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ClickHouse在头条的技术演进

ClickHouse 简介 - 性能优越的因素 1. Data Skipping - 分区以及分区剪枝 - 数据局部有序(LSM-like engine, zone map) 2. 资源的垂直整合 - 并发 MPP+ SMP(plan level) - Tuned执行层实现 (multi-variant agg implementation…, SIMD) 3. C++ Template Code

  • 2021-03-25
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Flink-网络流控及反压机制剖析

我们需要采用网络流控的方式,来解决上下游速度差的问题。传统的方式可以采取静态限速的方式,例如在Producer端加上一个Rate limiter的静态限流器。如下图所示,纵然producer端是以2MB/s的速率来生产数据的,但是经过rate limiter的限制后,就变成了 1MB/s,因此就跟下游consumer速率保持一致,或者小于consumer的速率,consumer端就不会出现丢弃数据、内存撑满的情况。

  • 2021-03-25
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Flink在滴滴的应用与实践

2018年滴滴构建了基于 Flink SQL 的名为 StreamSQL 的 SQL 化服务,并且使用 Flink CEP 解决了一些网约车实时运营问题。2019年,滴滴完成了流计算引擎的统一,绝大部分任务以 Flink 为基础,通过 StreamSQL 开发流计算任务成为主流开发方式,达到了50%以上

  • 2021-03-25
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云智能车位锁系统

现今,私家车已经成为每家每户的出行交通工具,在给人们出行带来便利的同时,由于停车场等相关设施建设难以跟上步伐,停车难问题愈演愈烈。由于停车问题得不到有效解决,加之停车泊位线不增反降,乱停车现象也随之增加,停车问题更成为制约城市发展的原因之一。

  • 2021-03-25
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爱奇艺推荐中台探索与实践-张时骏

毕业于上海交通大学计算机系,现任爱奇艺高级技术经理一职,爱奇艺推荐中台的总架构师。在爱奇艺从事推荐引擎架构和开发工作,近几年专注于分布式高并发线上引擎的架构,搭建了热点信息流、小视频信息流等推荐引擎。目前正在致力于爱奇艺推荐中台的建设,旨在帮助公司内各业务团队能够以低成本、高效率、高产出的方式获取一套完整的推荐服务及其周边配套设施,快速实现业务目标。

  • 2021-03-25
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蘑菇街中台转变之路-刘诗遥

中台的搭建 Why ? 我们要提前预判业务的方向,走到业务的前面去 When ? 跨业务迭代速度慢 ? 跨业务改造成本高 How ? 核心业务层下沉 ? 业务配置层抽象归类 ? 走到业务中

  • 2021-03-25
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数据湖技术IceBerg如何解决腾讯看点业务痛点

数据湖简介: 主要思想:对所有数据统一存储,通过计算能够生成符合要求的各种数据。 物理实现:数据存储平台。 实现方式:通常基于Hadoop生态,但不仅限于Hadoop。 粗暴理解:数据仓库Hive

  • 2021-03-25
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PwC:智慧城市成功的七个关键层面

当前,许多智慧城市实际上只是孤立的智慧项目:有价值的服务(例如LED路灯或路面坑洼报告),但没有集成的生态系统,这些点服务缺少可导致指数式价值增长的精细数据和资源。连接计划并在计划之间共享数据后,更复杂的系统将变得可行。例如,作为城市范围支付系统的一部分,使用来自智能手机、智能交通卡和支持面部识别的支付机制的数据,就可以推广。

  • 2021-03-25
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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通过蓝牙定位信标进行精确定位后,自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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