直播 | 阿里、快手、Databricks、网易云音乐...国内外大数据大佬齐聚一堂要聊啥?
一线开发者同学一直面临着巨大的学习压力,除了需要解决业务上线后日常神出鬼没的bug与难题,还得面对开源软件不断发版更新导致的措手不及。
于是
黑眼圈日益浓重
稀疏的头发间距更大
皮肤越来越干燥
最后直接躺平
“实在是学不动了!!!”
但是,如果每次发新版的软件都能帮你圈一下重点,再搭配一个详细解读,把新增功能、重大变更、整体优势都一一讲解,这种体验会不会很棒?
6月14日,阿里巴巴计算平台事业部联合阿里云开发者社区共同举办的大数据+AI Meetup 系列第一季即将重磅开启,此次 Meetup 邀请了来自阿里巴巴、Databricks、快手、网易云音乐等国内外多位技术专家齐聚一堂,与你探讨大数据及AI领域的热门话题!
Meetup 亮点
- Flink、Spark、Alink 等大数据热门开源软件核心开发者帮你圈出最新版本重点
- 实时数仓、数据湖、HSAP
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【最佳实践】Transforms数据透视让Elasticsearch数据更易分析
准备数据 在今天的练习中,我们将以 eCommerce 订单的样本例子来做练习。首先,准备阿里云elasticsearch 6.7 版本环境,并使用创建的账号密码登录Kibana,将数据导入到 Elasticsearch 中: 点击 Add data 按钮: 这样我们就完成了 eCommerce 数据的导入。如果您还不熟悉kibana_sample_data_ecommerce索引,请使用Kibana中的 Revenue仪表板浏览数据。 考虑一下你可能想从此电子商务数据中获得什么见解: 使用各种选项进行分组和汇总 透视数据涉及使用至少一个字段对其进行分组并应用至少一项聚合。 你可以预览转换后的数据,然后继续进行操作! 例如,你可能想按产品ID对数据进行分组,并计算每种产品的销售总数及其平均价格。 另外,你可能希望查看单个客户的行为,并计算每个
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大数据中台之Kafka,到底好在哪里?
今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka,Kafka 是一个分布式的消息系统,其高性能在圈内很出名。本人阅读过多个大数据生态的开源技术的源码,个人感觉 Kafka 的源码质量是比较高的一个,如果有同学感兴趣的话,可以拿来阅读一下。网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好,但是我感觉很多文章都没说到点上,所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好? 优秀设计之基于NIO编程 Kafka 底层的 IO 用的是 NIO,这个事虽然简单,但是也需要提一提。我们开发一个分布式文件系统的时候避免不了需要思考需要什么样的 IO?BIO 性能较差,NIO 性能要比 BIO 要好很多,而且编程难度也不算大,当然性能最好的那就是 AIO 了,但是 AIO 编程难度较大,代码设计起来较为复杂,所以 Kafka 选择的是 NIO,也是因为这些原因,目前我们看到很多开源的技术也都是用的 NIO。 优秀设计之高性能网络设计 个人认为 Kafka 的网络部分的代码设计是整个 Kafka 比较精华的部分。我们接下来一步一步分析一下 Kafka Server 端为了支持...
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