阿里重磅开源Blink:为什么我们等了这么久?

针对 Blink 的重要新特性、开源后 Blink 与 Flink 之间的关系、Blink 后续规划等问题进行了解答。阿里巴巴与 Flink随着人工智能时代的降临和数据量的爆发,在典型的大数据业务场景下,数据业务最通用的做法是:选用批处理的技术处理全量数据,采用流式计算处理实时增量数据。在很多的业务场景之下,用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是,用户用于批处理和流处理的两套计算引擎...

专访百度熊辉:有人转AI纯粹因为好找工作,这样的人不是我想要的

年初加入百度的,当初为什么选择加入百度? 熊辉:加入百度主要是因为:第一,我已经很了解百度。第二,百度有很多的数据平台和数据资源。现在的人工智能浪潮跟前两次很不一样,这一次最重要的是数据驱动。 从应用场景到数据,再到 AI 算法,这是一个铁三角的循环。应用场景可以产生数据,数据的质量提高之后,可以帮助提升 AI 算法,AI 算法变得更好以后就会产生更多的应用场景,这是一个良性循环。 百度的应用场景非常...

krpano 户型地图雷达

效果:点击地图按钮时,小地图移入,再次点击时移出。地图上显示表示场景位置的坐标点,和可控制场景观看方向的雷达区。插件:radar.js(plugins)radar.swf(plugins)图片:1.地图开关按钮2.场景小地图3.雷达标点的选中和未选中两张图步骤:1.制作地图开关按钮。(皮肤文件) <layer name="skin_btn_lit...

Android中一张图片占据的内存大小是如何计算

讲这么专业,还是按照我粗坯的理解来给大伙讲讲。图片内存大小网上很多文章都会介绍说,计算一张图片占用的内存大小公式:分辨率 * 每个像素点的大小。这句话,说对也对,说不对也不对,我只是觉得,不结合场景来说的话,直接就这样表达有点不严谨。在 Android 原生的 Bitmap 操作中,某些场景下,图片被加载进内存时的分辨率会经过一层转换,所以,虽然最终图片大小的计算公式仍旧是分辨率*像素点大小,...

[原创]分布式系统之缓存的微观应用经验谈(三)【数据分片和集群篇】

程序设计中,解决高并发以及内部解耦的关键技术离不开缓存和队列,而缓存角色类似计算机硬件中CPU的各级缓存。如今的业务规模稍大的互联网项目,即使在最初beta版的开发上,都会进行预留设计。但是在诸多应用场景里,也带来了某些高成本的技术问题,需要细致权衡。本系列主要围绕分布式系统中服务端缓存相关技术,也会结合朋友间的探讨提及自己的思考细节。文中若有不妥之处,恳请指正。 为了方便独立成文,原谅在内容排版...

最全Java面试266题:算法+缓存+TCP+JVM+搜索+分布式+数据库

在自己的代码中,如果创建一个java.lang.String类,这个类是否可以被类加载器加载?为什么。 说一说你对java.lang.Object对象中hashCode和equals方法的理解。在什么场景下需 要重新实现这两个方法。 在jdk1.5中,引入了泛型,泛型的存在是用来解决什么问题。 这样的a.hashcode() 有什么用,与a.equals(b)有什么关系。 有没有可能2个不相等的对象有...

django框架--中间件系统

目录 零、参考一、中间件的基本理解二、中间件的系统定位三、中间件的配置四、中间件的执行流程五、中间件与装饰器之间的思考六、中间件的应用场景七、内置中间件八、总结 零、参考https://www.jb51.net/article/136422.htmhttps://www.jb51.net/article/143832.htmhttps://www.jb51.net/article...

ES 内存深度解析

上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案。 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据总量、mapping设置、查询方式、查询频度等等。默认的设置虽开箱即用,但不能适用每一种使用场景。作为ES的开发、运维人员,如果不了解ES对内存使用的一些基本原理,就很难针对特有的应用场景,有效的测试、规划和管理集群,从而踩到各种坑,被各种问题挫败。 要理解ES如何使用内存,先要理解下面两个基本...

新数仓系列:Hbase国内开发者生存现状(2)

大数据前几年各种概念争论很多,NoSQL/NewSQL,CAP/BASE概念一堆堆的,现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网,分控,各种数据分析等等具体场景。概念很高大上,搞得久了就会发现,大部分都还是数据仓库的衍伸,所以我们称呼这个为“新数仓”,我准备写一系列相关的文章,有没有同学愿意一起来的?请联系我。前面有一些相关文章,大家可以看看:新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1)HBas...

Logan:美团点评的开源移动端基础日志库

实会很难受。这就像一个侦探遇到了疑难的案件,当他用尽各种手段收集线索,依然一无所获,那种心情可想而知。我们收集日志复现用户Bug的思路和侦探破案的思路非常相似,通过搜集的线索尽可能拼凑出相对完整的犯案场景。如果按照这个思路想下去,目前我们并没有什么更好的方法来处理这些问题。不过,虽然侦探破案和开发者查日志解决问题的思路很像,但实质并不一样。我们处理的是Bug,不是真实的案件。换句话说,因为我们的“死...
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2020-10-25 13:51:23 1603605083