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    使用Apache Kafka和KSQL实现流处理普及化——第二部分

    作者 Robin Moffatt 关注 2 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 11 他的粉丝   发布于  2018年9月21日

    在本文中,作者Robin Moffatt展示了如何借助一个电商实例应用程序使用Apache Kafka和KSQL构建数据集成和处理应用程序。本文讨论了三个应用场景:客户操作、操作仪表板、在线分析。

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    卷皮OLAP平台进化史:Apache Kylin在卷皮网大数据平台的运用

    作者 许湘楠 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年9月19日

    随着卷皮网的快速发展,数据规模快速增长,集群数据存储量成指数倍增大,服务器规模达到 100+ 台,与此同时公司的运营成员急剧增加,数据需求也随着业务的发展落地不断增长。为了节省取数工作的时间和人员开支,及时响应运营等部门同学数据需求的快速响应,于是开发了以自助数据分析为目标的 OLAP 平台。本文将详解 Apache Kylin 在卷皮网大数据平台的运用。

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    点评可调整大小哈希表:Riak Core和随机切片技术

    作者 Scott Lystig Fritchie 关注 0 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年9月17日

    分布式流数据处理框架Wallaroo需要支持计算群集规模的调整,实现此需要一种大小可调整的分布式数据结构。一个好的做法是使用分布式哈希表,但问题在于应该如何选择分布式哈希算法?本文探讨了一致性哈希是否的确适用于Wallaroo,分析了现有技术的利弊,并介绍了一种称为随机切片的新技术。

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MariaDB和MySQL全面对比:选择数据库需要考虑这几点

作者 EverSQL 关注 0 他的粉丝 ,译者 无明 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年9月10日

这篇文章的目的主要是比较MySQL和MariaDB之间的主要相似点和不同点。我们将从性能、安全性和主要功能方面对这两个数据库展开对比,并列出在选择数据库时需要考虑的重要事项。 1

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为什么区块链永远不会干掉数据库

作者 Monte Zweben 关注 0 他的粉丝 , Pierre-R. Wolff 关注 0 他的粉丝 ,译者 刘志勇 关注 3 他的粉丝   发布于  2018年9月3日

数据库真的要被区块链干掉了吗?

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为应用程序选择合适的流式处理器

作者 Miyuru Dayarathna 关注 0 他的粉丝 , Srinath Perera 关注 2 他的粉丝 ,译者 无明 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年8月31日

与传统的批处理数据相比,流式处理器是一种软件平台,用户可以更快地响应传入的数据流。在本文中,作者讨论了流式处理器参考架构、大多数流式应用程序所需的关键特性以及如何根据特定用例选择合适的流式处理器。

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Flink关系型API解读:Table API 与SQL

作者 王剑 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年8月28日

本篇文章主要介绍Flink的关系型API。

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分析和预防机器学习中的无意识偏差

作者 Srini Penchikala 关注 36 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 11 他的粉丝   发布于  2018年8月27日

本文以Rachel Thomas在QCon.ai 2018大会上的主题演讲“分析和预防机器学习中的无意识偏差”为基础。Rachel介绍了机器学习中的偏差给决策过程带来的陷阱和风险。她探讨了机器学习偏差的三个场景。

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区块链是个数据库,但数据库不是区块链 数据库和区块链的区别在于用途和设计

作者 Vince Tabora 关注 0 他的粉丝 ,译者 姚佳灵 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年8月24日

区块链是个数据库,但数据库不是区块链 数据库和区块链的区别在于用途和设计 2

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工业AI时代,大数据云平台未来5年迎最佳发展时机

作者 陈利鑫 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年8月20日

继德国工业 4.0 的提出,中国也确立了“中国制造 2025”的目标,工业 4.0 及物联网的概念在中国大地上遍地开花,整个行业也是红红火火。

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都去炒AI和大数据了,落地的事儿谁来做?

作者 杨雷 关注 4 他的粉丝 发布于  2018年8月15日

几乎每个企业都期望建立自己的完善的合体的数据体系,但成功的例子并不多。本文希望用一些实践阐述以下几个观点: - 数据产品应该朴实无华 - 浮躁的认知会有大麻烦 - 如何正确认识自己,如何敏捷 3

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独家揭秘:民生银行大数据体系架构设计与演进

作者 民生银行大数据平台开发团队 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年8月10日

近年来,随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展,新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业,首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在 2013 年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域,在全行凤凰计划的牵头下,逐步将新技术与我行发展战略业务实施策略进行了深度融合,为金融科技银行的发展奠定了扎实的基础。

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