支撑数千家天猫商家CRM业务，数云高弹性数据库如何做-低调大师

支撑数千家天猫商家CRM业务，数云高弹性数据库如何做

2020-04-15 648

“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。-----麦肯锡

基于互联网和大数据和时代背景，用户在互联网上留下更多的印记，给企业提供了更多的用户相关数据，有了这些数据，企业不用再盲目地探索营销手段，而是可以运用大数据能力来降低成本提升产品的效益性，并实现精准化到用户需求，大数据分析借助巨大商业价值逐步走向营销的舞台，越来越多的品牌试图从海量的数据中分析出有价值的商业信息，以便做到精准营销。

数云是国内领先的数据化运营解决方案服务提供商，致力为消费品牌和零售品牌商提供整合软件产品、数据模型和专业服务的一站式数据化营销解决方案，数云在CRM领域的品牌客户保有量、品牌客户市场占有率、产品和解决方案综合能力等方面都排名第一。业务的高速发展和核

微信关注我们

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/755574

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

基于HBase构建千亿级文本数据相似度计算与快速去重系统

前言随着大数据时代的到来，数据信息在给我们生活带来便利的同时，同样也给我们带来了一系列的考验与挑战。本文主要介绍了基于 Apache HBase 与 Google SimHash 等多种算法共同实现的一套支持百亿级文本数据相似度计算与快速去重系统的设计与实现。该方案在公司业务层面彻底解决了多主题海量文本数据所面临的存储与计算慢的问题。一. 面临的问题 1. 如何选择文本的相似度计算或去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard 相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，但在海量数据背景下，如果每天产生的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重和相似度计算呢？ 2. 如何实现快速计算文本相似度或去重呢？如果我们选好了相似度计算和去重的相关算法，那我们怎么去做呢？如果待比较的文本数据少，我们简单遍历所有文本进行比较即可，那对于巨大的数据集我们该怎么办呢？遍历很明显是不可取的。 3. 海量数据的存储与快速读写二. SimHash 算法引入基于问题一，我们引入了 SimHash 算法来实现海量文本的相似度计...

2020-04-17

531

答好友困惑：Java零基础如何入门，不知道怎么学，迷茫ING 几个星期之前，我在知乎上看到一个提问，说是：对于完全没有经验零基础自身的数学底子也很弱学习Java应该怎么学习呢？想着类似的问题我也有过回答，并且反馈还是蛮好的，就参考之前的思路回答了一遍，可惜没在公众号里和大家分享，后续再整理一份好好分享下。（该问答地址见原文）提出问题的是一位高中生，就顺藤摸瓜加了我好友，让我给指点指点。跃哥最近飘了，各种给人指点，也不知道是对是错，但是我还是从自身的角度来分析问题，毕竟我也工作多年，给初学者一些信心是我该做的；给初学者一些指导，是我力所能及的；给初学者一些劝退，也是我要做的，毕竟很多人可能最后发现自己并不适合写程序。期间这位老弟和我聊了很多，我都零零散散给了解答。直到前几天，他抛给我很多困惑，都是在初学的时候会面临到的，所以我就抽时间做了一次详细的解答，主要涉及到Java从入门到进阶需要经历哪些、如何学习Java入门、还没开始实践就有一堆烦恼，该怎么办？本文将以问答的方式，给出一些简单的见解，因为Java内容挺多的，可能会有遗漏，我已经让群里的小伙伴们做过一次筛选，读者朋友们看到了...

2020-04-16

573

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。