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郑锴-数据湖存储架构选型

数据湖技术在大数据领域炙手可热,随着在云上的广泛部署和应用,其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级,享受新一轮的技术发展红利?郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战,以及方案选型和最佳实践。

  • 2021-04-25
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云数据库ClickHouse分析业务最佳实践

阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线,主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下,多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中,作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手,借此机会,本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法,基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后,作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足,一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源,于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题,本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解,同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。

  • 2021-04-25
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升

  • 2021-04-25
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AI大生产,百度大时代

AI大生产时代来临,AI已经成为世界创新新动能、增长新驱动和竞争新焦点,百度将继续发挥领头雁角色,助力我国AI产业崛起,给世界AI产业贡献中国力量。

  • 2021-04-25
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宋文欣-硅谷数据中台建设

数据中台的概念如今在国内风靡一时,而人们渐渐开始有这样的疑问:中国的数据中台市场如此火热,而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样,硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过,在国外,并没有数据中台这个称谓,而是统一以数据平台的名称命名,但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么,作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样,他们的“数据中台”是如何建设的?想必很多人对此多充满着好奇和疑问

  • 2021-04-25
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AI ISP(2) 哪些功能更适合AI

对于AI ISP这其实是个关键的问题.其实这个问题不光是AI ISP,对于传统ISP中选择需要优化的功能时也有同样的问题.在芯片设计时芯片面积,功耗是有限制,算力也是有限制的. 哪些功能在AI ISP中需要资源加重投入需要详细评估,毕竟大家都不是地主家的傻儿子.不过针对不同市场往往这并没有一个一致的答案.毕竟不同的产品上同一个功能的重要性并不一样.

  • 2021-04-25
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如何从0到1构建用户画像系统

从PC到移动互联网,一批搭乘流量红利快车的互联网产品,曾极速崛起。而如今,流量红利消失,一个疯狂的、传奇般的流量时代,已然结束。增量乏力,存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营,结合大数据,对用户进行分群,针对不同群体的用户采用不同的营销策略。

  • 2021-04-25
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刘一鸣-FHologres云原生实时数仓最佳实践_compressed

对于开源大数据领域,Hologres支持当下最流行的大数据开源组件,其中包括 对于埋点类数据,支持B/F/Spark/数据集成等大数据工具进行高性能的实时导入和批量导入 对于数据库类的数据,通过和Dataworks数据集成(DataX和StreamX)共建实现方便高效的数据库整库实时镜像到Hologres中,并满足金融企业对可管理性、监控、网络等的需求

  • 2021-04-25
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