阿里妹导读：为了应对众多业务部门千变万化的数据需求和高时效性的要求，阿里巴巴首次提出了数据中台的概念，经过众多项目的实践已经沉淀出了标准化的流程和方法论。如何构建一个数据中台？一个好的数据中台需要具备哪些功能？原盒马在线数据平台研发负责人欢伯向大家分享新零售企业如何基于DataWorks构建数据中台的经验心得，从商业模式及业务的设计，到数据中台的架构设计与产品选型，再到数据中台构建的最佳实践，最后利用数据中台去反哺业务，辅助人工与智能的决策。
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随着业务发展和数据量的增加，大数据应用开发已成为部门应用开发常用的开发方式，由于部门业务特点的关系，spark和hive应用开发在部门内部较为常见。当处理的数据量达到一定量级和系统的复杂度上升时，数据的唯一性、完整性、一致性等等校验就开始受到关注，而通常做法是根据业务特点，额外开发job如报表或者检查任务，这样会比较费时费力。
数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中，大家想下最重要的治理是什么？当然是数据质量治理，因为数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是这一切的前提。所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。
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FASTJSON 2.0是FASTJSON项目的重要升级，目标是为下一个十年提供一个高性能的JSON库，同一套API支持JSON/JSONB两种协议，JSONPath是一等公民，支持全量解析和部分解析，支持Java服务端、客户端Android、大数据场景。 FASJTONS2代码 https://github.com/alibaba/fastjson2/releases/tag/2.0.1 JSONB格式文档 https://github.com/alibaba/fastjson2/wiki/jsonb_f
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点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
<数据猿导读> 教育与信息安全科技集团立思辰拟2.85亿元收购大数据内容平台“百年英才”；IBM发布最新一站式分析服务Project DataWorks；制造业+互联网解决方案供应商“斯欧信息”新三板
今晚，我在知识星球：测试人员生存指南的线上会议里，与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享，此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版～
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌，源起于中国，是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构，首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式，同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司，公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设，主要工作是支撑日常的BI分析，数据看板，人群画像，自助分析等场景。
该数据分类架构在ODS层分为三部分：数据准备区、离线数据和准实时数据区。在进入到CDM层后，由以下几部分组成：
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据，默认ODS层不保留历史数据。
来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
OxyCon 2022网络抓取前沿大会已圆满落下帷幕！本届OxyCon大会共邀请到15位来自数据采集领域的专家发表演讲。为期两天的线上会议带领观众们探讨了网络抓取行业的一系列热门话题，为大家提供了诸多新鲜视角。今天就让Oxylabs再带您回顾一下本届OxyCon大会上的精彩内容！
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
<数据猿导读> 微软宣布成立最新人工智能研究部门，深化产研结合；IBM发布最新一站式分析服务Project DataWorks，确保数据管理的快速迭代能力；大数据技术服务商微瑞思创发布商业地产大数据产
美国总统并不是按一人一票选出，而是每个州有不同数量的选举人票，如果这个州大多数人投票选这个党派，则整个州的选举人票都被这个党派得到。选举人票数量跟那个州的面积人口之类并没有直接关系。最终根据538张选举人票的多数来决定总统人选。作为必须品的选举地图需要展示三个维度的数据，根据重要性依次为：投票结果、每个州的选举人票数、地图。在数据可视化中，不同的数据维度可以用不同的元素来展现，例如长短、大小、形状、颜色、纹理、位置、方向等等。 投票结果约定俗成，用颜色表示。通常用深蓝和浅蓝代表代表民主党胜出和领先，深红
最近这半年，我觉察到，在一线的互联网大圈里，产品研发的工程模式，已在悄悄的发生转变。
背景介绍，因为需求是外部数据和内部生产数据之间需要通步，因此dataworks的数据同步模块的源端和目标是不支持多网络环境，要么公网，要么内网，因此这种需求我们的dataworks是不能使用的，我们调研了两个工具，一个是dataxweb ,一个是dolphinscheduler ，今天的篇幅主要讲解一下搭建的dataxweb的流程。
