2014年注定是全球手机行业的"洗牌大年"，洗牌的原因多种多样，运营商降低补贴、4G时代到来、血腥的硬件大战，日前，苹果突然破天荒地宣布与IBM合作，更是让全球手机企业如履薄冰--未来哪家手机企业不掌
最近某在线旅行预订平台，被网友曝出“大数据杀熟”的消息。尽管这家在线旅行预订平台第一时间澄清是“系统bug”，但却依然难以让网友们对自己的钱包放心，毕竟，“大数据杀熟”事件已经多次出现，而手段更是层出不穷。
继去年爆出了“酒店同房不同价”的消息之后，前两天微博网友@陈利人 发文称，在携程订票未支付时，发现忘记勾选“报销凭证”，退回修正再支付时被提醒“已无票”。重新搜索该票，价格贵了近1500元。
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
12月26日，国家市场监管总局依法对知网涉嫌垄断行为做出行政处罚决定。责令知网停止违法行为，并处以其2021年中国境内销售额17.52亿元5%的罚款，计8760万元。
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
作者：konradliu，腾讯CSIG区块链产品经理 |导语 大数据时代，数据源源不断产生并且汇集，数据已经成为企业间竞争的关键和影响国家竞争力的重要因素，大规模数据汇聚导致数据垄断困境的出现，进一步，使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清、数据价值如何合理定价等问题如何解决，并使数据得到正确和规范的使用是决定大数据继续发挥价值的关键，也
【大数据文摘-原点栏目】 “原点”坐标中的定位点、起点，万事开头难，但只要起步，一切皆有可能。2015年初, 大数据文摘“原点”栏目成立。这是针对大数据初创公司的采访栏目。通过在线采访的方式，对与大数据相关的初创团队进行采访，介绍项目、技术、商业模式。初期，我们的采访对象是美国等发达国家的大数据相关的初创企业，他们一般已经获得天使或A轮投资。 我们希望通过“原点”，为读者打开一扇门，看到国外“大数据”初创公司是如何启动、运营的，看到这些创业公司后面的人、团队有着怎样一种情怀。同时我们也会真诚帮助那些
我们身处在一个数字化商业的时代，作为一名IT工作者，如何保证我们所设计的系统、开发的服务在面对复杂不确定的网络环境中，还要去交付准确可靠稳定的服务？ 我们在数以千计微服务支撑的云计算平台下，怎么考虑不
因为数据时代全面来临，大数据、人工智能等技术引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。
每次我们用电脑、用手机或是用平板电脑打开一款App时，都会以数字的形式留下浏览的痕迹和路线。绝大多数人都知道，遇到问题就找谷歌，想要与朋友互动就找facebook。但其实我们了解的只是这些网络的基本用途，我们所掌握的也只不过是一个模糊的概念。事实上，互联网所具备的更深层次的内容我 们根本是看不到的。
小米从 2019 年开始引入 Flink 并处理实时计算相关的需求，从第一个接入的版本 1.7 到最新的 1.14，累计已升级更新了 6 个大的版本，目前已接入包括数据采集、信息流广告、搜索推荐、用户画像、金融等在内的全集团所有业务线的 3000+ 任务，日均处理 10 万亿 + 的消息，并在国内外搭建了 10+ 集群。
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，它的出现为大规模的数据处理提供了一种可靠、快速的解决方案。我们先初步了解Kafka的概念、特点和使用场景。
Kafka在大数据流式处理场景当中，正在受到越来越多的青睐，尤其在实时消息处理领域，kafka的优势是非常明显的。相比于传统的消息中间件，kafka有着更多的潜力空间。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。
如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
在前文《Flutter/Dart中的异步》里，我们知道了Flutter/Dart程序是事件驱动的，Dart代码都是以Isolate的形式存在。每个Isolate内部都有一个事件循环，
Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。对于大规模消息处理应用程序来说，Kafka是一个很好的解决方案。它通常与Apache Hadoop和Spark Streaming一起使用。
在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。Kafka不仅提供了高吞吐、低延迟的消息传递功能，还通过其独特的设计和机制确保了消息的可靠传输。其中，消息确认机制是Kafka确保消息可靠传递的关键环节。本文将深入探讨Kafka的消息确认机制，包括其工作原理、相关配置以及对系统性能的影响。
内容提要：近年来，大数据「杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密，这一行为深受广大用户诟病。不过，根据文旅局最新发布的规定，大数据「杀熟」行为将于 10 月 1 日起被明令禁止。
1.Storm是什么，应用场景有哪些？ 2.Storm有什么特点？ 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？ 4.Storm本地模式的作用是什么？ 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
QueueFullException 是一个异常，通常在消息队列（Message Queue）中使用，当尝试将消息放入队列时，如果队列已满，则可能会抛出此异常。以下是一些可能导致 QueueFullException 的情况：
大数据文摘翻译团队出品 翻译/于丽君 校对/袁君洋 想随时和在8个国家的大数据从业者讨论问题吗？加入大数据文摘的翻译志愿者团队吧 回复“翻译”和“志愿者”了解更多。 转载需保留以上信息 点击文末“阅读原文”查看原文 如果知识就是力量，那么预测分析便应诺了关于未来的终极认知。 这样的认知来的并不容易，但是数字信息的日益密集化、公司之间更深层次的自动连接以及增强的存储和计算能力为企业家们创造了新的选项。历史上首次可预测的未来已经触手可及，这其中包括对潜在的未来行为和结果的各种可能性以及日益增长的认知。这也
