会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

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
  • 阅读265
  • 下载0
  • 24页
  • pdf

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254
  • 下载0
  • 26页
  • pdf

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
  • 阅读287
  • 下载0
  • 21页
  • pdf

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
  • 阅读349
  • 下载0
  • 39页
  • pdf

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
  • 阅读238
  • 下载0
  • 25页
  • pdf

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
  • 阅读274
  • 下载0
  • 19页
  • pdf

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
  • 阅读266
  • 下载0
  • 80页
  • pdf

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
  • 阅读275
  • 下载0
  • 53页
  • pdf