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吴震:Netflix数据流水线的四个部分

受访者 Steven Wu(吴震) 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年4月21日

Netflix的几百个微服务系统每天会产生万亿条消息和 PB 级数据,数据流水线负责从生产者到消费平台的数据传输。我们采访了Netflix的软件工程师吴震老师,他为我们介绍了Netflix数据流水线的组成部分,从Chukwa到Keystone流水线的重构背景,分享了在实践中遇到的问题和得到的教训和经验。

44:54
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秦江杰:Kafka成功在于优秀的数据模型定义

受访者 秦江杰 关注 4 他的粉丝 发布于  2017年4月13日

Kafka在LinkedIn的使用越来越广泛,应用场景越来越多,LinkedIn还围绕kafka打造了一些相关的项目,来自LinkedIn 数据基础架构部门 Kafka 组的高级软件工程师秦江杰介绍了Kafka在LinkedIn的使用情况和他们的一些经验。

17:16
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IBM中国开发中心吉燕勇:云数据服务为传统企业上云提供更多技术选择

受访者 吉燕勇 关注 0 他的粉丝 发布于  2016年9月22日

在今年初IBM首席执行官Ginni Rometty公开表示将向认知计算与云计算平台方向转型之后,尽管外界一致认为这一过程并不会轻松,但经过近半年时间的努力,IBM确实已取得了一些进展,尤其是在中国国内,比如IBM重新整合了以新开发平台、云服务以及开源数据工具相结合的云数据服务体系,以及通过与世纪互联合作的方式实现了云数据库产品Cloudant的落地。那么在这些举措的背后,IBM的真正目标是什么?IBM转向云计算,又会对其用户以及整个行业带来哪些影响呢?为此InfoQ对IBM中国开发中心大数据及分析平台总经理吉燕勇进行了专访。

11:07
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TalkingData 闫辉:灵动分析激发统计灵感,解放程序猿!

受访者 闫辉 关注 0 他的粉丝 发布于  2015年9月18日

TalkingData 在 8 月中旬正式对外公布了自助研发的下一代移动应用统计分析系统 —— 灵动分析系统。对比此前的各种移动应用统计分析产品,灵动分析的最大特点是大幅简化了数据集成过程,只需在App中加入分析SDK,无需再编写任何代码和更新App版本,即可实现事件跟踪、增删数据点等操作,做到完全零代码数据跟踪。这极大的简化了研发人员的工作,同时也能让产品和数据分析人员任何的天马行空数据需求瞬间得到满足,大幅提高运营效率。

18:13
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张跃:批改网如何做语义分析

受访者 张跃 关注 0 他的粉丝 发布于  2015年9月15日

批改网是一个英语作文自动批改的产品,我们采访了他们的CEO张跃,他介绍了批改网所做的事情相比其他的语义分析的区别,批改网的打分机制、多种语义分析维度、黑白语料库、并发计算量等内容,还谈到了目前的技术瓶颈及他对跨语言套用的看法。

09:24
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腾讯的广告数据平台架构

受访者 李锐 关注 1 他的粉丝 发布于  2015年4月8日

来自腾讯广点通的李锐表示在解决广告平台的实时性问题上,离线覆盖能够保证数据传输的高效性与准确性,下一步考虑将报表储存及模拟在HBase上进行。李锐还表示,在腾讯广告平台上单方面收益不是主要目标,保证三方利益是良性发展的关键。

13:48
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英特尔夏俊鸾谈基于内存的大数据处理框架Spark

受访者 夏俊鸾 关注 0 他的粉丝 发布于  2013年11月11日 1

这个演讲书要集中在Spark大数据处理框架的介绍,包括回答了以下几个问题:目前Hadoop在各大互联网公司已经被广泛地使用,那么我们为什么还需要Spark这个大数据处理框架?Spark利用什么样的构架来实现基于内存的数据处理,其容错机制又是怎么样的?围绕Spark这个核心所构建起来的整个软件栈是什么?其又是怎么将批处理,交互查询和流计算有机统一 在一个平台上的?目前Apache Spark社区的基本状况,什么样的公司和企业在贡献代码,国内又有哪些公司来用Spark构建应用呢?

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