大家好我是小蕉。 今天跟大家分享一下Spark的运行机制以及运行模式。 从运行机制来看，长下面这样子。 Spark任务由Driver提交Application给Master，然后由Master将App
互联网技术将我们带入了信息爆炸的时代，面对海量的信息，一方面用户难以迅速发现自己感兴趣的信息，另一方面长尾信息得不到曝光。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。美图拥有海量用户的同时积累了海量图片与视频，本文分享了美图数据技术团队在个性化推荐上的实践与探索，展现了美图个性化的发展路线，通过推荐系统有效建立了用户与内容的连接，大幅度提升产品的用户体验。
4月12日，在腾讯分享日的大数据分论坛上，腾讯首次对外展现了自己的大数据平台，受到外界的普遍关注，后续，我们将持续为大家分享腾讯大数据的方方面面。本篇为综述篇，针对整体情况做概要性的介绍，后续将会有更详细的离线计算、实时计算、数据实时采集以及大数据应用产品等系列文章输出，绝对干货，敬请期待。 腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户。特别是随着传统业务增长放缓，以及移动互联网时代的精细化运营，对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时
腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务，腾讯的大数据平台做了那些工作？具备哪些能力？记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生，他将给大家揭秘腾讯的大数据平台！ 建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰（腾讯大数据团队使命） CSDN： 首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。 蒋杰：我是蒋杰，目前是腾讯数据平台部的负责人。我的第一份工作其实并非在互联网行业，而是在传
image.png 大数据，这个词越来越热，很多人都在谈大数据，其实很多张口闭口大数据的人，或许都不知道数据是如何产生、传递、存储、运算到应用的。其实我一直感觉大数据这个东西有时候真的不是一般企业可以玩的溜的，特别是随着传统业务增长放缓，以及移动互联网时代的精细化运营，对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时候，如何从大数据中获取高价值，已经成为大家关心的焦点问题。 腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据
随着在线教育的发展，很多学校也开始考虑接入内网完善搭建在线教学平台方案，为的就是能够避免由于类似疫情这种情况所造成不能到校上课的情况，接下来小编将会提供一套完整的针对于讲师端的内网搭建在线教学平台方案，以做参考。
在 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China2021 大会上, 英特尔®有多场技术分享，这里要给大家特别推荐的一场分享为：
随着广告和内容等推荐场景的扩展，算法模型也在不断演进迭代中。业务的不断增长，模型的训练、产出迫切需要进行平台化管理。vivo互联网机器学习平台主要业务场景包括游戏分发、商店、商城、内容分发等。本文将从业务场景、平台功能实现两个方面介绍vivo内部的机器学习平台在建设与实践中的思考和优化思路。
其实事务处理对我们来说并不陌生，但是很多人对事务处理的理解似乎有点弄不清，觉得事务处理只存在于数据库中。导致这样的结果是有原因的，当我们开始准备学习编程的时候，都是从某些编程语言开始学起，而不像人家的国外会先从概念、原理、模型开始学习，所以我们都会将某些技术与一些语言、平台联系在一起，导致我们学习其他的语言或者平台会很吃力。
FileConverter 是一个非常简单的工具，允许您使用 Windows 资源管理器的上下文菜单来转换和压缩一个或多个文件。
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。仿佛一夜之间，不谈人工智能就是落伍，不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。 但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时，他们会发现，一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点，而找到一个好的人工智能工程化落地场景，以及快速搭建人工智能工程化技术方案，变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。 究其本质，取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为，尤其是在深度学习领域，有人调侃称，每年发表的论文堆起来比东方明珠塔还高。可以说，深度学习依然是不可解释的、依靠经验调参的
