作为一名深陷在增删改查泥潭中练习时长三年的夹娃练习生，偶尔会因为没有开发任务不知道周报写什么而苦恼。
一、什么是MongoDB？ MongoDB是一个开源的，基于分布式的，面向文档存储的非关系型数据库，使用JSON风格来存储数据。其也是非关系型数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的。MongoDB由C
◆ 一、开源项目简介 GoFound 是一个golang实现的全文检索引擎 基于平衡二叉树+正排索引、倒排索引实现 可支持亿级数据，毫秒级查询。使用简单，使用http接口，任何系统都可以使用。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 管理界面 服务器监控： 暗色模式： ◆ 四、功能概述 支持Windows、Linux、macOS、（amd64和arm64）和苹果M1 处理器 ◆ 和ES比较 ES GoFound 支持持久化 支持持久化 基于内存索引 基于磁盘+内存
这是一个相似匹配的问题（文本相似匹配基础→ 词频与余弦相似度）。但是，亿级数据库，用传统的相似度计算方法太慢了，我们需要一个文本查询方法，可以快速的把一段文本的相似文本查出来。
本文转自公众号：腾讯大数据 继“一部手机游云南”后，抗疫时期，云南在全省范围内的公共场所推广由腾讯云提供技术支持的“云南抗疫情”扫码系统，实现全体民众出行扫码，全面分析预测确诊者、疑似者、密切接触者等重点人群流动情况。 截至2月24日，云南省累计有1.65亿人次扫码登记“云南抗疫情”微信小程序，用户数1325.81万人。市民使用起来也极其便捷，在进入公众场所前用微信扫描“入”二维码，离开时再扫描“出”二维码，这两张二维码就是云南打赢新冠肺炎疫情防控阻击战的两杆枪。 如此“简单”的操作背后
by 光城
百度、新浪、Mixi、Apache社区赞助的开源key-value分布式存储系统[原创]
Fast-Causal-Inference是腾讯微信实验科学团队研发，采用SQL交互的，基于分布式向量化的统计分析、因果推断计算库。解决已有统计模型库(R/Python)在大数据下的性能瓶颈, 提供百亿级数据秒级执行的Causal inference能力。同时通过SQL语言降低统计模型使用门槛，易用于生产环境中。
在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。
伴随着大数据时代的到来，企业对数据的需求从“IT主导的报表模式”转向“业务主导的自助分析模式”，可视化BI工具也随之应运而生。面对如此众多的可视化BI工具，我们应该使用什么标准来筛选出最适合企业业务的
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
ElasticSearch 可以说是业界搜索引擎的典范，各个公司都在使用，有用来做通用搜索的，有用来做日志收集的。ElasticSearch 可以说已经非常的好用了，但是对于用户来说，搭建一个 ES 集群还是比较困难的，有非常多的配置需要管理，维护一个稳定的 ES 集群是非常困难的，在大公司往往都会一个团队在专职干这个事情。
2022年8月19日，“共筑数字新基石——金融数字化创新发展论坛暨中国电子金融级数字底座源启产品发布会”在上海徐汇西岸智塔举办。 中国电子党组书记、董事长芮晓武，党组副书记、总经理曾毅，中国工程院院士、同济大学特聘教授、博士生导师蒋昌俊，上海徐汇区委书记曹立强，中国电子党组成员、副总经理陈锡明，上海徐汇区委常委、副区长俞林伟等出席活动，并与金融机构代表、生态企业嘉宾，共叙数字金融新发展。 中国电子在会上重磅发布了金融级数字底座产品“源启”。 “源启”依托中国电子全栈自主计算产业链，采用新一代技术架构，是中
CNCC2017举行了盛大的颁奖晚宴，颁发本年度CCF科学技术奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、CCF海外杰出贡献奖、CCF王选奖，主要奖励在计算机及相关领域科学研究、技术创新与开发、科技成果推广应用和实现产业化方面取得卓著成绩或者做出突出贡献的个人和集体，腾讯成为面向企业的最高奖项获得者之一。 腾讯获奖项目： 互联网大数据实时处理与分析平台 随着网络与社会生活的深度融合，UGC内容、多媒体、IOT等形态各异的数据正在以前所未有的速度和规模产生。如何低成本的存储与处理数据，打通数据孤岛，
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
CNCC2017举行了盛大的颁奖晚宴，颁发本年度CCF科学技术奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、CCF海外杰出贡献奖、CCF王选奖，主要奖励在计算机及相关领域科学研究、技术创新与开发、科技成果推广应用和实现产业化方面取得卓著成绩或者做出突出贡献的个人和集体，腾讯成为面向企业的最高奖项获得者之一。 ▲ 腾讯副总裁、CCF副理事长王巨宏女士（左一），中科院计算所所长、CCF副理事长孙凝辉研究员（左二），中国工程院院士、CCF理事长高文教授（右一）为获奖团队颁奖 腾讯获奖项目： 互联网大数据实
Greenplum数据库于2015年由Pivotal公司开源，遵循Apache Licence 2.0协议，官方网站为：
