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三步在阿里云上面搭建一套个性化推荐系统

背景信息互联网时代个性化推荐已经渗透到人们生活的方方面面,例如常见的“猜你喜欢”、“相关商品”等。互联网能够对用户投其所好,向用户推荐他们最感兴趣的内容,实时精准地把握用户兴趣。目前很多成功的手机APP都引入了个性化推荐算法,例如,新闻类的有今日头条新闻客户端、网易新闻客户端、阿里UC新闻客户端等;电商类的有拼多多、淘宝、天猫等。分析型数据库PostgreSQL版推出的向量分析可以帮助您实现上述个

云上的移动性能测试平台

简介:功能决定现在,性能决定未来。欢迎大家围观《云上的移动性能测试平台》, 了解EMAS性能测试平台的能力与规划。1. 功能决定现在,性能决定未来性能测试在移动测试领域一直是一个大难题,它最直观的表现是用户在前台使用 App 时的主观体验,然而决定体验优劣的背后,涉及到了许许多多的技术变迁。当我们习惯于诺基亚时,智能机出现了;当我们学会native开发时,hybrid来了;当各种 hybrid 框

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#云原生
数据中台交付专家告诉你,数据架构的分层怎样更加合理?

作者:柯根从整体上看,数据中台体系架构可分为:数据采集层、数据计算层、数据服务层三大层次。通过这三大层次对上层数据应用提供数据支撑。数据采集层对于企业来说,每时每刻都在产生海量的数据,数据采集作为数据体系第一环尤为重要。因此在数据采集层需要建立了一套标准的数据采集体系方案,并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集,将其传输到大数据平台。互联网日志采集体系包括两大体系:Web端日志采集技术方案;

#大数据#数据分析#人工智能 +1
DLF +DDI 一站式数据湖构建与分析最佳实践

简介:本文由阿里云数据湖构建 DLF 团队和 Databricks 数据洞察团队联合撰写,旨在帮助您更深入地了解阿里云数据湖构建(DLF)+Databricks 数据洞察(DDI)构建一站式云上数据入湖。作者陈鑫伟(熙康),阿里云 计算平台事业部 技术专家冯加亮(加亮),阿里云 计算平台事业部 技术研发背景随着数据时代的不断发展,数据量爆发式增长,数据形式也变的更加多样。传统数据仓库模式的成本高、

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数据湖存储的安全写入之道

数据湖的兴起,给数据存储带来了一轮新的革命。越来越多的公司选择将存储切换到云上对象存储。因为云上对象存储往往意味着大容量、低成本、易扩容。

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#hadoop#大数据#java +2
聊一聊分布式锁的设计模型

随着分布式系统的快速发展与广泛应用,针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求,这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。我们通常会使用怎么样的分布锁服务呢?

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#java#数据库#大数据 +2
以“升舱”之名,谈谈云原生数据仓库 AnalyticDB 的核心技术

企业级云原生数据仓库AnalyticDB提出了升舱计划,旨在承担和帮助金融、运营商、政务等行业构建下一代数据管理和分析系统,以应对不断增长的数据规模,业务数字化转型,和传统数仓替换升级需求。...

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#云原生#数据仓库#云计算 +1
消息队列RocketMQ性能测试案例

1. 消息队列RocketMQ性能测试案例1.1 RocketMQ测试分析客户场景,信息共享交换平台:1.交换平台需支持每秒万级别数据传输2.实现跨路段、跨部门、跨行业、跨区域信息即时共享,做到高可靠、低延迟客户现场展示场景设计思路:1.针对性的编写一套JAVA代码来支撑本次MQ性能POC验证。2.选择合适规格的单台ECS,在单个TOPIC下运行多线程代码实现和MQ的订阅发送,统计1分钟内订阅和发

阿里云峰会|阿里云数据中台重磅升级后拟扶持100万家企业数智化

6月9日,在2020阿里云线上峰会上,阿里巴巴集团副总裁、数据技术及产品部负责人朋新宇推出Quick Audience、Quick A+两款全新产品,并升级Dataphin和Quick BI两款现有产品。同时,阿里云零售、金融、政务及互联网企业等四大行业数据中台解决方案也首度亮相,未来将要扶持100万家企业。1. 数据中台扎实有效2015年,阿里巴巴在国内首次提出数据中台概念,它是集方法论、工具、

如何通过Dataphin构建数据中台新增100万用户?

欢迎来到数据中台小讲堂!这一期我们来看看,作为阿里巴巴数据中台(OneData - OneModel、OneID、OneService)方法论的产品载体,Dataphin如何帮助传统零售企业实现数字化转型,并在短时间内新增100万用户?传统营销的痛点:数据分散分析难营销可谓是零售行业最重要的的业务环节之一,是企业和消费者链接的重要纽带,如何进行更有效的营销以实现提效降本成为各大企业关注的重点...

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