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基于Storm构建实时热力分布项目实战 下载地址： 百度云盘 Storm是实时流处理领域的一柄利器，本课程采用最新的Storm版本1.1.0，从0开始由浅入深系统讲解，深入Storm内部机制，掌握Storm整合周边大数据框架的使用，从容应对大数据实时流处理！ 适合人群及技术储备要求 这是一门非常具有可操作性的课程，适合Java工程师正处于瓶颈期想提升自己技术、想转型做大数据的开发者，更适合对于大数据感兴趣、想从事大数据 研发工作的同学。本课程将手把手带你从零循序渐进地讲解Storm各方面的技术点，让你轻松胜任实际大数 据实时流处理的工作，稳拿高薪！ 技术储备要求 熟练掌握Java SE、Linux即可 课程目录：第1章 课程导学引见课程相关背景，学习建议等等1-1 -导学试看1-2 -OOTB环境运用演示1-3 -授课习气与学习建议第2章 初识实时流处置StormStorm作爲近几年Hadoop生态圈很火爆的大数据实时流处置框架，是成爲大数据研发工程师必备的技艺之一。 本章将从如下几个方面让大家关于Storm有微观上的看法：什麼是Storm、Storm的展开史、Storm比照Hadoop的区别、Storm比照Spark Streaming的区别、Storm的劣势、Storm运用现状及展开趋向、Storm运用案例分享...2-1 -课程目录2-2 -Storm是什麼2-3

前言 本人是一名测试工程师，以下内容是工作或者学习过程中的整理归纳，方便以后回顾。 每天努力一点点，每天进步一点点，加油。 点击下面子标题，跳转进去查看具体篇章。 一、Mysql数据库 Mysql数据库学习及总结 Mysql数据库调优篇 二、软件测试 1、功能测试 功能测试_通用方法 功能测试_报表测试 功能测试_测试用例设计方法 2、性能测试 性能测试_基础知识 性能测试_Jmeter使用手册（一） 性能测试_Jmeter使用手册（二） 性能测试_Google Chrome抓包分析 性能测试_Fiddler抓包工具 性能测试_LoadRunner代理谷歌 性能测试_LoadRunner常见错误问题 性能测试_LINUX命令篇 性能测试_调优篇 3、其他测试 APP应用测试 白盒测试方法 大数据测试 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4369794/blog/4929165

日前，由又拍云举办的大数据与 AI 技术实践｜Open Talk 杭州站沙龙在杭州西溪科创园顺利举办。本次活动邀请了有赞、个推、方得智能、又拍云等公司核心技术开发者，现场分享各自领域的大数据技术经验和心得。以下内容整理自个推资深算法工程师令狐冲现场分享： 令狐冲（花名），个推资深算法工程师，目前负责个推深度学习相关研发工作，对 AI 算法有深入的了解及丰富的实践经验，擅长将大数据分析与深度学习神经网络相结合，为业务落地输出算法产品化能力。 大家好，我是来自个推的令狐冲，今天主要分享大数据中的异常值检测和实战应用，围绕研究背景、异常值检测方法、异常检测实战应用等话题，结合相关实战数据介绍异常值检测算法的最新进展情况。 研究背景 异常值检测是大数据分析中一个重要的研究方向，实时异常值自动检测有助于运营人员快速发现系统异常问题。我们常说的异常值通常是相对于正常值来表述的，要结合实际业务来讲一个值是否正常，也就说这是一个业务描述。如果我们要解决一个业务问题，首先要做的就是将这个问题数学化，将业务描述转化为数学描述，这样你才可以使用适合的算法或使用其他分析方法来解决。 对于异常值而言，从数学上看可以看做一个离群点。当然在实际业务中，考虑到业务的结合情况不同，有些异常值看似是离群点，但是从全局业务上看也可能是一个正常值。具体情况需要结合结果来分析，不过我们大致可以使用离群点来代表异常值。

