大数据和云计算技术周报（第69期)

大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。

    

本期会给大家奉献上精彩的：Flink、spark、redis 、mongodb、深度学习 、TiDB、量子计算机、MySQL、Elasticsearch、Sql优化、NoSQL 。全是干货，希望大家喜欢！！！

#大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！也请同学们继续打赏，支持社区，支持编辑们持续奉献高质量知识！

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特别提醒，文末有惊喜！

以下是正文，限于众编辑水平有限，不保证大家都喜欢。（如果链接不能点开  请用二维码  谢谢）

１

Flink

本文从编程模型、任务调度、时间机制、Kafka 动态分区的感知、容错及处理语义、背压等几个方面对比 Spark Streaming  与 Flink。

https://mp.weixin.qq.com/s/jR4qV7ms2iCGct8ALZmAvQ

2

spark

 

传统的 MapReduce 虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是在迭代计算式的时候，要进行大量的磁盘 IO 操作，而 RDD 正是解决这一缺点的抽象方法

https://mp.weixin.qq.com/s/DiCNoIxUQWvwCKDZZshwPw

3

mongodb

 

本文讲述了利用mongodb保存图片常用的两种方法的python实现方式；。

https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/79271436

4

TiDB

 

TiDB 可以直接替代 proxy+MySQL 的架构，服务高可用性、数据高可用性、横向扩展性都由 TiDB 集群完成，完美解决了数据量增量情况下出现的很多问题。而且，TiDB 在数据量越大的情况下性能表现得比 MySQL 越惊艳。

https://mp.weixin.qq.com/s/AytrDFT2AeRXn1UzLBFgxA

5

深度学习

本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。

https://mp.weixin.qq.com/s/kizDVvGp575EwwLKyJou2A

6

量子计算机

 

潘建伟团队日前成功实现了器件无关的量子随机数，将在数值模拟、密码学等领域广泛应用，并有望形成新的随机数国际标准。

https://mp.weixin.qq.com/s/34CTcGwvCbgawe04o77BZQ

7

MySQL

 

可以理解下MySQL核心模块间的交互

https://blog.csdn.net/github_37030657/article/details/82805690

8

Elasticsearch

 

Elasticsearch Top5典型应用场景，是否你的需求也在这些场景中

https://mp.weixin.qq.com/s/ys0RtGtK9V93hebYs2y_vw

9

NoSQL

 

在这篇文章里，我将针对NoSQL数据库的分布式特点进行一些系统化的描述。分为:数据一致性，数据放置和对等系统这三部分。

https://mp.weixin.qq.com/s/RCTBUCcHrYxZ-aMOtaOYwg

10

SQL优化

如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。近日，伯克利 RiseLab 公布了一项研究表明，深度强化学习可以被成功地应用在优化 SQL 连接上。对于大型的连接，这项技术的运行速度比传统动态规划快上 10 倍，比穷举快上 10000 倍。。

https://mp.weixin.qq.com/s/ADZlLx6gMTFU6IoBCF669g

11

开心一刻   

 

一个程序员向上帝请求：“让我这辈子写出一个没有bug的程序吧”；上帝答应了；于是这个程序员获得了永生。

致谢：

周蓬勃、王在道、孙亚飞、冯艺帆、陈少军、邓开表、张少华、薛述强、刘彬、刘超、廖程鹏、董言、吕西金、朱洁、蓝随、黄文辉、郭飞、

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