序言: 作为年后的首篇实操干货文章,番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地,有数据可撸码,继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
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本人是非计算Python专业(天坑之一),大四开始学Python,一路过来摸爬滚打,现在在某行业头部企业做大数据分析,经常用到Python处理数据。
前言:今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》,废话不多说,直接上干货~
我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
鱼皮,我有一个朋友,想做个 windows 的在线聊天软件,要求能直播、在线不间断语音和打字。我第一反应是 这不是个大学生都能做吗 ?但我却不是特别了解现在的 商业作品 怎么做,所以想问一下。 其实小伙伴的这个问题还是挺不错的,说得专业一点:需要一套商用聊天软件的技术实现方案。
关键字:(任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术)
记者:近几年来,微服务架构设计方式被提出并在越来越多的企业中得以实践和落地,但对于刚开始接触微服务的人来说,还是不知道要从哪些方面开始了解。您能否结合软件架构的发展历史,聊聊微服务的发展与特征。
本文主要介绍银行业务的发展趋势、应用架构演进以及在此背景下应用运维面临的挑战和解决方案。文章目录如下,是笔者过去5年作为乙方在多个银行设计和落地应用运维自动化的经验分享,共11000字,阅读时长大约10分钟。
这几天因为新弄了个域名,新装修了wp博客站,wp博客有一大优点,先将内容装载在框架里运行,然后再以静态的形式呈现给用户,如果不优化了话,刚建站还好,数据一旦增长,别说后台了,就是前台也卡得一批。所以站长们都会选择使用redis,nginx,或者缓存插件的方式进行优化。
Keras官方文档中给出的解释是:“简单说,epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
在Dataflow相关的论文发表前,大家都往往认为需要两套API来实现流计算和批计算,典型的实现便是Lambda架构。
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
每天凌晨一点进行跑批,对昨天一天内交易表所有交易账户的交易数据进行跑批,要求查找出每三分钟内所有符合规则的交易账号,并且进行统计汇总到表格中。
凌晨四点被公司的监控告警叫醒了,告警的原因是生产环境跑批任务发生故障。即刻起床处理故障,但还是花了不少时间才解决。
前一阵痴迷于calcite,打算写一些streaming sql相关的东西,正好时逢置办年货,就买了本书《Flink基础教程》,打开看了一下,就放不下了,一口气都看完了,书不厚,很薄的一本小册子,有种醍醐灌顶的感觉,回想起9月份写的《阿卡姆科普报告——Flink》未免有些稚嫩......
本文是昨天那位算法转开发&测开,顺利拿到4个offer的师弟所做分享的第二部分,主要是师弟提前批 + 正式批,两次面试字节的全部面经,一共包括 6 轮技术面和 2 轮HR面。
特征:SQL编写,无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快? 硬件不变,提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜,SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法,只能干瞪眼。 那,咋样才能快? 嗯,不能再用SQL了。 但也不能用Java,虽然写得出,但会累死人。 用SPL!简单代码实现高性能计算 SPL是啥?为啥管用? SPL是一款开源程序语言,专门对付结构化数据计算,我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中,提速N倍不是梦! 读书
对于一个分布式计算引擎(尤其是7*24小时不断运行的流处理系统)来说,由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的,因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行,而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。
继续老潘的含泪经验,紧接着AI算法工程师的一些含泪经验(一),除了训练模型阶段的注意点,这次更多的是一些部署方面的经验,希望能够对大家有帮助。依然是抛砖引玉,持不同意见的小伙伴欢迎留言!