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
在当今数字化时代，随着数据量的不断增长和业务的持续扩展，Java作为企业级应用开发的主流语言，其在处理亿级项目时面临的挑战也日益增加。因此，设计并落地一个高效、稳定、可扩展的Java亿级项目架构显得尤为重要。
近日，由工业和信息化部电子一所（即“国家工业信息安全发展研究中心”，以下简称：电子一所）牵头制定的《电信行业数据库适配测试业务规范》、《电信行业数据库适配测试技术规范》正式获批立项。电子一所依据上述规范，聚焦核心应用场景，对众多国产数据库进行能力评测，亚信科技AntDB数据库的TPS（每秒事务处理量）测试成绩遥遥领先，多项指标入围前三甲，综合成绩排名第二。
我国行业机构数据总量逐年上升，由此带动了企业级数据存储市场。IDC预计到2025年，企业级数据圈份额将超过消费者数据圈，企业级数据存储市场将得到进一步发展。（数据圈：(每年被创建、采集或是复制的数据集合)）据IDC的预测，2020-2024年中国企业级存储市场将保持7.16%的年复合增长率，到2024年中国企业级存储市场空间将达到65.9亿美元。
在大数据时代，每天都有大量的数据涌现出来，因此各地的企业都摩拳擦掌想从海量数据中挖宝。他们越来越依赖数据科学家利用数据创造的商业价值。
一直相信不要重复造轮子这句话，但是如果可以造出来更好的轮子，我认为那就应该勇敢的去造。总结一下工具特点：人无我有，人有我优。 废话不多说，先说特性。 特性： 1.快，快的有点狠。爆破分为三种模式：low，medium和high。medium的速度在每秒500上下，high的速度在每秒800上下。本来想加一个变态模式，每秒1000+，看后期有需求会加上。（ps：单进程+单线程） 2.检测cdn，并且cdn列表不断更新，更有针对性。 3.C段，爆破完成后自动对非cdn的ip段进行排序，助力快速挖洞。 4.全，测
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】最近，华为基于PanGu-Alpha研制出了当前业界最新的模型PanGu-Coder，不但熟悉常见算法，还能熟练地使用各种API，甚至可以求解高等数学问题。作为国产函数级代码生成模型，PanGu-Coder在中文上表现也十分出色！ 基于预训练模型的生成技术在自然语言处理领域获得了极大的成功。近年来，包括OpenAI GPT-3、华为PanGu-Alpha等在内的文本生成模型展示出了惊人的创造力，生成能力远超以往的技术，逐渐成为序列生成的一种基本范式，
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
1.基于Sphinx+MySQL的千万级数据全文检索（搜索引擎）架构设计 http://blog.s135.com/post/360/ 2.百度、新浪、Mixi、Apache社区赞助的开源key-value分布式存储系统 http://blog.s135.com/post/394/ 3.利用Tokyo Tyrant构建兼容Memcached协议、支持故障转移、高并发的分布式key-value持久存储系统 http://blog.s135.com/post/362/ 4.亿级数据的高并发通用搜索引擎架构设计
抱着精明的企业家一定不会做赔本生意的想法，笔者收集的了一些数据，也做了一些测算。发现，这个世界真的有太多我们意想不到的东西。
当今世界，互联网、大数据应用迅猛发展，物联网、人工智能、云计算 技术日新月异，随之而来的是各种企业和个人应用持续不断地产生亿级甚至是百亿级的海量小文件。这些小文件的元数据管理、存储性能以及访问效率等问题因而成为学术界和工业界公认的难题。
先来了解下，ES 集群规划： 3 个节点，ES 内存 -Xms8g -Xmx8g，剩下内存要预留给 PageCache
账务数据库承担着亿万用户资料同步、充值缴费和账务记录等任务，是通信运营商业务支撑系统的核心。随着5G业务规模化开展，账务系统对数据库的高并发、高可用保障能力要求越来越高。此次AntDB数据库助力中国移动某省，攻克了实施难度大、业务影响大、业务复杂度高的核心库自主可控改造难题，业务整体上线后，系统性能明显提升，稳定运行近一年。
随着数字化时代的到来，大数据、云计算和分布式系统等技术不断发展，Java作为一种成熟且强大的编程语言，在构建亿级项目时发挥着至关重要的作用。本文将探讨如何设计和实施Java亿级项目架构，并分析其在实际应用中的落地策略。
最近对一个业务进行了架构改造，主要是对已有的存储过程进行改写，使用SQL的方式来实现，同时对已有的业务处理做事务降维，在性能上的提升效果非常明显，本来通过存储过程是和数据库交互1次，通过SQL的方式是交互2-3次，但是从测试的效果来看，没有看到多次交互带来的流量压力，从应用层的性能来看，比原来的方式好了不少。所以通过改造为我们的后续改造树立了信心，大家也不会一味在存储过程的交互次数纠结了。
位于美国橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）的全世界最大的超算Frontier，集合了37888个MI250X GPU和9472个Epyc 7A53 CPU。