本文根据杨亚洲老师在〖deeplus直播第258期〗线上分享演讲内容整理而成。 （文末有获取本期PPT&回放的方式，不要错过） 杨亚洲 OPPO MongoDB负责人 负责OPPO数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。 本文主要 分享内容如下： MongoDB在OPPO互联网推广经验分享-如何把一个淘汰边缘的数据库逐步变为公司主流数据库； 谈谈当前国内对MongoDB误解（丢数据、不安全、难维护）？ MongoDB跨机房多活方案-实现成本、性能、一致性"三丰收"； MongoDB线程模型瓶颈及其优化方法； 并行迁移：MongoDB内核扩容迁移速率数倍/数十倍提升优化实践； 百万级高并发读写/千亿级数据量MongoDB集群性能数倍提升优化实践； 万亿级数据量MongoDB集群性能数十倍提升优化实践； 磁盘800%节省-记某服务接口千亿级数据迁移MongoDB，近百台SSD服务器节省原理； 展望：借助MongoDB完善的分布式、高可用、机房多活等功能，如何实现NoSQL、NewSQL融合； 其他-那些年我们踩过的坑。 一、如何把MongoDB从淘汰边缘变为公司主流数据库？ 背景 入职前多个大数据量业务使用MongoDB，使用中经常超时抖动； 多个核心业务忍受不了抖动的痛苦，准备迁移回MySQL；

面对汹涌而来的数字化浪潮，英大泰和人寿保险股份有限公司（以下简称英大人寿）有幸站在巨人的肩膀上，从零起步，基于 Smartbi Eagle 打造了以 “ 自助 ” 为核心的 “ 数据之家 ” 自助分析平台 ，基本实现了保险公司业务人员自助访问并使用公司数据的目标。自助分析允许用户在不依赖 IT 团队的情况下对数据进行加工、分析和可视化，只需要简单的拖拉拽就可以快速生成一张清晰的报表，解决了业务人员零门槛获取数据的难题。但是，大部分的业务人员还是很难真正将这款 “ 工具 ” 使用起来。对于他们来说，学习门槛太高，且更习惯于使用 Excel 进行数据分析。所以，市面上大部分自助分析工具的使用对象往往局限于 “ 报表工程师 ” ，离业务人员的普及还有一段很长的距离。那么，要如何将自分析真正推广起来？最好的做法是把自助分析从 “ 工具 “ 层面提升到 “ 文化 ” 层面，提供一站式的 自助分析解决方案 ，基于这个目标，英大人寿结合自身情况进行了一些探索。 建设背景 在当前的数字化背景下，英大人寿面临的高频业务需求已呈现持续扩大的趋势。而对于数据分析工作，经常会遇到这样的尴尬情况：会数据分析的人不懂业务，而懂业务的人却不会数据分析。往往一个数据分析需求的完成，最大的时间成本不是花在真正的取数、分析阶段，而是在前期的需求沟通阶段。在这种配合模式下，业务的数据分析需求总是在无尽的排期和等待中

当今时代，传统的报表工具已经很难满足人们对于数据可视化的期望了，而大数据处理工具却可以为人们提供了更多的选择。微金时代的RDP报表工具操作简便，可直接上手使用，无需编码，就可以制作各种复杂、炫酷的报表。 RDP报表工具表格式报表功能和亮点 根据中国特色的报表需求，研发出的轻量级的企业级Web报表工具。仅需简单拖拽式配置，即可制作出各种复杂、炫酷的报表。支持中国式复杂报表的处理，例如： Excel清单报表、交叉报表、分组报表、多源分片式报表、分块报表、表单报表、图形报表、回写报表、假设分析报表、二次计算报表、套打报表、段落式报表、预警报表、组合报表等。 RDP报表工具大屏功能和亮点 RDP大屏，仅在可视化效果上就有数百种选择，令传统报表工具望尘莫及，使用人员只需要通过拖拽方式即可实现精美的数据可视化报表。支持30多种可视化元素组件，自由式布局，自适应屏幕展示降低开发的难度、不用开发人员具备较强的前端能力也可配置出交互友好、展现形式炫丽的大屏幕分析报表，最终将业务数据可以更好的呈现给终端用户。 如果手机端也想显示大屏幕报表的话，可以将设计好的大屏幕中的组件，按照流式布局展示，通过拖拽排列显示顺序，部分图表不适合在移动端展示，可以通过点击隐藏按钮隐藏。 RDP报表工具移动端功能和亮点 RDP报表移动端可视化设计，使用人员灵活拖拽、所见即所得设计器设计出来的报表，可以用于H5页面

