Hello ,各位，來晚了，這兩年發生了很多的事情，博客沒有更新，在接下來的日子裏會逐步寫下我從事的大數據平臺開發的心理歷程以及在工作中的設計理念等。希望大家關注！謝謝！
讓這些數據可操作，需要進行數據提取、轉換、解析和編排，從而在傳統商業智能、機器學習、模型訓練、可視化和報表等場景中廣泛應用。儘管在Uber迅速發展的初期，上線了廣覆蓋面的數據工作流系統，用戶須針對每種用例選擇幾種工具疊加使用。儘管此大型工
根據2019年的數據管理狀況顯示，數據治理是2019年全球組織機構的前5大戰略計劃之一。由於機器學習和人工智能（AI）等技術趨勢依賴於數據質量，並且隨着全球數字化轉型進程的推進，技術趨勢可能不會很快改變。 因此，我們希望提高對數據治理的認
本文來源 | CSDN 文 | 劉丹 如果有人要問2019年技術圈什麼最熱，“中臺”絕對當仁不讓，從觀望到試水，很多公司做出了從 0 到 1 的探索。衆所周知，“中臺”一詞在國內最早是由阿里提出來的，2015 年，馬雲參觀芬蘭遊戲公司S
Marquez是一款開源的元數據服務，用於數據生態系統元數據的收集、彙總及可視化。它維護着數據集的消費和生產，爲作業運行時和數據集訪問頻率提供全局可見性，提供集中的數據集生命週期管理等。WeWork發佈並開源了Marquez。 Marq
在數據Show的這期節目中，記者採訪了Stitch Fix的軟件工程師Neelesh Salian，該公司結合了機器學習和人類專業知識進行了個性化購物的研究探索。隨着公司將機器學習集成到其產品和系統中，關鍵基礎技術開始發揮作用。這並不意外
本文來源 | 至頂網 文 | 鄒大斌 在一個有一定規模的企業中，通常都會存在各種各樣的應用系統，它們分別由企業的各個不同部門、在各種不同歷史時期、爲滿足各種不同業務目的而開發。由於數據格式沒有統一規範，相互之間沒有聯通、數據更沒有整合，
DataOps的定義 數據資產和數據產品的訪問需求在與日俱增，想在市場中獲得競爭力，DataOps是一門必不可少的學科。數據（和管理）團隊和他們的平臺無法跟上裝備了DevOps的團隊對他們提需求的節奏，這種狀態推動了（數據團隊的）Da
本文來源 | CSDN 文 | 劉丹 以大數據、雲計算、人工智能等新技術所推動的數字化轉型正迅速的改變着我們所處的時代，其巨大的影響力已經從量變到質變。數字化運營已經成爲企業發展的必然選擇，而云原生技術與數據中臺正是實現數字化運營所必須
智領雲聯合創始人&CTO，前EA（藝電）大數據平臺高級工程經理宋文欣博士再度直播開講，爲觀衆深度剖析了數據中臺的技術架構。 數據中臺的定義 在介紹數據中臺技術架構之前，宋文欣博士表示，在談到設計數據中臺建設需要的體系架構時，首先需要
2015年12月，阿里宣佈啓動中臺戰略，打造“大中臺、小前臺”的組織機制和業務機制。從煙囪式架構到分佈式架構，再到共享式架構，阿里取得了巨大成功，也帶動了「中臺」建設的熱潮。 如今，企業數字化轉型已經成爲一種趨勢，特別是產業互聯網時代
隨着居民消費水平的提高,遊客對旅遊產品的要求也不斷提高,高品質旅遊成爲人們嚮往的方式。同時,大數據、人工智能、物聯網等先進技術的不斷成熟,推動旅遊愈發朝着智能化、信息化的方向發展,使智慧旅遊成爲可能。 9月26日下午,袋鼠雲CEO丁原、售
Streamworks，袋鼠雲基於SQL的流計算開發平臺，其通過擴展FlinkSQL，實現FlinkSQL與界面化配置映射結合的方式，完成Kafka源數據的讀入，並支持流數據與Mysql/Oracle/MongDB等數據源進行維表關聯，將
2017年5月，英國《經濟學人》雜誌發表文章，將數據比作“未來的石油”。自那以後，數據是“21世紀最寶貴的資源”這種觀點便傳播開來。 石油在進入消費領域之前，往往要經歷開採、儲運、煉化等過程。同樣，數據也要經過一系列的採集、加工、萃取，才
背景 在大數據時代，存在大量基於數據的業務。數據需要在不同的系統之間流動、整合。通常，核心業務系統的數據存在OLTP數據庫系統中，其它業務系統需要獲取OLTP系統中的數據。傳統的數倉通過批量數據同步的方式，定期從OLTP系統中抽取數據。但
Spark機器學習第六章實現 加載數據集 數據集爲Bike-Sharing-Dataset path = "hdfs:///user/yy/Bike-Sharing-Dataset/hour_noheader.csv" raw_