政采云自助取数平台历时一年左右的时间开发，从 0 到 1，基于取数流程长、取数成本高、取数效率低、数据安全不可控等痛点，经历数次大的版本迭代，目前平台功能已能覆盖内部员工日常取数的大部分场景。本文将对自助取数平台的功能模块和系统设计做简略的介绍。
腾讯云创多媒体引擎企业管理后台可帮助用户管理购买的资源以及平台，并查看各平台的用量，自定义平台的域名、logo、登陆背景，并指定用户端的管理员。本文将介绍如何使用腾讯云创多媒体引擎企业管理后台。
李汇波，腾讯业务运维高级工程师，目前就职于TEG 云架构平台部 技术运营与质量中心，现负责微信、QQ社交类业务的视频转码运维。 摘要 随着短视频兴起和快速发展，对于视频转码处理的需求也越来越多。低码率高清晰，4K、超清、高清、标清适配不同终端和不同网络环境来提升用户体验，以及水印、logo、裁剪、截图等多样化的用户需求。 对于资源的多样化需求和弹性扩缩容也需要快速响应，而随着公司自研上云项目的推进，设备的稳定性和多样性可提供更多选择，来满足像朋友圈、视频号、广告、公众号等转码业务快速、稳定、抗突发的资源需
常耀国，腾讯SRE专家，现就职于PCG-大数据平台部，负责千万级QPS业务的上云、监控和自动化工作。 背景 BeaconLogServer 是灯塔 SDK 上报数据的入口，接收众多业务的数据上报，包括微视、 QQ 、腾讯视频、 QQ 浏览器、应用宝等多个业务，呈现并发大、请求大、流量突增等问题，目前 BeaconLogServer 的 QPS 达到千万级别以上，为了应对这些问题，平时需要耗费大量的人力去维护服务的容量水位，如何利用上云实现 0 人力运维是本文着重分析的。 混合云弹性伸缩 弹性伸缩整体效果
[第1篇] SOA需要怎样的事务控制方式 在一个基于SOA架构的分布式系统体系中，服务（Service）成为了基本的功能提供单元，无论与业务流程无关的基础功能，还是具体的业务逻辑，均实现在相应的服务之中。服务对外提供统一的接口，服务之间采用标准的通信方式进行交互，各个单一的服务精又有效的组合、编排成为一个有机的整体。在这样一个分布式系统中某个活动（Activity）的实现往往需要跨越单个服务的边界，如何协调多个服务之间的关系使之为活动功能的实现服务，涉及到SOA一个重要的课题：服务协作（Service Co
在大数据行业里，2006 年 Hadoop 的诞生，给我们带来了变革意义的改变，大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统，无论是先前十分繁荣的 Hadoop，还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等，都被广泛地使用着。
在用户上云初期，对于云资源的管理通常处于较为松散的状态。而随着资源用量的增加以及使用到的产品种类的多样化，云上成本支出日益激增 ，企业对于成本精细化管理的诉求也愈发强烈。从使用云产品维度看，成本的计算方式从服务器计算、存储以及网络的开销用量的简单场景，演进成了不同场景化的云原生PaaS服务。对于云平台管理人员来说，使用完全托管的PaaS服务能够在免除部署运维管理成本的情况下，通过云平台工具直接对资源及上层应用统一管理，例如云监控、云安全中心、资源编排、ARMS调用链工具、SLS日志服务等。在新的平台架构下，当线上出现故障时，工程师需要有对应的服务使用权限，并对这些云平台工具快速排查定位问题。
关于sdrtrunk sdrtrunk是一款针对软件定义无线电安全的跨平台研究工具，该工具基于Java开发，可以帮助广大研究人员针对使用软件定义无线电（SDR）对集群移动设备和相关无线电协议进行解码、监控、录制和流传输。 系统要求 操作系统：Windows 64位、Linux 64位或macOS 10.14+； CPU：4核心； RAM：8GB+； 工具下载 广大研究人员可以直接访问该项目的Releases页面下载对应平台的sdrtrunk版本。 工具使用 Linux/mac
在我的工作和生活中，我一直都很注重效率工具的使用，这么些年下来也积累好几款很不错，但是又不为大多数人所熟知的软件工具，我用起来得心应手，很不错。那我就像在此给大家做个分享，希望你们都能多多提升工作效率。且本篇以后会进行不断更新，及时将好用的工具推荐给大家。希望能对大家有所帮助~
关于资源管理业界主要框架，大家可以看我前面的文章。资源管理框架（mesos/YARN/coraca/Torca/Omega)选型分析。业界当前最典型的就是YARN和MESOS，各自有支持者。 YARN和MESOS基本原理和框架类似，都是二层调度的思路，将集群的资源统一拿出来单独管理，在框架的本身上在构建应用，应用负责任务的创建，调度，框架本身负责资源的分配。可以说当前资源管理框架主要做到了两个基本点： 1、分：集群资源统一管理，根据应用进行分配。YARN上有从hadoop 1.0继承过来的Fair Sche
