6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京开幕。本次峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题。在高峰论坛上，蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉 https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
流图计算，一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态，更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。
NewCDB是在CDB十年技术和产品沉淀的基础上诞生的，腾讯云数据库产品在继承中不断完成突破。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势，100%兼容开源数据库，百万级QPS的高吞吐，不限存储，价格仅为商用数据库的1/10。
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CynosDB产品简介。CynosDB，又称NewCDB，是由腾讯云和TEG基础架构部数据库技术团队联合打造的面向云计算2.0时代的新一代企业级分布式云数据库。在兼容开源数据库MySQL的生态体系下，它重新定义了MySQL分布式架构，从而在单实例极致性能、事务响应延时、存储扩展性以及可用性等关键技术指标上，达到商用级数据库级别；与此同时，它是面向通用硬件进行的软件极致优化，相比商用级数据库，它的性价比非常高，能把云计算共享经济普惠给万千腾讯云用户。 CynosDB名称来源。Cynos源于拉丁
如果我们要新购腾讯云服务器，个人觉得最合适的优惠活动就是腾讯云产品3折起特惠活动了，为什么呢？因为不仅价格低，而且购买简单，新老用户都可以购买。下面我们来说说腾讯云服务器优惠购买为什么要选择腾讯云3折特惠活动的理由：
导读：随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
导语：得益于调度单元是通用的SQL语句，SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦，也正因为此原因，SuperSQL只需专注在最优执行计划生成，并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎，能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中，负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统；数据存储无论是跨集群还是跨数据中心；数据计算无论是报表生成、分析挖掘
今天，数据平台是企业的必选项。长期以来，企业在选择数据平台架构时，多倾向于针对流处理和批处理两大场景分别部署两套方案。近年来，一体化数据融合平台的概念逐渐受到关注，行业开始尝试在同一个架构中同时处理不同类型的数据，简化数据平台技术栈。那么企业真的可以使用一套解决方案应对所有场景吗？一体化数据平台有哪些主流选项？Lambda 与 Kappa 架构各有哪些优势和不足？企业该如何选择适合自己的解决方案？
还记得前不久腾讯混元大模型全面降价的惊喜吗？618，腾讯云智能再掀降价风暴，让每个企业与开发者都能平等地参与使用！
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
如何推进国产芯片产业链条在技术前沿和产业应用落地层面走向高端突破，成为当前行业不得不关注的核心议题。 毫无疑问，国产芯片已经迎来春天。 2020年8月，国务院印发的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》提出，中国芯片自给率要在2025年达到70%。 无疑，这是集成电路产业的重大际遇，但也对行业提出了新的挑战。 尤其是在这样的政策大背景下，如何推进国产芯片产业链条不断在技术前沿和产业应用落地层面走向高端突破，成为当前整个行业不得不关注的核心议题——这其中，就包括了 EDA 软件开发、国产
Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。
笔者在 2021 年底，曾应科技媒体 InfoQ 的邀请，总结了 2021 年的数据平台架构（详见：解读数据架构的 2021：大数据 1.0 体系基本建成，但头上仍有几朵乌云），提出了的 2021 年的 5 个热点、4 个趋势和 3 个挑战。在过去的两年，数据架构领域发生了很多重大变化（很多是拐点级变化），例如大模型技术突破、向量检索成为热点、半 / 非结构化类 Dark Data 开始被关注等等。作为数据平台从业者，笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势？”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。
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何谓计算引擎，一言以蔽之，就是专门处理数据的程序，在大数据之前，人们用数据库来处理数据，人们常说的SQL，它是一种DSL，它的背后正是数据库的计算引擎，但是数据库的计算和存储通常被集成在一起，统称为数据库引擎。
历时一个多月，我们终于结束了【企业级360°全方位用户画像】的项目，想看具体详情的朋友，可以移步至博主的大数据项目专栏一饱眼福…
8月20日，比利时布鲁塞尔西南郊的St.Ghislaina小镇日前遭遇了强雷电天气，而这一恶劣天气的出现也让谷歌位于当地的数据中心不幸“躺枪”。
Vineyard 是一个专为云原生环境下大数据分析场景中端到端工作流提供内存数据共享的分布式引擎，我们很高兴宣布 Vineyard 在 2021 年 4 月 27 日被云原生基金会（CNCF）TOC 接受为沙箱（Sandbox）项目。
1981年，一群年轻人用红油漆把这12个字刷在三合板上，立在了刚刚成立不久的深圳特区蛇口工业园。
在国内的云服务器商家中，腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯是国内互联网龙头企业，信得过，它们的产品是值得信任的。现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。包含普通购买流程，通过价格计算器购买，以及在腾讯云最新活动页面购买三种流程。
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
导语 SuperSQL是腾讯天穹自研的下一代大数据自适应计算平台。通过开放融合的架构，实现一套代码高效解决公有云、私有云、内网的任何大数据计算场景问题。我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。用户能够从繁杂的底层技术细节中解脱出来，专注于业务逻辑的实现，像使用“数据库”一样使用“大数据”，实现业务逻辑与底层大数据技术的解耦。 背景 在大数据生态里，不同计算引擎适合不同的计算场景，Spark适合
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
GIIS （Global Information Industry Summit）峰会已经结束一周了。
在刚过去的618购物节，某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据，订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后，导致客户体验下降和销售机会流失，甚至损害品牌声誉。这一场景，展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
Kafka 是消息队列中间件的代表产品，它与RocketMQ和RabbitMQ最大的区别在于：在某些场景，可以弃用Flink、Spark这样的计算引擎，借助Kafka Stream轻松实现数据处理。也即，Kafka不仅是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。 最新版本 3.0的发布，使得Kafka这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对KRaft元数据和API进行了诸多突破性的改进： “KRaft Controllers 和 KRaft Brokers，能够为元数据主题 __cluster_metadat
Kafka 是消息队列中间件的代表产品，它与 RocketMQ 和 RabbitMQ 最大的区别在于：在某些场景，可以弃用 Flink、Spark 这样的计算引擎，借助 Kafka Stream 轻松实现数据处理。也即，Kafka 不仅是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。 最新版本 3.0 的发布，使得 Kafka 这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对 KRaft 元数据和 API 进行了诸多突破性的改进： “KRaft Controllers 和KRaft Brokers，能够为元数据主题 __
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请求的大小（size）越大，结果将越准确，但计算最终结果的成本也将越高（这两者都是由于在分片级别上管理的优先级队列更大，并且节点和客户端之间的数据传输也更大）。
这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
流批一体是一种架构思想，这种思想说的是同一个业务，使用同一个sql逻辑，在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起，已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
大家好，这次来使用轻量应用服务器搭建一个Google小恐龙游戏网站，回忆一下经典，同时打发时间哈哈
在互联网时代，图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性，静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据，流式地构建动态图数据关系，并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘，是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注，本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分，可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动，承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验，以及图计算在未来的发展趋势。
其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询，譬如groupBy等操作，分布式存储则提升了处理的数据规模。
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