问题，通常会选择存储在HDFS或云对象存储（比如AWS S3）中，再选择一个相应的查询系统。 对于超过时间线的数据，会被迁移到冷数据中，迁移过程需要确保两点：不能对热数据系统产生性能影响、不能影响数据查询。 每天定期将冷热分割线往前推移，并删除热数据中对应时间的订单表。? 很多开源框架在看到这一痛点后，开始在自己的体系下引入冷热分离的特性，试图以透明、统一的方式来应对冷热分离的需求。这里以Elasticsearch为例，来探讨下业界在冷热分离同构系统的诸多方案。
作为一名程序员，谁还不关注几个技术公众号？ 今天某公众号推送了一篇文章，标题为“京东的热点key探测系统发布，单机 QPS 提升至 37 万”。 因此，想要实现高并发，必须利用其它技术，减少实际对数据库的请求。比如应用分层、缓存等。根据请求的生命周期，可以得到如下互联网流量漏斗图：? 互联网流量漏斗图 由上至下分析流量漏斗过程和用到的技术：首先，用户在客户端（前端）发起抢购请求。 为什么要检测热数据？如何检测热数据呢？ 热数据探测技术什么是热数据?？顾名思义，热数据是指很热门、频繁被访问的数据。 以上就是对热key探测技术的讲述。总之，没有最好的架构，只有最适合的架构。在做技术选型时，我们也要评估系统是否需要热key探测及本地缓存，毕竟多一层缓存，就多一份数据不一致的风险。
从历史演进来看，人类的技术进步虽然在某一个具体时点，对某些行业的冲击在所难免，但是总体就业并不值得担心，因为技术进步提高生产率，提高产出，创造新的就业机会。 人工智能历史上有三波浪潮，前面两波浪潮由于技术不支持和缺乏终端需求倒逼没能形成产业革命。从外部环境来看，AI受到政策、资本热点和人才红利共同支持。 从技术角度看，AI主要有四大模块：图象识别、语言处理、机器学习和人机交互，进一步融合有十几个主要细分领域。投资机会主要来源于三方面：市场规模和复合增速，产业资本热度，以及应用产品。 结语：从人类中长期发展来看，从工业革命以后，以技术为起点的任何线性预测都是无力的。 之前从投融资的热点来讲都是投物联网，过了O2O和P2P之后，互联网能投的东西不太多，现在都是通过软硬结合，目标是物联网相关的人工智能的方向。
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