前文（探讨 | 企业级IaaS私有云平台异构资源纳管）提到的物理机异构之外，私有云架构设计中更常见的是虚拟化异构。大型企业内部通常用商业级虚拟化软件承载主要业务系统，非核心业务或者开发测试环境往往部署在开源虚拟化软件之上。此时，讨论虚拟化异构解决方案就显得尤为必要。
云计算市场规模已经达到了 4453 亿美元，并且还会持续猛增。疯狂增长的背后，有分析公司指出：2021 年超过三分之一的云支出被浪费了。云计算时代如何有效的分摊、管理、优化成本？ 今晚晚19点30，Linux 基金会亚太地区开源布道师团队与【云原生正发声】节目联手，推出【Cloud FinOps —— 云上的资源管理和成本优化】线上直播，与大家分享云计算时代如何有效的分摊、管理、优化成本。 精彩内容不容错过，欢迎小伙伴们报名参与哦～ 直播平台 5个平台同步直播 云加社区【云原生正发声】专区 直播
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
伴随数字化转型走向深入，企业人力资源数字化也进入快速发展阶段，人力资源的价值也得到了重新审视和定义。政策层面，《十四五规划和2035年远景目标纲要》、《“十四五”国家信息化规划》等一系列政策文件相继颁布，国家及各部委都在鼓励企业人力资源数字化“上云”发展，推动人力资源管理数字化持续升级。同时，受疫情因素影响，远程办公、线上招聘、视频面试、线上培训等新型办公模式相继涌现，加速了企业人力资源数字化进程。并且，面对外部复杂多变的商业环境，传统的人力资源管理已经无法快速、敏捷地适应企业的战略发展需求，企业亟需借助数字化技术手段打造柔性敏捷组织，以快速响应市场环境变化、有效解决企业经营难题。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
随着用户需求的升级和云原生技术的发展，云原生已成为企业应用上云降本增效的利器。11 月30 日，在 2022 腾讯全球数字生态大会云原生专场，腾讯云发布了容器服务的三项能力全新升级，并向外界解读了腾讯自研业务上云的经验价值和技术成果。 会议开场，腾讯云原生产品中心架构总监 陈浪交 讲述了腾讯云容器服务 TKE 过去几年的发展历程。自 2018 年上线以来，TKE 逐渐承担了统一腾讯整体资源管理与调度平台的重任，并支撑集团于 2022 年完成了海量自研业务的全面上云，上云规模突破 5000 万核，累计节省成本
一直以来大家对HR的工作可能都有个深深的误解，不就是招聘嘛，有什么难的。其实HR还真不“难”，你只需要会招聘、会统计、会分析、会谈判、懂法律、懂金融、懂管理、能哄人、能受气、能熬夜……基本上就可以做HR了。
项目经理管人、管事、管流程。其中最复杂，最多变的就是人。一般来说，我们把人或者人的关系叫做资源，而那些不动的财物叫做资产。所以，在整个项目管理系列中，如果没有明确注明的话，资源指的都是人力资源。
本文根据美团基础架构部王国梁在KubeCon 2020云原生开源峰会Cloud Native + Open Source Virtual Summit China 2020上的演讲内容整理而成。
一、人力资源管理的本土实践与挑战 “天下之物莫不有理，惟于理有未穷，故其知有不尽也。” 中国企业在改革开放一路坎坷走过三十多年的历程，在企业管理方面主要通过学习和借鉴西方管理哲学与理论，过程中也不断优化以适应中国商业环境和人文环境下运营管理的特殊性要求。人力资源作为其中一个管理模块，已经成为中国企业的日常管理中不可替代的职能，是企业战略落地的支撑要素。但在长期为中国企业，特别是民营企业提供管理咨询服务的过程中，我们认为民营企业人力资源管理的问题往往非常相似，如岗位职责不清、员工责任心不强、薪酬竞争力不足
在当前国企改革不断深化，做强做优做大国有资本背景下，国有企业集团不断扩大运营规模，其涉及的业务范畴也越来越广泛，国有企业运营发展提供了机遇和考验，国有企业集团如何才能实现对子公司的科学管控，成为了现阶段国有企业集团重点关注的内容。 科学的人力资源集团管控是实现子公司规范管理的重要手段之一，通过建立统一的管理制度和流程，协调各子公司的运作并促进资源共享，合理调配人力资源，避免重复利用和浪费，优化人力资源配置，可以有效提高协同配合和运营效率，降低管理成本，并增强集团整体竞争力。
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
亿欧智库最近发布的《2023中国人力资源数字化企业需求分析》报告显示，中国人力资源数字化行业起步相对较晚，目前大部分企业处于转型早期阶段，然而在政府政策支持、技术日渐成熟和企业需求增加等多方因素推动下，中国数字化人力资源管理行业的市场规模逐年递增，2022-2025年的复合年均增长率为22.5% ，预计2025年突破400亿元。
