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一、大势所趋：云原生大数据随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足，已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲，传统大数据架构主要存在以下几方面的问题：传统大数据组件繁多，安装运维复杂，在生产使用中需要大量的人力支持；

一、概述Pushgateway是Prometheus的一个组件，prometheusserver默认是通过Exporter主动获取数据（默认采取pull拉取数据），Pushgateway则是通过exporter主动方式推送数据到Pushgateway，再由Prometheus主动去拉取Pushgat

与连续处理实时工作负载的动态数据相比，为报告和分析存储静止数据需要不同的功能和服务等级协议(SLA)。目前有许多开源框架、商业产品和SaaS云服务。不幸的是，这些底层技术经常被误解，被过度用于单片和不灵活的架构，并被供应商用于错误的用例。本文将探讨面临的这个困境，了解如何使用原生云技术构建现代数据堆

2020年底，DeepMind旗下人工智能（AI）系统AlphaFold在蛋白质分子结构预测领域取得了史无前例的进步。这不仅有力推动了生命科学领域的发展，也愈发印证了具备掌握“暗知识”能力的AI能够助力人们直接跳过在“未知”暗箱中摸索的过程，而直接抵达“新知”的彼岸。因此，也就不难理解近年来日渐成熟

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saas服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方

引言ApacheRocketMQ诞生至今，历经十余年大规模业务稳定性打磨，服务了100%阿里集团内部业务以及阿里云数以万计的企业客户。作为金融级可靠的业务消息方案，RocketMQ从创建之初就一直专注于业务集成领域的异步通信能力构建。本篇将从业务集成场景的诉求开始，介绍RocketMQ作为业务消息集

1、写在前面本文咱们来聊聊如何通过MQ消息中间件的使用，重构系统之间的耦合，让系统具备高度的可扩展性。首先看一张系统之间的耦合图，大家先不用关注图中数据查询平台和实时计算平台的具体细节。只需知道这里的数据查询平台和实时计算平台两个系统，通过一套共享存储（数据库集群+缓存集群）进行了耦合。2、划分系统

灰度发布的定义互联网产品需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题可以很快控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统。灰度发布系统的作用，可以根据配置，将用户的流量导到新上线的系统上，来快速验证新的功能，而一旦出现问题，也可以马上的修复，简单的说，就是一套A/BTest系统。灰度

​软件测试是对项目研发过程的产物（文档,代码等）进行审查，保障产品质量的过程。我们可以通过手工测试，自动化测试，工具扫描等方法完成这个任务。其中，自动化测试是当前重要的一种测试方法，具有响应速度快、稳定性高、人工干预少的特点，很好的契合了高响应、海量数据验证等需求的测试任务。数据驱动是自动化测试的灵

最近测试给我提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。追查原因之后发现，这个事情没想象中简单，可以说一波多折。1.需求产品有个需求：用户选择一些品牌，点击确定按钮之后，系统需要基于一份默认品牌的商品数据，复制出一批新的商品。拿到这个需求时觉得太简单了，三下五除二就搞

前阵子老板安排了一个新任务，要建设一个商家商品搜索系统，能够为用户提供快速、准确的搜索能力。图片来自Pexels设计要求在用户输入搜索内容时，要能从商家名称和商品名称两个维度去搜索，搜索出来的结果，按照准确率排序，并按商家所属商品的关联关系，来组合数据结构，同时提供API给业务系统调用。背景很简单，

导读在2019年3月份，文章《数据中台已成为下一个风口，它会颠覆数据工程师的工作么?》获得了10万+的阅读量，这对于这样一篇万字左右，干货很多的技术类文章来说，是很少见的。行业称2019年为数据中台元年，为什么数据中台会备受关注，2019年我做了一个数据中台的行业调研，到现在为止，获得了463个有效

 概述ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主

无论你是城市规划师还是小型企业CEO或者是一名软件开发者，利用好数据可以让你更好地为客户提供服务，但是如果没有强有力的隐私保护，你也可能因此失去用户的信任。差分隐私是数据分析的一种手段，旨在提供一种当从统计数据库查询时，最大化数据查询的准确性，同时最大限度减少识别其记录的机会。例如，如果您是一名健康

本文将讨论一些众所周知的概念，如自助法、自助聚合(bagging)、随机森林、提升法(boosting)、堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型。为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰，我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们，希望这样会便于读者理解和记忆。何为集成方法?

 春节前一周，经过社区内部讨论，阿里巴巴大数据引擎Blink作为Flink的分支正式开源。如今，ApacheFlink官方网站发文对Blink贡献回Flink项目的意义作进一步说明，并公布了Blink和Flink的合并计划。社区的合并计划最初会将重点放在有界/批处理功能上，社区将对SQL/

从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时，你会惊喜万分，而且你明白这背后究竟发生了什么。有些算法比较复杂，我们不从简单的算法开始，而是要从非常简单的算法开始，比如单层感知器。本文以感知器为例，通过以下6个步骤引导你从头开始写算法：对算法有基本的了解找到不同的学习资源将算法分解成块从简单

训练有素的士兵无法空手执行任务。数据科学家拥有自己的武器-机器学习（ML）软件。已经有大量文章列出了可靠的机器学习工具，并对其功能进行了深入的描述。然而，我们的目标是获得行业专家的反馈。 这就是为什么我们采访数据科学从业者-大师，真正考虑他们为项目选择的有用工具。我们联系的专家拥有各种专业