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    列式数据库和向量化

    作者 Siddharth Teotia 关注 0 他的粉丝 ,译者 方彦 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年6月12日

    在这篇文章中,Siddharth Teotia讨论了列式数据库的优点,并介绍了Apache Arrow的向量化处理解决方案,以及基于Arrow的Dremio数据库中查询的详细处理。

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    GDPR实务

    作者 Jon Topper 关注 0 他的粉丝 ,译者 张卫滨 关注 13 他的粉丝   发布于  2018年4月9日

    按照GDPR的要求,处理个人数据变成了一项组织范围内的责任,但是在实际操作中,我们可以提供很多的支持工具,有助于在各个方面解决这个问题。

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    关于GDPR,数据科学家和数据工程师需要知道些什么

    作者 Andrew Burt 关注 0 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 24 他的粉丝   发布于  2018年2月9日

    Andrew Burt在这篇文章中介绍了在GDPR实施之后,欧盟企业在收集、存储和使用用户数据时需要注意的事情,企业要通过GDPR基本测试需要做些什么,以及如何把握时机改进企业的数据监管能力。

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JPA 2.2带来一些备受期待的变更

作者 Thorben Janssen 关注 0 他的粉丝 ,译者 张健欣 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年2月7日

JPA 2.2去年夏天发布,交付了一些备受期待的功能改善,特别是提供了对Java 8特性的更好支持,例如支持Date和Time API以及获取Stream形式的查询结果。

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Reladomo:自备全套功能的企业级开源Java ORM(二)

作者 Mohammad Rezaei 关注 0 他的粉丝 ,译者 Rays 关注 3 他的粉丝   发布于  2017年8月24日

Goldman Sachs在投资银行业务领域广为人知,它同样也是一家领先的技术公司。Reladomo是Goldman Sachs主要采用的Java ORM,现在开源发布了。在本文中,Goldman Sachs的技术专家Mohammad Rezaei将为我们介绍Reladomo的一些高级特性,包括分片、缓存、双时态方法、性能以及测试。

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数据伸缩性和可用性的实现之路

作者 Mansi Narula 关注  他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年5月10日

本文介绍了通过具备自服务伸缩能力的分布式系统实现伸缩性,通过物理部署、严格的运维规程、弹性应用程序实现可用性,打造可伸缩、高可用数据存储的方法。

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就欧盟的通用数据保护法规(GDPR)影响采访Immuta

作者 Manuel Pais 关注 9 他的粉丝 ,译者 足下 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年3月13日

InfoQ采访了Immuta的Andrew Burt和Steve Touw,来更好地了解欧盟的通用数据保护法规带来的影响和挑战,这项法规将于2018年五月生效。

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专访实体建模工具创造者Frans Bouma

作者 Jonathan Allen 关注 553 他的粉丝 ,译者 尚剑 关注 2 他的粉丝   发布于  2017年2月10日

我们今年的第一次关于.NET的采访对象是LLBLGen Pro的Frans Bouma。这个工具的历史几乎与.NET一样长,但是由于其商业产品的特殊性,它并没有其他一些免费工具那样知名。

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.NET仓储模式高级用例

作者 Jonathan Allen 关注 553 他的粉丝 ,译者 大愚若智 关注 9 他的粉丝   发布于  2016年11月8日

在之前的文章中,我们介绍了实现仓储所需的基本模式。很多情况下,这些模式只是围绕底层数据访问技术,本质上并非完全必要的薄层。然而通过构建这样的仓储将获得很多新的机会。

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使用实体框架、Dapper和Chain的仓储模式实现策略

作者 Jonathan Allen 关注 553 他的粉丝 ,译者 Rays 关注 3 他的粉丝   发布于  2016年11月7日

ORM是主要的.NET数据访问API。相对于传统的实体框架,Dapper这类微ORM和Chain这类Fluent ORM在性能、代码量及易用性上各具权衡。本文是仓储模式构建系列文章中的第一篇,对比了实体框架、Dapper、Tortuga Chain这三类ORM的使用方法,并根据实例给出了初步的性能测试结果。 2

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Starcounter和ORM&DDD比较

作者 Kostiantyn Cherniavskyi 关注 0 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 10 他的粉丝   发布于  2016年9月23日

所谓的“对象-关系阻抗失配”是工程领域长期以来一直在讨论的问题。多数解决方案都试图通过将逻辑纳入应用程序层来屏蔽问题。Kostiantyn Cherniavskyi研究了这些问题,并指出其中有多少问题可以使用混合数据库(如Starcounter)解决。

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容器化的数据科学与工程——第二部分:容器化的数据科学

作者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于  2016年5月30日

首先要承认,数据科学家正在设计一些非常有意思(而且或许很有价值的)的模型、优化以及虚拟化等。不幸的是,由于很多模型不能被产业化,它们将永远也不会被使用。事实上,很多工业界正在发生的“数据科学”也同步而孤立的发生在数据科学家的笔记本上。而且,在数据科学的应用被实际部署的场景中,它们经常被部署为python/R脚本,上传到AWS并作为一个cron任务来运行。 1

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