DataX 是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到目前和业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。
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？
在离线数据研发中，随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高，数据量的不断增长，尤其得物这种业务的高速增长，必然带来数据逻辑复杂度的提升，数据量越大，复杂度越高，对任务的性能的要求就越高，因此，任务性能的优化就成了大家必然的话题，在离线数仓招聘中，这几乎成了必考题目。
本项目由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
早在2017年，数栈当时没有这么多子模块，只有【离线开发+实时开发】2个部分，所以在导航设计上不存在问题，仅仅按照数据开发的通用设计逻辑即可。在2018年，增加了数据质量、数据API等几个模块，涵盖多个模块，整体的导航规划就变得很重要，搞得好的话，增加新的模块，可以继承现有的设计，搞不好，后续的改动就会比较大，甚至可能推翻重来，所以导航的重要性就在这里。
世界格局在进入 21 世纪之后风云变幻，软件领域同样风起云涌。从硬件到软件，从单机到分布式，从孤岛到互联，程序员的创造力无比强大。但究其本质，软件工程和土木工程其实没有太大的区别，只不过一个是在码字母，一个是在码砖头。至于建筑的主体，设计缺陷，或者地基没打好，一样会垮塌，不管是楼塌了还是软件崩了，都可能成为整个世界都能感知到的大事件。 本文作者刘星先后经历安全行业和大数据领域，2011 年加入淘宝，参与了当时全球最大的 Hadoop 集群的开发和运维，在阿里先后担任数据开发平台研发负责人、研发效能 Aone 研发负责人。本文中，他将从 2003 年淘宝网成立那年开始，回顾总结这些年来软件工程体系的主线技术，探讨变化和趋势，并从自己的视角给出一些观点和思考。
每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。
使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。
在企业数字化转型过程中，数据是企业的重要资产之一，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。然而，尽管BI项目的目标是为了实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，而仅有20%的时间用于BI可视化。
保证标签数据质量是画像平台建设不可或缺的一个重要环节，只有保证产出高质量的标签，画像平台上的功能才有价值，这也是人群圈选准确性和画像分析结论有效性的前提和基础。如何通过工程化的方式评估一个标签的质量？表3-13展示了评价标签质量的主要检测维度。
我们都知道，再开发的过程中，对于多个数据库，就会有各种各样的数据源，比如Oracle，比如 Mysql,并且再开发的过程中，我们很有可能会同时使用到两个数据库，这样就设计到了切换不同的数据源来进行实现，就比如我们在 Oracle 的数据库中去查询一些必要的数据，然后让这些源头数据进入到 Mysql ,这个时候，如果不通过第三方的工具，比如 dataWorks或者其他的组件的话， 那么就得通过 Java 代码来进行实现了，今天了不起就来给大家介绍一下这个关于这个一个注解就切换数据源的操作。
作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
最近公司的晋升结果出来了，当结果出来了，所有人心里的石头也都会落地。随着晋升结果尘埃落定，大家短时间内不用再操心晋升，绩效评审。下一阶段的工作就需要规划一下。
摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。主要内容包括：
什么是大数据：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。
数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合大规模数据处理、数据分析与挖掘、机器学习、数据可视化等多种大数据和人工智能技术，从数据中提炼、发掘具有揭示性和可操作性的信息，从而为企业提供数据驱动的分析与决策。
前面两篇文章，对于SpringBatch这个批处理框架做了一个大概的学习和了解，通过前两篇文章，你可以了解到SpringBatch是什么？应用场景有哪些？怎么去写一个SpringBatch的demo？以及SpringBatch的架构设计和核心组件的简单介绍。
2021年还有不到1个月就要说再见了，除了感叹时光匆匆外，马上又要到季度总结、年度总结、年度规划的时候了。最近又集中地把各家公司的数据中台产品架构分析了一遍，试图除了在已有产品的迭代和打磨之余，找到一些新的启发点。看了一圈，发现大同小异。总结下来，数据中台产品最核心的也就是这几件套。
从字面上来看，数据仓库就是一个存放数据的仓库，它里面存放了各种各样的数据，而这些数据需要按照一些结构、规则来组织和存放。这里我们会遇到一个问题就是同样是存放数据的仓库，那数据库和数据仓库是一样的吗？
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来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
近几年负责数据产品团队，经历团队人员的变迁，进行过几百+简历的筛选，近百场社招、校招面试。金三银四的求职/招聘季接近尾声，想把自己招聘数据产品经理的过程进行总结，分享给想找数据产品经理工作的求职者。
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