随着云计算的发展，构建在计算、存储、网络等基础资源之上的云平台逐步大行其道；而随着多种云平台技术路线的发展，多个云厂商的云平台开始出现在企业IT市场。
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分；
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括五个步骤：数据导入、数据转换、数据计算、数据分析和数据可视化。同时，本文还介绍了Spark在机器学习、图计算和流处理等方面的应用。最后，本文提供了一些Spark的优化建议，包括调整Spark配置、使用持久化存储和优化Shuffle等。
人力资源管理系统和OA系统都是企业常用的两款线上管理辅助工具，由于这两款系统的功能高度重合，常常被人们误以为是一个系统。但只要我们仔细去观察的话，这两款系统的功能和作用还是有很大的不同，而且从命名上人们把他们分为两个系统，也就证明这二者有着本质上的区别。下面就来详细介绍一下~
在《政务管理系统原型分享》中，我们对ERP系统的概念进行了简单的介绍：ERP系统是针对物资资源管理、人力资源管理、财务资源管理、信息资源管理集成一体化的管理软件。在金融、教育、电商、政务等行业，ERP系统的应用都非常广泛。
CMDB，几乎是每个运维人都绕不过去的字眼，但又是很多运维人的痛，因为CMDB很少有成功的，因此我也把它称之为运维人的耻辱。那么到底错在哪儿了？该如何去重构它？
近期，由 InfoQ 发起的2022中国技术力量年度榜单评选活动落下帷幕，并揭晓了最终入围结果，腾讯云中间件-微服务团队申报的"腾讯微服务平台TSF”项目凭借着在项目成熟度、研发实力、市场格局等多维度的优异表现，入选“InfoQ 2022年度十大云原生创新技术方案”。 奖项介绍 由 InfoQ 主办的中国技术力量年度榜单，聚焦于为数字化转型做出实际贡献项目的评选。在本次榜单评选过程中，InfoQ 在邀请广大用户投票的同时，也组织了来自网易、华为、腾讯、阿里、信通院、百度等二十多位业内顶尖专家作为豪华评审团
长文。巨长。 本文的依据是我学习整个Spark的学习历程。在这里，我会从几个方面来跟大家一起讨论。Spark 是什么？Spark 跟 Hadoop 有什么渊源？Spark 有哪些方便的组件？什么场景下用 Spark ，如何使用？以及用什么样的姿势来学习 Spark 会比较好？ Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark就是一个能够快速以及通用的处理大规模数据的引擎。怎么理解这句话呢？ Sp
中国人力资源数字化市场规模快速增长，各路厂商云集，呈现百花齐放的态势。作为人力资源管理一体化云解决方案的龙头服务商，肯耐珂萨坚定执行价值导向的差异化竞争策略，15年引领行业创新，依托行业领先方法论支撑的一体化HR SaaS产品能力、深厚的技术积累、大量行业常模沉淀和敏捷创新能力，开创了一条特色化的HR SaaS发展路径，拒绝价格战、拒绝同质化，倡导回归到客户价值层面，以通过价值的创造和提升来实现可持续的高质量发展。2023年，对于中国HR SaaS行业，需要在“回归”中打开新的道路。
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括分布式存储、计算引擎、数据倾斜处理、自定义算子、机器学习、图计算等方面的内容。通过实际案例介绍了如何在Spark中实现各种大数据应用场景。
导语双主架构在MySQL中使用比较普遍，因为有故障后恢复方便的优点。但双写+双向复制的架构业界极少采用，这种架构下可能有什么问题？如何规避这种架构下的数据风险？本文根据实践经验做出了总结。
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
王孝威：FinOps 认证从业者，热衷传播 FinOps 理论和实践知识，助力云上企业降本增效。 云计算时代已经到来 云计算时代真的到来了吗？ 云计算（Cloud Computing），从 2006 年 AWS 第一次推出弹性计算云服务，已走过十五年风雨历程。早期被指责成“新瓶装旧酒” 的炒作，后来引发了人们对云上数据隐私的担忧，再到对公有云偶发事故的嘲笑，云计算的成长一直饱受骂名，但云计算市场现状究竟如何？ 从中国市场主流软件来看 可能你已经注意到，在部分国民软件的启动页，会看到最下面有个标识：“某某云
都 1202 年了，Windows 10 都已经发布 5 年多了，我个人也是从 Windows 10 一发布就从 Windows 7 换到了 Windows 10。就个人体验而言，我觉得 Windows 10 比 Windows 7 好用多了，许多方面都进行了改进。当然了，这只是个人感受，如果您有不同的想法，也不用急着和我争辩，毕竟萝卜白菜，各有所爱嘛，那接下来就说说如何优雅的使用 Windows 10。这些只是个人的使用经验，总结成本文章，供大家参考参考。
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