大数据和云计算技术周报（第84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：NewSql、Quicksql、用户画像、AL、spark、Flink、MangoDB、Redis。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

NewSql

流存储，新概念，值得看一看。

https://mp.weixin.qq.com/s/4h7JDItBFhWkEex6eeaJTg

2

Quicksql

 

Quicksql旨在成为简单，更安全，更快速的跨数据源统一SQL查询引擎。

它帮助用户减少在使用不同数据引擎时需要的学习成本和切换成本，忽略不同数据引擎底层存储和数据查询方式的差异，使用户仅需要关注查询的业务逻辑和数据本身。对于组织而言，这样的设计可以大幅度提高整体数据分析的效率，降低新员工的培训成本，更快速更高效的帮助组织使用数据促进发展。

https://mp.weixin.qq.com/s/yVB5MMgBUSMtuRCXmupC6Q

3

Spark

 

spark开发就像一家公司大了后,老板就只在纸上画出接下来使用什么资源(source)来干什么事情(tranformtion 标记).老板规划完成后,然后下指令(action)开干,然后等待结果. 工程开始后driver理解这个图纸,安排executor干活.完成后driver最后向老板汇报结果。

https://mp.weixin.qq.com/s/FJr8SDCYifjI6xSFXxLmhA

4

MongoDB

 

本文讲述了如何使用Golang+MongoDB打造一个站点，站点目录结构采用了REST API，并且介绍了处理MongoDB的mgo库。

https://studygolang.com/articles/5347

5

AL

现在的公共交通越来越方便，很多城市都有地铁，日常使用的地图App都提供了地铁线路换乘方案的功能，只要输入起点和重点，App就能给出你换乘的方案，可是这个功能背后的算法又是怎么样的呢。这篇文章将会告诉你。

https://mp.weixin.qq.com/s/swtPpq5Nr0IB16ssOxyRtQ

6

用户画像

 

标签画像是精准营销、产品应用的中间层基础，可以实现的业务价值包含基于用户群体的生命周期管理、高价值客户深入开发、交叉营销，也可以输出用于个性化推送、个性化推荐以及个性化实时营销，同时也是数据分析和用户分析的属性源，具备非常强的应用价值。

https://mp.weixin.qq.com/s/_3puB-wkxAL-9_ryQk1Nzw

7

AL

 

在机器学习中常常会见到要对数据one-hot编码处理一下，那么什么是one-hot呢？为什么需要对数据进行one-hot预处理呢？本文将会对这些答案进行直观的解释。

https://mp.weixin.qq.com/s/H_kQ2yV7osz57U_hLFQaTw

8

数据行业变更

 

希望每一个独立的人是雇佣军，更希望一个团队是复仇者联盟，用在数据团队同样合适。

https://mp.weixin.qq.com/s/X58eBF3-QzZe65vcrF9uwQ

9

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 Stream  与 Flink

https://mp.weixin.qq.com/s/qamHUR8vDbxDOnLcUa4jLw

10

Redis

 

Redis 为我们提供了5种数据类型，本文主要讨论这5种数据类型的功能特点，弄清楚它们分别适合用于处理哪些现实的业务场景，我们又该如何组合性使用这5种数据类型，找到解决复杂cache问题的最优方案

https://mp.weixin.qq.com/s/1MyuwiLQ5ttObqpl8PYoLQ

11

开心一刻   

 

同事说，他在写“i++”的时候总觉的自己写的是“我艹”，有木有同感？？

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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