工业4.0时代打造智能制造体系

物联网与服务网（IoTS）是工业4.0的主要推动力，工业 4.0 专注于创造智能的产品，程序和过程。Cyber Physical Systems （CPS）信息物理网，能被用于创建智能工厂。智能产品能主动地支持制造流程。智能工厂作为未来智能基础架构的关键部分，。会实现与智能移动，智能物流，智能电网的连接。

2021-05-20
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智能制造与中国制造2025

智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。

2021-05-20
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美团数据质量平台设计与实践

数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题，实际上是拆散业务流程的重要标志。数据质量管理是测度、提高和验证质量，以及整合组织数据的方法等一套处理准则，而体量大、速度快和多样性的特点，决定了大数据质量所需的处理，有别于传统信息治理计划的质量管理方式。本文基于美团点评大数据平台，通过对数据流转过程中各阶段数据质量检测结果的采集分析、规则引擎、评估反馈和再监测的闭环管理过程出发，从面临挑战、建设思路、技术方案、呈现效果及总结等方面，介绍美团平台酒旅事业群（以下简称美旅）数据质量监管平台DataMan的搭建思路和建设实践

2021-06-07
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阿里大数据建设OneData体系架构

2021-06-07
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用户画像

关于用户画像的技术分享，分享给有需要的小伙伴，这里给的部分案例并非本人的作品，来自于其它优秀的公司和前辈，大部分来自于他们的技术分享及网络图片，如果不妥欢迎批评指正。

2021-06-06
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Hadoop YARN：调度性能优化实践

美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。？离线业务主要运行的是Hive on MapReduce， Spark SQL为主的数据仓库作业。？实时业务主要运行Spark Streaming，Flink为主的实时流计算作业。？机器学习业务主要运行TensorFlow，MXNet，MLX（美团点评自研的大规模机器学习系统）等计算作业。 YARN面临高可用、扩展性、稳定性的问题很多。其中扩展性上遇到最严重的是集群和业务规模增长带来的调度器性能问题。从业务角度来看，假设集群1000台节点，每个节点提供100个CPU的计算能力。每个任务使用1个CPU，平均执行时间1分钟。集群在高峰期始终有超过10万CPU的资源需求。集群的调度器平均每分钟只能调度5万的任务。从分钟级别观察，集群资源使用率是50000/（100*1000）=0.5，那么集群就有50%的计算资源因为调度能力的问题而无法使用。

2021-06-06
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美团点评基于Flink的实时数仓建设实践

近些年，企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》，对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。

2021-06-06
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拉链表

在拉链表中，每一条数据都有一个生效日期（sdate）和失效日期（edate）。假设在一个用户表中，在 2019年10月8日新增了两个用户，则这两条记录的生效时间为当天，由于到 2019年10月8日为止，这两条记录还没有被修改过，所以失效时间为无穷大，这里设置为数据库中的最大值（2999-12-31），

2021-06-07
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