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快手元数据平台化建设及应用场景-薛言

快手是一家数据驱动的公司,数据扮演了非常重要的角色,而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师,其工作内容会涉及多个方面:数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据,通常是结构化数据(数据表);其次,开发稳定可靠的数据服务,并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点:1)开发数据服务门槛高;2)重复开发数据服务。

  • 2021-03-25
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Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

问题: 1:内存限制,对于一些大的查询会出现内存不够问题 2:存储限制,随着表越来多,磁盘报警不断 3:cpu限制 64G对于一些大表(每天600亿+)的处理,很容易报错,虽然有基于磁盘解决方案,但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘,单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决: 1:机器的内存推荐128G+ 2:采用软连接的方式,把不同的表分布到不同的盘上面,这样一台机器可以挂载更多的盘

  • 2021-03-26
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趣头条基于FlinkClickHouse构建实时数据平台

趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景,实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口,当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出,并导入 ClickHouse 进行计算。

  • 2021-03-26
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微信视频化只迈出了第一步

在微信迈向视频化的过程中,视频号只是一个正解,但并非一个通解。

  • 2021-03-26
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HudionFlink在顺丰的实践应用-蔡适择

主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分: 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划

  • 2021-03-26
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数据资产建设中常被问到的9大问题

在数字时代,成功的企业与众不同之处在于它们已经发展了将数据作为整个企业资产进行管理的能力。这种能力取决于几个要素:强大的技术基础、管理数据处理的机制以及员工对良好管理数据的责任感。这些要素为何重要,它们如何帮助公司使用数据支持其业务目标。下面,我看看将数据作为资产进行管理涉及的九大问题。

  • 2021-04-05
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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

?平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话,输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率,IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

  • 2021-06-29
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智能金融在客服机器人中台的实践-可共享

客服机器人在各行各业应用的非常广泛,通过AI赋能大幅度提高了人均解决问题的效果,各家公司都在应用客服机器人来提高自动化程度,降低客服的成本。传统行业因为历史包袱问题,存在着大量的采购产品。为了应对快速扩展的业务场景,如何重新设计客服机器人架构从而实现机器人的快速创建和应用是一件非常重要的事情,这就促进了客服机器人中台的思考和实践。

  • 2021-03-25
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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