大数据

在互联网行业工作的朋友们，你们有没有发现一个问题，明明做着同一份工作，有些人拿着1万元的高薪，而有些人只能拿7000元。我分析了30位互联网人士得出了这份结论，你们之间差了这份有结果的数据分析报告。 试问一个没有结果的数据分析报告，又怎么能够打动领导呢？同样是工作一个月同事的业绩是为企业扩展20个推广渠道，增加1000万曝光，而你却是为企业扩展20个推广渠道，这是不是完全不一样的呢？要写有结果的分析报告，这里我告诉大家具体要在那些方面体现。 1.基本框架 哪怕是万丈高楼，也需要地基牢固。分析报告要有层次，架构清晰、主次分明，这样能让看的人更容易懂。 2.实事求是 分析之前，先想一想今天的数据，和你预测的数值差了多少？完成了吗？然后实事求是的写上去。这样的报告在办公室里很常见，常常是领导或业务部门随口要个数。 分析结论一定要基于紧密的数据分析推到过程，不要有猜测性的结论，过于主观的东西没有说服力。 3.图表化 将数据分析报告图表化，用图表代替数字的堆砌会让人更佳形象直观的看清问题和结论，但要注意，图表也不能过多，让读者无所适从。 4.逻辑性 分析报告要有逻辑性： （1）数据是怎么来的。 （2）发现了什么问题。 （3）总结问题发生的原因. （4）如何解决这种问题。这样一个简单明了强逻辑关系的分析报告就能让绝大多数人接受。 5.数据可靠 要有可靠的数据

引子 InnerSource 的介绍，我似乎陷入了一种不知该从何讲起的尴尬局面，也就是所谓的破局，理论？历史？案例？实践？文化？曾几何时，脑子灵光一闪，希望通过某个假想中的案例来阐述。从管理、文化、开发、协作、产品、生态、人才等多个角度来逐步细致将一个InnerSource贯彻到底。但是想法总归是想法，需要时间来慢慢的完善。难道是我的每周一篇文章时间定错了？还是应该将InnerSource单独拿出来，独立成系列？我陷入了思考和停滞状态。 于是有了此文，尝试将现有的InnerSource案例整理出来。 InnerSource 案例 在一个普遍推崇模仿、山寨的文化中，谈案例是最受欢迎的，我也顺着这个思路来写一篇试试水，以实际行动来验证下。 InnerSource 正如我在上一篇文章中所提到的，不是什么新的概念和实践，而是有很多学界和厂商都在研究、运行，下面笔者就列出一些业界公开的案例。 PayPal PayPal 是在2013年施行的InnerSource，主要是内部的开发效率遇到了严重的问题，由于PayPal是一家跨国公司，各个国家的清算情况又不尽相同，于是牵扯到沟通、协调、覆盖代码等问题，在施行InnerSource之前，PayPal施行过两种办法：自顶向下的强制和驻场。最终证明这都不可行。 PayPal从开放源代码软件中汲取了灵感，尤其是来自Apache软件基金会的实践

业务背景 友盟+消息推送U-Push日均消息下发量百亿级，其中筛选任务日均数十万，筛选设备每分钟峰值可达7亿+，本文将分享友盟+技术架构团队在长期生产实践中沉淀的筛选架构解决方案。 如何保证百亿级的下发量？ 友盟+U-Push筛选是Push产品的核心功能，其中实时筛选是面向推送要求较高的付费Pro用户提供的核心能力之一，实现了用户实时打标、筛选、分发、触达的功能。友盟+U-Push的设备识别以device_token为基准，为保证尽可能的触达我们留存了近期所有可能触达客户的device_token，以10亿真实设备为例，每个设备安装10个集成友盟+SDK的应用可以产生10个device_token，牵扯到硬件环境变动导致的device_token漂移问题，可能产生更多device_token。 （ 图1.1.1 友盟+U-Push业务数据流简图） 图1.1.2 友盟+U-Push功能清单 U-Push筛选架构概览 2.1 上下行两个核心链路 U-Push服务由两个关键链路组成，下行链路保证客户消息的触达，上行链路承载终端采数和与客户服务端的数据同步。其中下行链路主要分为任务调度、筛选中心，上行链路主要服务是多种收数通道（为兼容历史问题）和设备中心，上行通过设备中心实现跟下行桥接。 图2.1.1 友盟+U-Push筛选业务场景 在U-Push服务中，依照业务场景不同定义了多种任务类型

1、 Linux是类UNIX操作系统，是一个基于POSIX移植操作系统接口和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。 2、用于企业服务器、WEB网站平台、大数据、虚拟化、Android、超级计算机、云计算、物联网、人工智能等领域。 3、开源免费；迭代更新；性能稳定；安全性高； 多任务，多用户；多线程；多CPU； 耗资源少；内核小； 应用广泛； 入门简单。 4、企业服务器品牌及型号：DELL（大多数公司），HP，IBM，浪潮，联想 2014年-2016年DELL：（1U）R420,R430， R620,R630 （2U）R720,R730 HP：2U DL380 G7/G8 IBM：1U 3550/m3 ,3550/m5 2U 3650，4U 3850，8U 3950 5、服务器尺寸：1U=4.45cm 1U 2U 4U 6、服务器一般是双电源,双线AB路 7、一般企业服务器的CPU数量2-4颗，单颗CPU4核，内存16-256G（常见32G,64G）。做虚拟化的宿主机，CPU数量4-8颗，单颗CPU4核，内存48-128G,6-10个虚拟机。 8、常见服务器磁盘是3.5mm英寸，大部分机械硬盘，读取性能相比内存来说不高，硬盘接口：IDE，SCSI SATA SAS SSD，性能： SSD> SAS > SATA， 磁盘阵列卡RAID：整合多块硬盘，有冗余备份

