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【活动报名】大数据的流向,究竟去向何处?——深圳站

2022/7/30 Data Everywhere 系列活动-深圳站 大数据的流向,究竟去向何处? 作为时代发生的必然产物,大数据正加速渗透至我们的日常生活。大数据技术不是为了搜集海量的数据,而是为了利用专家技术,从海量的数据中抽取出相关的信息,以满足用户的需要。在“十四五”的发展规划中,工信部提出了大数据产业在2025年达到3万亿元的目标。 大数据技术发展迅速,从过去的 Hive, Spark, 到现在的 Flink, ClickHouse, Iceberg 等,各种大数据技术推陈出新,不断演进大数据存储和引擎系统的架构,来适应大数据时代的海量数据处理需求。 而随着技术的更迭,每次架构演进都需开发人员重构一次业务代码,既耗费了开发人员的精力,又会影响数据处理的效率。另外,在 PB 级数据体量下,开发人员还面临数据秒级处理与数据准确兼顾的挑战。 本期活动,我们将带来以大数据技术为主的相关主题演讲,围绕全球数据资源探讨数字科技革命。 活动信息及报名 活动时间:7月30日 下午 14:00-17:00 活动场地:深圳市南山区桑达科技大厦1楼蓝马咖啡1b会议室 报名: 点击即可 活动行报名 ...

时隔 15 年,Glibc 终于引入了用于 Linux 的 arc4random 函数

周五的一个提交显示,GNU C 库 (Glibc) 终于添加了用于 Linux 的 arc4random 函数。 在 BSD 上, arc4random、arc4random_buf 和 arc4random_uniform 函数很常见,它可以提供比 rand/random 高质量的随机数生成。 反观 Glibc,早在2007 年就有人在 Bug 4417 中请求使用 Glibc 的 arc4random,并提供了 实现 arc4random 的初步补丁。但该 arc4random 补丁得到的回应却是“ glibc 不是啥代码都可以随便放的垃圾场”。 而在 2018 年,一位红帽工程师再度为 Glibc 开发 arc4random。四年后,Linaro 的 Adhemerval Zanella Netto 成功地将 arc4random 系列函数通过终点线并进入了 Glibc 的主线。 arc4random 的主要优点是随机性的单位不是统一随机变量(uint32_t),而是一个随机位。它最初使用 32 位随机变量,然后逐字节采样来优化内部缓冲区采样。 根据请求的上限,它可能会导致更好的...

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