大数据和云计算技术周报(第86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:ES、聚类、调度、Hbase、搜索排序、flink、MongoDB、Redis。全是干货,希望大家喜欢!!!


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1MongoDB

又要赚钱,又要开源,有点矛盾。

https://mp.weixin.qq.com/s/pzMiKEqHzxCucOW2GT1ZBA

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2ES 

京东到家近几年业务的快速发展,本文主要介绍了订单中心 ES 架设方案也不断演进,及在此过程中踩过的坑。

https://mp.weixin.qq.com/s/n8ZfAabQ2lmcSExXrgjpuw

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3MongoDB 

本文讲述了MongoDB Stitch和MongoDB Atlas在区块链技术下的身份管理应用的中的使用,以及MongoDB Stitch四项核心能力。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1382023

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4聚类 

聚类作为一种无监督技术,在很多的场合非常的有用,本文介绍5个非常常用的聚类算法,以及各自的优缺点。

https://mp.weixin.qq.com/s/P332yyI3_gY5ds-PwxWxWw

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5Redis

本文主要介绍 Redis 的内存模型(以 3.0 为例),包括 Redis 占用内存的情况及如何查询、不同的对象类型在内存中的编码方式、内存分配器(jemalloc)、简单动态字符串(SDS)、RedisObject 等;然后在此基础上介绍几个 Redis 内存模型的应用。

https://mp.weixin.qq.com/s/m-RdJQdG-qW-BLquorhMlQ

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6搜索排序 

搜索排序问题在机器学习领域有一个单独的分支,Learning to Rank(L2R)。主要分类如下:

根据样本生成方法和Loss Function的不同,L2R可以分为Pointwise、Pairwise、Listwise。

按照模型结构划分,可以分为线性排序模型、树模型、深度学习模型,他们之间的组合(GBDT+LR,Deep&Wide等)。

在排序模型方面,点评搜索也经历了业界比较普遍的迭代过程:从早期的线性模型LR,到引入自动二阶交叉特征的FM和FFM,到非线性树模型GBDT和GBDT+LR,到最近全面迁移至大规模深度学习排序模型。本文介绍下传统机器学习模型(LR、FM、GBDT)的应用和优缺点,以及深度模型的探索实践过程

https://tech.meituan.com/2019/01/17/dianping-search-deeplearning.html

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7Hbase 

本文从以下几方面详解了分布式数据库HBase的架构设计:

1、传统数据库回顾

2、分布式基础理论

3、HBase特征

4、HBase底层架构

5、HBase设计要点 

https://mp.weixin.qq.com/s/FcLhJjHTK4vKF_Z_1-FV8Q

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8netty 

本文详细讲解了 使用netty作为http的客户端,pool又该如何进行设计。复用类型的选型,组件选型,pool的设计等面临的问题是什么。

https://mp.weixin.qq.com/s/Vk5X-QquAUq9OYqY9L5CDw

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9flink 

flink批处理,将结果写入到elasticsearch。

https://segmentfault.com/a/1190000017874148

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10调度 

本文从批量处理的概念出发,结合开源批量框架SpringBatch和TBSchedule,简要介绍了批处理型服务架构的设计。可以看到目前虽然有很多已经被广泛使用的批量处理框架,但是还是存在着很多不完善的地方。。

https://mp.weixin.qq.com/s/yaYIZ1kh235Th4XWZSZwXg

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11开心一刻   
 

面试官:解释一下什么叫做死锁,解释明白我们就会要你。

我:先发 offer,签完 offer 再解释

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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