近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
摘要总结：近日，数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉，腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异，获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力，并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？ 多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要
芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的双11都呈愈演愈烈之势，今年双11，天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响？实体商业在双11的大背景下，还有没有可以挖掘的商机？ 双11为实体商业带来了大量的销售机会。 芝麻科技联合阿里巴巴大数据平台、意略明市场营销咨询带来了实体商业（以服装与化妆品为代表）的线下客流分析和消费者大数据画像报告。研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“双11”前一个周末（11月7日、11月8日）的客流
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！ 而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战，同时也积累了诸多最佳实践。
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站，将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀，本次峰会结合行业趋势与技术热点，精选出最能破解当下运维、数据库、金融科技领域核心痛难点的干货议题，不容错过的精彩看点本文带大家先睹为快！
近日，公安部第三研究所牵头、腾讯安全深度参编的信息安全国家标准《信息安全技术-网络安全态势感知通用技术要求》，由国家标准化管理委员会正式发布，将于2023年10月1日起实施。
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。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
刚刚过去的11.11，京东创下了2044亿元的成交新纪录，电商历史由此翻开了崭新的一页。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
后web2.0时代，互联网、物联网每天都在生产大量数据，人们对于这些庞大数据资源的价值渴求，使得“大数据”的概念得以问世。如果说“数据”是支撑未来核心技术的基础“原材料”，那么“大数据”正在演变成一种战略资源，当“用户需求导向”成为企业共识，大数据的收集、挖掘和分析开始支撑企业的业务运转、营销策略乃至战略方向，数据成为企业愈加珍视的宝贵资产。 目前，建设有大数据平台的企业不在少数，对比传统数据库，大数据平台数据大量集中，且蕴含更高价值，其安全建设要求明显更高。然而，由于大数据平台使用非结构化数据库类型，以及
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…
揭开大数据生态圈背后的真相，切实了解开发者对大数据平台的需求，用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日，在2014中国大数据技术大会召开前夕，CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动，旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状，为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日，无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生
在大数据产业近十年潮起潮落的变迁中，有一座穿越迷雾的灯塔，驱散了人们对数据应用的疑虑，照亮了数据价值回归的征程。
现代商业竞争已经从渠道、资源向系统整体效率倾斜，而效率的竞争很大程度上来自于数据能力的支撑。 当我们从数据平台方的视角出发会发现演进路上存在着诸多挑战，比如： 1. 数据领域的生态非常庞大，针对不同场景在资源、数据规模、时效的权衡下会衍生出不同的架构和组件，以及随之带来的团队碎片化，设备资源的重复投入，数据一致性的焦虑，技术选型的困难和迁移的潜在风险； 2. 在伴随业务扩张的过程中，如何平滑而透明地解决伸缩性，用好自建以及混合多云资源；如何建设一站式多租户的数据工具链，在开发生产以及租户之间做好共享和隔离的
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
大数据作为当下最为热门的事件之一，其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据，那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源，已经是越来越得到国家和企业的高度重视，我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二！
腾讯云电商行业资深架构师唐良以电商行业的发展为例，讲述了云端架构升级为企业开发与业务创新带来的全新价值。唐良表示，腾讯云帮助电商企业从自建的IDC数据中心一步步成功迁移到云端，从最开始的弹性上云、到数据库上云，到数据同步，再到混合云。继而当电商客户越做越大后，该企业也将自己的大数据平台建立在腾讯云的黑石服务器上，实现了高性能计算，从海量数据分析中获取洞察。同时腾讯云的GPU服务器为该企业提供了机器学习的能力。此外，腾讯云的云监控服务保证了系统的可用性与稳定性。数据表明，该企业的最后支付体系，由于放在腾讯云上
导读：本期“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 兴业银行：信用卡背后的数据生命线》。兴业银行作为首批试水大数据的商业银行之一，借助大数据的关键技术和核心优势，通过对消费者行为的分析和