一、标签简介 标签概念 标签，最初用来对实物进行分类和标记，例如标明物品的品名、重量、体积、用途等简要信息。后来逐渐流行到数据行业，用来标记数据，对数据快速分类获取和分析。 标签特点 精确描述定位和搜索，具有生命周期的特性，可以计算，配置和规则化处理。可以用标签来描述各种结构和非结构化[文档、图片、视频等]的数据，从而使这些内容被高效的管理。 描述特征：标签[手机颜色]，特征[红色，白色]； 描述规则：标签[活跃用户]，规则[每日登陆，产生交易]； 标签价值 精细运营的基础，有效提高流量精准和效率。 帮助产品快速定位需求数据，进行精准分析； 能帮助客户更快切入到市场周期中； 深入的预测分析数据并作出及时反应； 基于标签的开发智能推荐系统； 基于某类下的数据分析，洞察行业特征； 标签的核心价值，或者说最常用的场景：实时智能推荐，精准化数字营销。 二、标签定义 属性标签 属性标签是描述基本特征，不需要行为产生，也不是基于规则引擎分析，例如基于用户实名认证信息，获取：性别，生日，出生日期等特征。变动频率极小，且精准性较高。 行为标签 通过不同业务渠道埋点，捕捉用户的行为数据，基于这些数据分析，形成结果描述的标签，例如：分析用户「网购平台」，得到的结果拼多多,淘宝,京东,天猫等。这些都是需要通过行为数据来判断的标签。 规则标签 规则下分析出来的标签，更多是基于产品或者运营角度来看

GEE2020 由于疫情影响，2020GEE官方峰会（Geo for Good Summit）采取线上举行的方式，所有人可以免费开放申请。会议时间:10月20-21日。申请截止日期9月25日。想参会的老师同学，抓紧时间申请。 NO.壹 Event Details What will happen at the Geo for Good Summit this year? · Tune into the Opening remarks & Keynotes to hear what’s on our minds this year. · Learn about the latest updates to Google Earth Engine, Google Earth and more during Product Demos and Announcements. · Listen to others in the Geo for Good community talk about using mapping technology for social and environmental impact during the Lightning Talks. · Tune into the sessions and ask questions! Before the summit,

12月30日，阿里云云原生数据库PolarDB举行年度发布。过去的一年是阿里云数据库硕果累累的一年。11月，Gartner公布阿里云进入全球数据库领导者象限，是国产数据库几十年积累的重大突破；12月，中国电子学会公布PolarDB获得科学技术奖一等奖。阿里云数据库深耕11年，至今已服务客户10万余。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库事业部总裁李飞飞表示，云计算正在推动数据库向云原生快速演进，阿里云数据库已全面布局云原生。 关键词：深耕11年10万余客户 2020年11月，“完美日记“上市了。迅速崛起的“完美日记”，从2017年的全新品牌，到如今的 “国货之光”，成为今年创投圈的现象级案例。 快速的业务发展背后，是高压力的系统挑战。“完美日记”找到了阿里云数据库。阿里云服务天猫“双11”多个年头，已具备丰富的应对大流量经验。 2020年4月，“完美日记”三周年大促，最后一天压测，订单系统下单速度达到1万笔/每秒，对应PolarDB数据库的写入速度10万TPS，比半年前的系统吞吐提升了50倍。在4月14日活动当天，抢购开始瞬间系统涌进了几百万用户。每秒成交的订单数创历史新高，订单峰值比历史最高峰值再次提高了几倍，高峰业务流量比半年前提高了50倍。 “完美日记”只是阿里云数据库的一个案例，是阿里云数据库11年以来，服务的10万多客户中的其中一个。 阿里云数据库始于2009年。

来源：Wind 香港万得通讯社报道，发改委、中央网信办、工信部、能源局联合发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，要求加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系，加强全国一体化大数据中心顶层设计。 文件提出，到2025年，全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的基础设施一体化格局；全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势基本形成。 文件指出，统筹围绕国家重大区域发展战略，根据能源结构、产业布局、市场发展、气候环境等，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。 以下为意见全文： 关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见 发改高技〔2020〕1922号 各省、自治区、直辖市及计划单列市人民政府，新疆生产建设兵团，国务院各部委、各直属机构： 数据是国家基础战略性资源和重要生产要素。加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系，是贯彻落实党中央、国务院决策部署的具体举措。以深化数据要素市场化配置改革为核心，优化数据中心建设布局，推动算力、算法、数据、应用资源集约化和服务化创新，对于深化政企协同、行业协同、区域协同，全面支撑各行业数字化升级和产业数字化转型具有重要意义。为进一步促进新型基础设施高质量发展，深化大数据协同创新，经国务院同意

SVG 转换在SVG图像中创建的形状。例如，移动，缩放和旋转形状。这是显示垂直或对角线文本的便捷方法。 一、转换简单示例 例： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <rect x="50" y="50" height="110" width="110" style="stroke:#ff0000; fill: #ccccff" transform="translate(30) rotate(45 50 50)"> </rect> <text x="70" y="100" transform="translate(30) rotate(45 50 50)" >nhooo.com</text> </svg> 运行效果： 注： <rect>元素的transform 和 <text>的transform属性。 该属性指定要应用于形状的变换。在此示例中，应用了平移和旋转。两者都将在本文后面解释。 二、哪些元素可以转换？ 可以将变换应用于所有SVG形状。还可以将变换应用于<g> 元素，从而一次性有效地变换整个元素组。也可以变换渐变和填充图案。 三、转换函数 转换函数不会自行转换SVG形状，而是会转换该形状的基础坐标系。因此，即使宽度以倍数显示

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