距离明年春招还有三个多月的时间,很多想找实习和想参加补招的同学应该也都在忙着复习。今年的春招已结束,我在开始准备秋招了,也就是从4月份到7月份这段时间,我完成了一次比较系统的复习。所以把一些经验分享给大家,总归会有一些参考价值的。
MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架,它的特性是可以显著减少训练时间和成本(开发态)、以较少的资源和最高能效比运行(运行态),同时适应包括端、边缘与云的全场景(部署态)。
公司的文档一般有统一的规范格式,文档的开头,一般要包含公司信息、项目名称、业务名称、版本号等。
最近,有不少用户反映登录我们的APP后,进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意,以为是用户自己的网络慢导致的,后来有好几个用户都反映了此问题,这不得不引起我们的重视了。
最近接触到个新项目,发现它用了一个比较有意思的框架,可以说实现了我刚入行时候的梦想,所以这里马不停蹄的和大家分享下。
链接:https://www.zhihu.com/question/403840013/answer/1317631316
导读:如今,无论是互联网应用还是企业级应用,都充斥着大量的批处理任务,常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。
作者介绍: 李文杰,网易互娱高级数据库工程师,TUG 2019 年度和 2020 年度 MVA。主要负责大数据研发和数据分析工作,为产品提供精细化运营指导;同时在部门内推广使用 TiDB,为业务上云及数据库分布式化积累经验和探索最优方案,目前是 TiDB 管理小组负责人。
之前小伙伴们一直苦于 Dlink 没有官网或操作手册来作指导,操作起来处处是坑。经过两天的努力,Dlink 也有官网和 GitHub Pages 啦,不过官网还在等备案,可以先看 GitHub Pages。在此非常感谢 docsify 开源项目的支持。关于在线体验的 Demo ,暂时无法给部署,基于 mock 的改造工作量蛮大且体验效果差,把原版 Dlink 部署上,一个小服务器,分分钟就给跑崩了,大家还是等后续权限功能上线吧。
人们总以为时间是一个小偷,偷走了我们所爱的一切。但,时间是先给予再拿走,每天都是一份礼物,每小时,每一分,每一秒。——《爱丽丝梦游仙境2》
在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
非科班渣渣的java校招 作者:看山跑不死马 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/154825?type=2&order=3&pos=16&page=1 来源:牛客
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来,让它能够被在线服务高效地访问,决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此,我们搭建了特征系统,系统性地解决这一问题。目前,伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征,支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
一般项目Dokcer 的安装比较简单,直接 brew install Docker 就可以了,不会安装的自己谷哥或者度娘去去去去。
2020年,阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念,期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题,理念中包含三个着力点,分别是一套班子、一套系统、一个逻辑。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
执行的定时任务是基于其他定时任务计算得到的结果基础上做操作的,那么如何来确定其他存在数据依赖的定时任务已经执行完成呢?
引言: 大数据时代,业界各巨头都在投入重兵打造自己的大数据平台,分析挖掘蕴藏在数据金矿中的价值。在腾讯,数平承建了公司级大数据平台,我们的测试团队也有幸一起搭上了大数据的航母。这是一种机遇,更是一种挑战。因为大数据平台的技术复杂度、机器规模、容量、发展速度等都远非传统的后台系统可比,以前积累的测试方法和建设的工具平台很多并不适用于大数据测试,业界也没有很成熟的方法可以借鉴。这就需要我们在测试思路和方法上主动探索、大胆创新,过程中难免有弯路和挫折,但我们的成长和收获更多。 本文旨在介绍测试团队
我写过很多篇秋招总结,这篇文章应该是最后一篇总结,当然也是最完整,最详细的一篇总结。秋招是我人生中一段宝贵的经历,不仅是我研究生生涯交出的一份答卷,也是未来职业生涯的开端。仅以此文,献给自己,以及各位在求职路上的,或者是已经经历过校招的朋友们。不忘初心,方得始终。
说道存储过程,很多人都知道,但是真正用的人其实很少,但是在某些必要的场景,是必须使用的,虽然可以使用java代码解决,但是效率性能远不及存储过程 曾经在sqlserver 以及pgadmin上用过,m
一款集Airtest+unittest+unittestreport+tidevice等于一体的多进程多设备自动化框架,兼容IOS、Android设备,兼容接入poco SDK的ios,android,unity,UE4,Cocos-lua,Cocos-C++,Cocos-js。
聊 .NET Core,就不得不说他的爸爸 .NET。 当年Java刚刚兴起,如火如荼,微软也非常推崇Java,当时Windows平台的Java虚拟机就是微软按照JVM标准实现的,据说也是当时性能最好的Java虚拟机。但是微软也是有私心的,微软总想搞点Windows平台上的特性,有点想把Java绑定到Windows平台上的味道,另外Sun公司确实有点小心眼,于是Sun公司就跟微软闹掰了,然后微软就推出了 .NET,.NET从出生开始其实就借鉴了Java,然后又一步步在语言特性、窗体开发等方面实现了超越。Java在1.6版本以后发展缓慢,后面Java也在语言特性上借鉴了.NET。当然,这也是由于Sun公司不太争气。https://www.zhihu.com/question/22814456
Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开。
最近,在用Flink SQL批量写HBase,做调度。主要遇到了三个大坑,在接下来的三篇文章中逐个记录。三个大坑分别是,
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