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大数据的下一步:AI、ML、DL

开源大数据技术Hadoop,在今年刚好满十岁。在大数据的第一个十年,Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技术,这股大趋势,不仅影响资讯科技的走向,更成为商业热烈讨论的议题。 之所以如此,一方面是随著网际网络、云端运算、智慧行动装置的普及,使得Google、Facebook、Twitter等大型互联网公司的用户数量,呈现爆炸性成长,为了应付全球用户的规模,这些知名互联网技术公司纷纷投入大数据技术,使得大数据成为顶尖技术的指标,瞬间成了抢手的当红炸子鸡。 另一方面,这些互联网公司不仅是采用Hadoop这样的开源大数据技术,更雇用软件高手开发符合自己需求的大数据技术,再将这些大数据软体的程式码开源。如此一来,既吸引更多高手加入开发,亦回馈开发社群,而这样的效应,也使得大数据开源技术的发展,如火如荼,至今与Hadoop相关的开源软件已超过一百个,形成庞大的Hadoop生态圈。 在接下来的第二个十年,大数据将会如何发展呢?今年中,我参加在大数据领域颇负盛名的Strata & Hadoop World技术大会,原本我期待这场以大数据技术Hadoop为名的技术会议,主要探讨的议题,应该围...

创业公司做数据分析(三)用户行为数据采集系统

作为系列文章的第三篇,本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为,指的是用户与产品UI的交互行为,主要表现在Android App、iOS App与Web页面上。这些交互行为,有的会与后端服务通信,有的仅仅引起前端UI的变化,但是不管是哪种行为,其背后总是伴随着一组属性数据。对于与后端发生交互的行为,我们可以从后端服务日志、业务数据库中拿到相关数据;而对于那些仅仅发生在前端的行为,则需要依靠前端主动上报给后端才能知晓。用户行为数据采集系统,便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息,用于数据分析和其他业务。 举个例子,下图所示是一次营销活动(简化版)的注册流程。如果仅仅依靠后端业务数据库,我们只能知道活动带来了多少新注册用户。而通过采集用户在前端的操作行为,则可以分析出整个活动的转化情况:海报页面浏览量—>>点击”立即注册”跳转注册页面量—>>点击“获取验证码”数量—>>提交注册信息数量—>>真实注册用户量。而前端用户行为数据的价值不仅限于这样的转化率分析,还可以挖掘出更多的有用信息,甚至可以与产品业务结合,比如笔者...

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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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