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智能分析的所见即所得——基于Lambda架构的实时数据引擎

在刚刚结束的“2019智能决策峰会”上,观远数据重磅发布了观远智能分析平台2.0版本。高性能实时数据引擎作为备受瞩目的功能,得到了大家的广泛认可。下面就让我们一起来了解下基于Lambda架构的观远实时数据解决方案。

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解密“CDO-首席数据官”的价值、挑战及发展

“CDO-首席数据官”的价值、挑战以及发展。

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阿里云文件存储NAS是什么?

阿里云文件存储NAS,提供简单、弹性扩展、高性能的文件存储服务。它可简单快速的创建和配置文件系统,并与阿里云的各种计算服务,或者IDC本地资源配合使用。支持在不中断应用程序的情况下,按需弹性扩展,在创建或删除文件时自动增加或缩减容量。

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云上一指禅:大数据产品DataWorks每日问答

每天,阿里巴巴集团数万名数据/算法开发工程师正在使用DataWorks,承载阿里巴巴集团99%数据业务构建。

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数据中台之结构化大数据存储设计

# 数据中台之结构化大数据存储设计 # 前言 任何应用系统都离不开对数据的处理,数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因,数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中,通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑,而数据系统负责处理数据。传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术,这是一个被创造出来的名词,代

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如何打破边界,接入各家云,使用阿里云的数据产品作游戏数据分析?

背景:       某某游戏公司的业务逻辑图,其实可以从中发现这基本上跟大多数的游戏公司一样,通过阿里云作数据分析,其他云作数据接入。原因在于阿里云的数据产品比较贴合使用习惯、全面丰富的良好产品体验。       但是,接入的通路问题,采集问题,甚至集成问题,都是困扰一大部分用户的。这篇文章,就是希望打开这方面的脑洞。细化到网络层面,

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从RPA获得资本市场认可,看AI大数据投资

2019年继AA拿了财神爷愿景的钱后,5月UiPath也融了5个多亿美元,估值上了70亿美金,国内的弘玑、艺赛旗、来也、云扩等都渐渐崭露头角。(我先说好这类公司我一个也没看过,以下都是信口胡说,看到这里该点退出就点不要犹豫。

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Kafka实战(四) -Kafka门派知多少

Kafka不是一个单纯的消息引擎系统,而是能够实现精确一次(Exactly-once)处理语义的实时流处理平台 Storm/Spark Streaming/Flink,在大规模流处理领域主流 Kafka经过这么长时间不断的迭代,现在已经能够稍稍比肩这些框架 Kafka社区对于这些框架心存敬意 目前国内鲜有大厂将Kafka用于流处理的尴尬境地,毕竟Kafka是从消息引擎“半路出家”转型成流处理平台的,它在流处理方面的表现还需要经过时间的检验。

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Kafka实战(三) -Kafka的自我修养

Apache Kafka是消息引擎系统,也是一个分布式流处理平台(Distributed Streaming Platform) Kafka是LinkedIn公司内部孵化的项目。LinkedIn最开始有强烈的数据强实时处理方面的需求,其内部的诸多子系统要执行多种类型的数据处理与分析,主要包括业务系统和应用程序性能监控,以及用户行为数据处理等。

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大数据学习路线分享函数+map映射+元祖

好程序员大数据学习路线分享函数+map映射+元祖,大数据各个平台上的语言实现hadoop 由java实现,2003年至今,三大块:数据处理,数据存储,数据计算存储: hbase --> 数据成表处理: hive --> 数据仓库的工具计算: mapreduce --> 入门级hive j.

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当餐饮遇上大数据,嗯真香!

之前去开了一场会,主题是「餐饮领袖新零售峰会」。认真听完了餐饮前辈和新秀们的分享,觉得获益匪浅,把脑子里的核心纪要整理了一下,今天和大家做一个简单的分享,欢迎感兴趣的小伙伴一起交流! 先简单说一下结论: 餐饮和零售的边界在新零售的冲击下,正在模糊边界,打破时空的限制; 传统零售 KPI 是「坪效」,新零售则是「复购率」,这中间最核心的是「会员数据化运营」以及「复购频次」问题。

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Redis和Memcached如何选

尺有所长、寸有所短,在真实的场景中,选择最适合的就好。

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支持自研技术!河南省引入阿里巴巴飞天云平台

8月22日,河南省人民政府、郑州市人民政府与阿里巴巴集团宣布达成战略合作。双方将在云计算、互联网金融、新零售等领域深入合作,借助阿里巴巴自研飞天云平台、人工智能、信息安全等领域的科技优势,打造中国数字经济强省。

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APS实现的要点与难点

在前一篇关于文章中讨论了不同层级、粒度的生产计划,在各行业中受重视程度的差异问题。 承蒙大家热烈讨论。本文则在收集各方高见的基础上,对于供应链上各个环节的运营、生产计划再作稍微深入一点的探讨。本文将列举APS技术中常见的重点难点作展开讨论,基保重点的计划场景是制造业的生产计划。

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