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一哥闲聊:畅想数据湖

公众号推文规则变了,点击上方"数据社",设为星标 后台回复【加群】,申请加入数据学习交流群 大家好,我是一哥,周末有读者私聊我咨询了一些问题,遂想起了之前看过的一些关于数据湖的知识,下面是基于之前的所见和自己的思考而成文。 数据湖 数据湖是一个集中式存储库,允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据(无需先对数据进行结构化处理),并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导做出更好的决策。 这是AWS给出的解释。 看了很多数据湖的介绍文章,笔者认为数据湖和我们常说的ODS数据很类似,也就是原始数据的保存区域,存储来自各业务系统(消息队列)的原始数据。比如电商网站的访问日志(埋点的时候是以JSON存储),物联网终端设备实时发送的数据等原始数据直接存储在数据仓库的ODS层。 数据湖为什么火了 做数据仓库已经有ODS数据了,那么怎么突然大家都在提数据湖了? 真正的原因在于数据分析和机器学习这两年成为了主流,可以看看现在的招聘网站,很多招聘数据分析师和算法工程师的岗位,笔者所在城市尤为明显。15年的时候大家都在建立各自的大数据平台...

K8s 原生 Serverless 实践:ASK 与 Knative

作者 | 李鹏(元毅) 来源 | Serverless 公众号 一、为什么需要 Knative K8s 目前已成为云原生市场上的主流操作系统,K8s 对上通过数据抽象暴露基础设施能力,比如 Service、Ingress、Pod、Deployment 等,这些都是通过 K8s 原生 API 给用户暴露出来的能力;而对下 K8s 提供了基础设施接入的一些标准接口,比如 CNI、CRI、CRD,让云资源以一个标准化的方式进入到 K8s 的体系中。 K8s 处在一个承上启下的位置,云原生用户使用 K8s 的目的是为了交付和管理应用,也包括灰度发布、扩容缩容等。但是对用户来说,实现这些能力,通过直接操作 K8s API 难免有些复杂。另外节省资源成本和弹性对于用户来说也越来越重要。 那么,如何才能简单地使用 K8s 的技术,并且实现按需使用,最终实现降本增效的目的呢?答案就是 Knative。 二、Knative简介 1. Knative 是什么 定义 Knative 是一款基于 Kubernetes 的 Serverless 编排引擎,Knative 一个很重要的目标是制定云原生跨平台的编排...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

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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

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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。

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