来源： 利维坦 树突（红色）神经元的分支过程，接收突触信息的突出棘的渲染，以及来自小鼠大脑皮层的饱和重建（多色圆柱体）。© Lichtman Lab at Harvard University 利维坦按： 关于大脑，你可以用这句话来自问：你 凭什么 觉得自己可以理解它呢？你或许会回答说：凭大脑。即，凭借大脑来理解大脑。但问题是，这两个“大脑”的信息匹配度或许存在很大差异。这就如同文中博尔赫斯那篇关于帝国地图的精妙描述：所有地图的绘制之所以能够以比例成图，就在于忽略掉了现实的很多细节，可试想，如果真要绘制一幅 囊括一切 细节 的地图，那么这张地图无疑与真实国度的比例相同了。 同理，鉴于我们目前对于脑内的这坨物质理解十分有限，所以，如何再描述“理解”可谓十分重要了。也许，未来人类对于人脑的理解可以非常接近我们的人脑地图“比例”，但，无限接近也仅仅是无限接近。 在去年秋天一个寒冷的夜晚，紫红的太阳缓缓坠落，我坐在哈佛大学郊外的办公室里，透过落地窗凝视着窗外的虚无，思考着关于老鼠大脑的数据集。 与此同时，我回想起波士顿市中心那些没有窗户的冰冷房间，那里的高性能计算中心存储着我宝贵的48TB数据。作为博士实验的一部分，我用了13万亿个字节来记录数据，并研究 老鼠大脑的视觉皮层是如何对运动做出反应的 。 如果将数据集按双倍行距打印出来，需要1160亿张纸。但当我写完关于这些数据的故事时

支付方式的更迭是智慧零售的一个重要标志，基于数据和技术驱动，无论是扫码还是刷脸支付，都便于零售业更高效地服务顾客，对会员顾客消费行为和特点进行分析管理，制定更精准的营销策略，提升会员价值和门店的运营效率。 未来，刷脸支付会逐步推广至全国各大商业场景，对于需要推广商户的服务商而言，掌优电子科技移动支付系统，可无缝对接支付宝、微信支付刷脸支付设备，赋能服务商，开拓更宽阔的刷脸支付市场。刷脸支付，智慧医疗，智慧校园，智慧银行，餐饮超市酒店，无感停车场，各场景解决方案，软件定制开发，支付设备批发，详细请百度“掌优电子 魏” 5G带来新的生活场景，也会带来新的支付场景，进而可能衍生出多样化的支付方式。5G 普及后，更多的感应设备可以用于支付中，比如人脸识别、体态识别、声纹等等。一边是识别用户，另一边是识别商品，这两头达到无感的程度，需要 5G 的信息传输速度，需要识别人与物，让万物互联。 各行各业关于5G的建设正在如火如荼地进行中，人们对 5G 其实可以有非常大的想象空间，未来 5G 和大数据等技术的结合，还将变革众多产业，为全球带来新一轮发明和创新浪潮。5G时代的到来极大改善了网络条件，移动互联网更加发达，与线下场景的联动也更为频繁，扫码支付得以进入快车通道。 随着5G和AI技术的发展，刷脸支付已经成为越来越受欢迎的支付方式。据中国支付清算协会的报告，今年以来人脸识别在手机解锁、身份验证

近日，阿里云MaxCompute大数据计算平台联合帆软正式发布企业级BI分析解决方案，MaxCompute成为帆软FineBI与FineReport官方数据源。此次专为企业数据分析实现的产品集成，将极大解决企业数据分析及报表应用难题，助力企业业务效率进一步提升。 MaxCompute 是阿里云提供的面向分析的企业级SaaS模式云数据仓库，服务着数以万计的客户和阿里巴巴集团。MaxCompute基于自身Serverless架构，提供快速、全托管的在线数仓服务，在消除传统数据平台的资源扩展性和弹性限制方面极具优势，同时强调面向分析的便捷性与体验，使用户经济高效的分析处理海量数据，并便捷的对接BI分析工具，真正实现从数据到洞察的高效转化。 帆软作为中国专业的大数据BI和分析平台提供商，致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案，旗下两款主要产品FineReport、FineBI本次与MaxCompute实现互联互通，帮助企业更好的开展以问题为导向的探索式分析工作。 目前，该联合方案已在工业和医药行业客户中得到应用和实践落地。客户基于MaxCompute构建数据仓库，对主题数据域和业务数据域的数据进行处理，各种主题数据在数仓经过分析后，向上对FineBI提供数据源查询。FineBI可通过JDBC接口连接到MaxCompute数据仓库，用户可在FineBI通过即席查询进行自助式报表处理

在数字经济 大数据是无论如何都绕不开的一个话题 就好比阳光、水与生命 产品分析需要大数据，用户分析需要大数据！ 市场分析也需要大数据！ 仅仅大数据系统研发、应用开发和大数据分析三大类就能细分出近百个工作岗位 随着国家战略的支持和数字经济的蓬勃发展，大数据越来越重要，不但有越来越多的人转行加入大数据，越来越多的企业也在做智数转型。 因此在当下，无论你是不是大数据从业者，分在数字经济时代的你都需要充充电了。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4967171/blog/4927769