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F在滴滴出行的应用与实践

在滴滴，所有的数据基本上可以分为四个大块： 1、轨迹数据：轨迹数据和订单数据往往是业务方特别关心的。同时因为每一个用户在打车以后，都必须要实时的看到自己的轨迹，所以这些数据有强烈的实时需求。 2、交易数据：滴滴的交易数据， 3、埋点数据：滴滴各个业务方的埋点数据，包括终端以及后端的所有业务数据， 4、日志数据：整个的日志系统都有一些特别强烈的实时需求。

  • 2021-04-17
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设，技术人员在极少的投入下，就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
  • 阅读321
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存储与计算分离-京东在Elasticsearch上的实践

2015 年起 Elasticsearch 在京东开始大范围应用，本次分享会介绍 ES 在京东的使用场景，以及随着业务的飞速发展， ES 架构随之进行的升级改造历程；最终借助于 ChubaoFS 的使用，实现读写分离以大幅降低资源使用成本以及运维成本

  • 2021-04-17
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打造金融级智能中台的数据底座-王志勇

蚂蚁金服在 AI（人工智能）方面的技术演进经历了“从无到有”，再“从有到无”的过程，这个“无”是指“无处不在”。目前，AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务，同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设，打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力

  • 2021-04-17
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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中，滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化，如何构建一个统一的数据湖存储，并在其上进行多种形式的数据分析，成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline，成了亟待解决的问题。为此，Uber 开源了 Apache Hudi，Databricks 提出了 Delta Lake，而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目，一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上，抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上，抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s（的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时，s（ 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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F反压剖析

反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。

  • 2021-04-17
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