大數據與雲計算技術周報（第141期)
- 2020 年 2 月 26 日
- 筆記
導語
「大數據」 三個字其實是個marketing語言，從技術角度看，包含範圍很廣，計算、存儲、網路都涉及，知識點廣、學習難度高。 本期會給大家奉獻上精彩的：Elasticsearch、hadoop 、Flink、MongoDB、推薦系統、SQl、DL。全是乾貨，希望大家喜歡！！！
1Elasticsearch
solr和es對比，值得看下
https://mp.weixin.qq.com/s/RSkmMo_9GENOLsCuE5YS1w
2Flink
本文講解Flink 1.10.1此次版本升級中的主要新特性及優化。
https://mp.weixin.qq.com/s/9zuHvyyPXwEZJLU1IsjIDA
3ORACLE
基於ORACLE RAC 雙活方案實施，難點在於遠距離光纖條件下的節點之間的數據交互，尤其因為仲裁的原因，導致出現的腦裂現象較多，我們應該盡量規避這個風險。
https://mp.weixin.qq.com/s/DVZ0NR-VEKikqtu28pHJfw
4MongoDB
本文通過兩個案例分別講述了MongoDB並發寫入的原子性問題及解決方案，並講述了Spring Data Mongo中的樂觀鎖如何巧妙地解決多並發原子性方面的問題。
https://mp.weixin.qq.com/s/Bd8bFiGE75MTVJzHn13ysw
5Elasticsearch
今天給大家分享"騰訊萬億級 Elasticsearch 技術解密"。
https://mp.weixin.qq.com/s/JOkfa9eQfxkINWqxTHug-Q
6Flink
Flink 1.10.0 正式宣告發布！作為 Flink 社區迄今為止規模最大的一次版本升級，Flink 1.10 容納了超過 200 位貢獻者對超過 1200 個 issue 的開發實現，包含對 Flink 作業的整體性能及穩定性的顯著優化、對原生 Kubernetes 的初步集成以及對 Python 支援（PyFlink）的重大優化
https://mp.weixin.qq.com/s/9zuHvyyPXwEZJLU1IsjIDA
7SQL
了解資料庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高性能的SQL語句。程式設計師在設計數據模型以及編寫SQL語句時，要把演算法的思想或意識帶進來。
https://mp.weixin.qq.com/s/-NkJd4RN1sYMESN4l5tMcA
8Hadoop
後 Hadoop 世界中的大數據：考慮大數據的正確方式是，首先弄清楚你希望實現什麼樣的業務結果，然後從那裡開始著手構建。
https://www.infoq.cn/article/2Ry9DqDwMxqS5b7JdZJt
9推薦系統
這篇文章介紹了機器學習推薦系統在LinkedIn招聘系統中的應用，大家可以重點關注不同業務場景中推薦系統所關注的業務指標。
https://mp.weixin.qq.com/s/Cv1QS3UF3BRyl8Ahq_JyEQ
10Pandas
我們都難以有充足的數據來完成任務，要保證完美的完成任務，有兩件事情需要做好：(1)尋找更多的數據。(2)充分利用已有的數據進行數據增強，今天就來說說數據增強。
https://mp.weixin.qq.com/s/WqEfCnteMPmfWfC7Z_YocA
11開心一刻
* 親愛的程式設計師同志們：
* * 你是第（500）個程式設計師嘗試對這段程式碼優化
* * 浪費在這裡的總時間 為（3609）小時
* 後來者請自覺維護注釋中的兩個數字變數，請做好累加工作，以示後人謹慎操作
