作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网、移动互联网等新技术的不断发展和普及，信息overload和海量数据的产生，使得数据处理、分析和决策成为一个新的商业模式。利用大数据所提供的数据，可以提升各类企业的效率和竞争力。据调查显示，中国90后、00后年轻人占到了互联网+服务消费者群体的85%，具有高素质、热衷于学习、追求实用主义的性格特征，他们对大数据感兴趣，并愿意用自己的知识和经验为组织创造价值。因此，基于这些特性，我将开展“大数据与智能推荐”系列课程，帮助中小型企业快速掌握数据驱动的业务模型、技术解决方案。推荐系统是构建个性化、可信赖的推荐引擎的基础技术，在电子商务、社交媒体、搜索引擎
一、引言在数字化浪潮中，云原生技术已成为推动企业快速创新的重要动力。本文将深入探讨云原生的核心理念、技术架构以及其在实际业务环境中的应用，带领读者深入理解云原生技术的复杂性和优势。云原生技术的定义云原生（CloudNative）是指利用云计算提供的灵活性、可伸缩性和敏捷性来构建和运行应用的一种方法。它不仅仅是技术的一个组合，更是一种软件开发和部署的哲学。云原生的核心组成包括：微服务架构：将应用分解成小的、独立的服务，每个服务实现特定的业务功能。容器化：使用Docker等技术将应用及其依赖打包在一起，实现一致的运行环境。动态管理：利用Kubernetes等容器编排工具，自动化容器的部署、扩展和管
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：常量标量子查询做全连接导致整体慢》，作者：Zawami。问题描述由于SQL中存在标量子查询同另一查询做笛卡尔积使SQL整体慢。标量子查询，即结果集只有一行一列的子查询。这里导致的SQL语句执行慢不只是在于做笛卡尔积慢，也会使后续聚合更慢。原始语句WITHTMPAS(SELECTcasewhenlength('[“202309“]')=6then'[“202309“]'||'01'WHENlength('[“202309“]')8THENTO_CHAR(CURRENT_DATE,'YYYYMMDD')ENDASV_DATEfromDUAL)
现代组织需要一个模块化的数据架构来支持复杂的企业环境，同时为业务用户提供数据访问。以下是一些关键考虑因素。一重视元数据的管理数据架构不断发展以提供由元数据支持的数据自助服务过去几十年来，数据分析架构最佳实践已经经历了多个时代，数字化转型强调了实现数据战略现代化和利用数据使用机会的必要性。这些时代包括：2000年之前的时期—企业数据仓库时代：以企业数据仓库(EDW)的成功为中心的数据架构。2000-2010—后EDW时代：这一时期的特点是碎片化的数据分析，数据集市依赖于数据仓库。根据你问的是谁，你得到的事实版本不同，因为每次数据集市整合都会导致另一个数据孤岛，从而导致分析碎片化和不一致。2010
文章目录1.当前需求2.前置准备3.搭建过程3.1创建自定义网络3.2部署并配置nginx3.2.1创建工作目录并上传相关软件包3.2.2解压缩相关软件包3.2.3编写Dockerfile文件3.2.4编写nginx.conf文件3.2.5创建nginx镜像3.2.6运行容器3.3部署并配置mysql3.3.1创建工作目录3.3.2编写Dockerfie文件（多阶段构建）3.3.3编写配置文件my.cnf3.3.4创建镜像3.3.5使用新的镜像运行容器并测试3.4部署并配置PHP3.4.1创建工作目录并上传代码包3.4.2编写相关配置文件3.4.3编写Dockerfile文件3.4.4创建ph
备选架构1-开源方案评估kafka：人力成本：测试代表倾向于引入Kafka，因为Kafka比较成熟，无须太多测试投入。中间件团队部分研发人员也支持使用 Kafka，因为使用 Kafka 能节省大量的开发投入。可维护性：Kafka 是 Scala 语言编写的，运维团队没有维护 Scala 语言开发的系统的经验，出问题后很难快速处理。运维团队已经有一套成熟的运维体系，包括部署、监控、应急等，使用 Kafka 无法融入这套体系，需要单独投入运维人力。业务场景：部分人员认为 Kafka 可能并不适合我们的业务场景，Kafka 是大容量的日志消息传输，而我们的消息队列是为了业务数据的可靠传输。学习成本：
介绍ECS（Entity-Component-System）是一种游戏开发架构，它将游戏对象（Entity）分解成组件（Component）和系统（System），并在不同的数据集合中对它们进行处理。其中，组件是具有数据的对象，系统是根据组件来处理数据的对象，而实体是由组件构成的。在ECS架构中，不同的组件包含不同的数据，系统只处理与其相关联的组件。这样，系统就能够高效地处理数据，而且可以轻松地添加和删除组件，从而灵活地管理游戏对象。优缺点ECS架构的优点：高性能：ECS可以利用数据布局、缓存友好性等特性来提高处理性能。可扩展性：ECS可以轻松地添加和删除组件，从而实现可扩展性。更容易的代码重
目录一.Spark简介：二.ApacheSpark特点： 三.集群架构：3.1术语释义：3.2集群架构执行过程：3.3集群核心组件： 3.3.1Driver：3.3.2Executor：3.3.3Master&Worker：3.3.4ApplicationMaster：四.Spark核心组件：4.1SparkCore4.2SparkSQL4.3SparkStreaming4.4 SparkMLlib4.5SparkGraphX五.核心概念：5.1Executor与Core 5.2并行度：5.3有向无环图（DAG） 5.4提交过程5.5YarnClient模式5.6YarnCluster模式一.
文章目录一、什么是BFF二、典型的进程间微服务架构薄BFF厚BFF微服务模式对比三、BFF的问题四、BFF的治理方向五、总结在现代软件开发中，由于程序、团队、数据规模太大，需要把企业的业务能力进行复用，将领域服务剥离，提供通用能力，避免重复建设和代码；另外服务功能的弹性能力不一样，比如定时任务、数据同步明确的技术诉求，甚至一些“政治”因素，微服务架构成为了势不可挡的趋势席卷而来。随着微服务架构和前后端分离思想的流行，BFF也是微服务架构必须考虑的一个设计组件。本文我们将就为什么需要BFF，典型的微服务进程间架构，BFF常见的问题方案以及治理方向层层展开。一、什么是BFFBFF即Backends
项目说明随着公司的快速发展，企业人员和经营规模不断壮大，公司对内部招采管理的提升提出了更高的要求。在企业里建立一个公平、公开、公正的采购环境，最大限度控制采购成本至关重要。符合国家电子招投标法律法规及相关规范，以及审计监督要求；通过电子化平台提高招投标工作的公开性和透明性；通过电子化招投标，使得招标采购的质量更高、速度更快。过招投标文件电子化，节约招标成本，提升企业的资金节约率。开发类型电子招标采购软件解决方案招标面向的对象为供应商库中所有符合招标要求的供应商，当库中的供应商有一定积累的时候，会节省大量引入新供应商的时间。系统自动从供应商库中筛选符合招标要求的供应商，改变以往邀标的业务模式。