就是指各种大数据计算框架，存储系统、SQL引擎等等，这些技术比较常用，经过最近十几年的发展，主流的技术产品相对比较集中，主要就是MapReduce、Spark、Hive、Flink技术的产品。
创建大数据平台，是个系统性的工程，并不像简简单单开发一款APP一样，你要深度的了解当前的环境以后的发展。事实上，做大数据平台不是做大数据本身，而是寻找大数据与行业、与业务的某种关联，内在的联结点，能否联姻成功，取决于策划与开发的能力。策划开发得好，事半功倍，会对行业和业务产生不可估量的价值，策划与开发的不好，则会竹篮打水一场空，费时费力自讨苦吃，成为“鸡肋”在所难免。
【数据猿导读】 旅游是一个城市的名片，是一个城市的品牌生产力！也是一个城市综合能力的重要体现！利用好大数据技术、思维和方法，驱动旅游健康高效的发展是当前旅游产业的重大机遇。
9月25日，工业和信息化部信息化和软件服务业司将“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”进行公示。
近期，由大数据产业生态联盟发起的“第十三期优秀大数据产品、解决方案和应用案例”测评结果发布，广域铭岛天满大数据平台和Geega天满大数据解决方案分别入围。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
金融科技&大数据产品推荐：BIGDAF——专业的Hadoop大数据安全防火墙
作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来，一直是大部分公司构建大数据平台的选择，但这种传统选择随着人们的深入使用，出现的问题也越来越多，比如：数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
2021年8月20日，贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息：行社数据仓库软硬件（GaussDB数据库及大数据软件License部分） 采用单一来源采购方式的原因及相关说明：大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时，使用了华为泰山服务器和大数据产品，用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容，鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设，为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性，同时考虑到系统兼容性，便于投产后运维，拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台
随着数字化转型的不断深入，在企业中，大数据平台建设是许多技术人关心的内容。随着企业的发展，数据量不断增长，原有的数据平台和数据库已经无法满足企业的需求。这时，企业需要对数据平台和数据库进行升级或迁移。但是，这个过程并不容易，需要耗费大量的时间和精力。 在大数据平台升级或迁移过程中，企业需要考虑很多因素，如数据的安全性、可靠性、稳定性等。同时，企业还需要考虑如何保证数据的一致性和完整性。如果在升级或迁移过程中出现问题，可能会导致数据丢失或损坏，给企业带来不可估量的损失。 为你给你提供更多可靠的实践案例，在即将
数据服务业务是未来趋势，荣之联刚刚发布的大数据平台DataZoo有啥亮点？
日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。
*本文原创作者：mcvoodoo，本文属FreeBuf原创奖励计划，转载请联系help@freebuf.com 随着大数据的发展，从银行到P2P再到保险、证券等，越来越多的金融企业开始建设自己的大数据平台。传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。 从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。
国家 2035 远景规划提出要加快全面数字化转型的步伐，而“大数据平台”是数字化转型的基础技术之一。经过六年多的探索和实践，微众银行打造了一套在金融领域“自主可控”的开源大数据平台。对于任何企业来说，建立和维护一个大数据平台都不是一件容易的事情，而建设一个有特色的、完整易用的大数据平台，显然更是一件技术难度极高的事情。InfoQ 采访了微众银行 WeDataSphere 主创团队，希望他们的实践经验能给大家带来一些启发和思考。
标题图来源：pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色，协助人类掌控飞船各方面的状况，或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远，汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中，其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色，以腾讯大数据平台现阶段的情况为例，我们有着10万+机器的存算集群，上面每天运行千万级别的离在线任务，我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
百科是这样定义的：精准医学（Precision Medicine）是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。
5月8日，作为受邀嘉宾，参加了Intel与Cloudera在北京中国大饭店新闻发布会，两家公司宣布战略合作，该消息成为继Intel宣布放弃大数据平台之后的另外一个热点新闻。对于Intel的放弃早在预料之中，对于Intel与Cloudera合作也在意料之中，但是没有想到的是居然那么快。壮士断腕的Intel反倒让我看出几分勇气可嘉来，Cloudera的顺势而为，也被我所认同，Intel借助Cloudera的技术能力，Cloudera借用Intel的商务平台，然后彼此合作真的就能够成功？换句话说，就一定能在中国成功吗？倒是需要时间的检验？因为到现在为止，大数据应用其实已经不再只是一个平台问题，而是如何与业务应用相结合的问题。
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文是演讲内容的第一部分。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。若从整个开发生命周期的角
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