Elasticsearch：官方分布式搜索和分析引擎 | Elastic在 RESTful 风格的分布式免费开源搜索和分析引擎开源中，Elasticsearch 处于领先地位，速度快，可实现水平可扩展性和可靠性，并能让您轻松进行管理。免费启用。
ChatGPT 已经推出 9 个月了。在这 9 个月的时间里，这款现象级应用一直在迭代新的功能，比如对于插件的支持、Code Interpreter 的推出…… 但是有些问题一直没有解决，比如企业的隐私安全问题担忧。这就造成一种尴尬的情况：很多打工人非常需要用 ChatGPT 提高生产力，但雇主因为担心泄露企业机密数据而禁止使用。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
编辑导语 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。因为大数据正在切实影
腾讯云TDSQL创造了国产数据库一项新的里程碑，这个里程碑，值得国内每一位技术人为之振奋。 9月30日，腾讯云正式对外宣布企业级分布式数据库TDSQL金融核心系统客户已经超过20家，尤其在银行传统核心系统领域，位居国内第一阵营。 名单涵盖多家国有大行，及平安银行、张家港银行、昆山农商行等头部银行及广泛金融行业机构。 除了TDSQL，目前国内还鲜有一款国产数据库，在银行的传统核心系统成功上线。 规模化投产银行核心系统的国产数据库，是金融行业数据库应用国产化替换质的突破。 20家，一个不算太大的数字 但是对于
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
就在一众竞品争相推出企业版之际，OpenAI官方的ChatGPT企业版也来了，附带8大功能。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了，因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀，所以并没有在线上大范围使用，当时研究的是分布式部署 （感觉分布式会比单机好一些）最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制，不支持单条删除和更新操作、不支持in和join（当时的版本，18.12.14之前），直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章，将clickhouse的性能描述的神乎其神，再次勾起了我研究的欲望，附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新，秒出查询结果，ClickHouse在携程酒店的应用
现在的数据科学比赛提供的数据量越来越大，动不动几十个GB，甚至上百GB，这就要考验机器性能和数据处理能力。
在各行业爆发式增长的云时代，传统IT架构已无法满足企业需求。国内移动互联网的崛起为国产数据库创造了得天独厚的成长沃土，相比较于传统数据库，国产数据库技术取得了长足进步，也更适用于企业的生产环境和IT系统。 腾讯云始终致力于实现数据库技术的自主可控，帮助企业降低上云成本。作为腾讯自研的分布式数据库之一，TBase可以轻松应对亿级数据的存储、分析和查询，集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身，采用无共享的集群架构，轻松应对GB～PB级的海量 HTAP 场景
在各行业爆发式增长的云时代，传统IT架构已无法满足企业需求。国内移动互联网的崛起为国产数据库创造了得天独厚的成长沃土，相比较于传统数据库，国产数据库技术取得了长足进步，也更适用于企业的生产环境和IT系统。
刚刚获悉，在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告，吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中，腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营，成为国内唯二入选的云厂商。
菜鸟顺丰的数据之战刚刚平息，华为腾讯两大巨头又因为用户数据之争”大打出手“， 因华为荣耀Magic手机出现的可根据微信聊天内容自动加载信息功能，腾讯向监管部门投诉，指其侵犯腾讯及用户的数据。微信作为一款国民级应用，拥有着近10亿的用户，在这个数据为王的时代，微信的庞大用户数据无疑是一座巨大的金矿，无论硬件商还是软件商都对这块巨大的蛋糕垂涎，不难解释在华为对腾讯公开宣战之后，包括支付宝、科大讯飞在内的一众互联网应用都积极的参与华为合作，数据价值的吸引，让各大商家趋之若鹜。本文分析了华为和腾讯的大数据体系，
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍，本轮融资金额在数百万美金级别，由耀途资本领投，九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月，是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维，CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
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