本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述， 其中综合了十个有关报告，介绍了十个大数据在如今的市场营销和销售策略中的应用。其中增长很快的一个领域就是定价：管理价格以及通过销售网络传播和优化定价。在有大数据算法和先进的分析技术的今天，为给定的产品或服务实现价格优化越来越不在话下。就连在不是那么有弹性的大宗商品驱动行业中，简化日常定价决策也已经是非常常见的了。 ◆ ◆ ◆ 大数据对市场营销和销售的巨大贡献 当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
信贷业务俗称放贷，传统银行主要从事业务。表现形式有面向企业的贷款，房贷，P2P，花呗、借呗、白条等。
1，大数据的运用-案例 CieloMar:CaRRot能不能例举一个你们公司里大数据分析的例子，以及如何定价 CaRRot:数据公司的实用案例： 我就说我最近做的这个吧，某个服装快消品牌想了解中国的洗衣习惯，比如什么样的面料会机洗，什么会手洗，什么要干洗。第一步就是采集信息，从新浪微博上采集近3年相关的微博(按相关关键字)，第二步清洗数据与存储，把没用的信息顾虑掉，有用的进行分类存储。第三步就是数据挖掘，按照数据挖掘的算法进行一些运算(比如这个场景比较适合关联规则)来得出结果，至于这个结果
<数据猿导读> 近日，数据猿作为独家全程直播与专访媒体，受邀参加“全球大数据峰会 Global Big Data Conference”,峰会当天我们数据猿记者分别专访了8位在大数据领域颇有见地的行业
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
导 读 机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。使用DBSCAN聚类算法 首先，我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法，可以基于提供的数
随着大数据和云计算技术的飞速发展，实时数据处理的需求日益增长。在这样的背景下，Kafka以其高吞吐量、低延迟和可靠的消息传递机制，成为了构建实时数据管道和流应用的首选工具。然而，消息的可靠性是Kafka能够广泛应用的关键之一。
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近日，"大数据杀熟"的讨论在朋友圈刷屏。 起因来在2月28日《科技日报》的一篇报道，一位网友自称“廖师傅廖师傅”称，自己经常通过某旅行网站订一个出差常住的酒店，长年价格在380-400元左右。淡季某日，自己的账号查到酒店价格还是380元，但朋友的账号查询显示价格仅为300元。无独有偶，自己通过某叫车平台预约了普通网约车，但来了一辆七座商务车，以为被免费升级了，谁知查询过往记录发现，基本都是按照升级后的车型收费的。他称，自己被“大数据杀熟”了。 因为这种电商对老熟客反而更不友好的销售方式一时让群众难以消化，
<数据猿导读> 近日，由贵阳市政府等五方共同建设的全国第一家大数据资产评估实验室在贵阳正式揭牌。并且实验室已经迎来了第一单“生意”，也就意味着我们已经走在了为大数据估价的道路上，下面让我一同听听专家对
产业大数据创新应用 ——“产业+大数据+金融”的产业升级转型创新思路 5月31日，中润普达（集团）公司董事长杜登斌在出席首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛时，从自己的人生经历出发，带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待；对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入；“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考，关注更有价值的未来市场。 产业互联网将是下一个百万亿商业时代 首先，杜登斌谈了对“互
点击标题下《大数据文摘》可快捷关注 文章来源: Mckinsey Company 翻译：郭芳菲 校对：Lynda（转载请保留） 正确定价的重要性其实是很难评估的。产品平均价格每上涨1%，企业营业利润就会同比增长8.7%（当然，这是在假设没有损失量的情况下）。然而，据我们估计，成千上万的定价决策企业中每年有高达30%的企业未能提供最佳定价。这对企业是一个巨大的损失。让人觉得尤为烦恼的是海量的可获得的数据可以为公司提供一个制定更好定价决策的机会，但是大数据具有复杂性，而那些能够解决大数据复杂性的办法的价值是巨大
大数据文摘作品，转载要求见文末 选文|薛菲 翻译|陈妍君 赵娟 校对|薛菲 Aileen 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能： 社区规划（CTO角色） 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师 感兴趣的朋友，请在大数据文摘后台回复“社区”了解详细信息，谢谢 ◆ ◆ ◆ 前言 本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述，
近日，在2016百分点数据与价值国际论坛上，EIU（全称The Economist Intelligence Unit，经济学人智库）亚洲咨询总监Alexander van Kemenade对于当前商业环境下大数据如何驱动商业运营和管理决策进行了分享。在当前环境下，是什么让大数据落地踟蹰不前？企业应用大数据亟待解决哪些问题？Alexander van Kemenade都做了怎样的阐述？请阅读如下全文。 大数据驱动商业模式革新 技术与人才储备成为挑战 自从大数据理念诞生以来，其在挖掘消费者需求
9月28日消息，OpenAI 称，ChatGPT不再局限于2021年9月之前的数据。ChatGPT现在可以浏览互联网，提供最新的权威信息，并提供来源链接。
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