资讯
前段时间美国公布的一份长达35页的《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。
通过对近700项科技趋势的综合比对分析，最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。
Apache HBase PMC主席Michael Stack在Mail List中宣布了HBase 2.0版本已正式Release的消息，该版本可以说是迄今为止最大的一个版本。一起来看看HBase 2.0的一些新特性以及与HBase 1.0的兼容性问题等。
近日，eBay 宣布正式开源 Accelerator，一款久经考验的数据处理框架，提供快速的数据访问，并行执行以及自动组织源码、输入数据和结果。它可以用于日常数据分析，也可以用在包含数十万大型数据文件的实时推荐系统上。
技术
在深度学习训练过程中，需要对大量参数进行优化，目前主流的优化方法主要有 SGD、Adam、RMSProp 等。尽管这些方法已经被广泛的使用，但在许多方面仍需改进。近日，谷歌团队提出一种新的优化方法 Adafactor，针对目前主流优化方法存在的问题进行改进，对比其他优化算法在机器翻译任务上取了的目前最好的结果。本文对这一成果进行了解读。
Uber 的数据架构团队对Hadoop整个架构进行了彻底仔细的检查和分析,对相应的模块进行了持续的改进和优化。具体方向包括: View File System (ViewFs)，快速的 HDFS 版本升级，NameNode 垃圾回收 调优，限制系统中小文件数量，提供了 HDFS 加载管理服务，以及增加了一个 NameNode 的只读副本。本文针对上述内容进行一个详细介绍，看 Uber 是如何构建一个快速增长的、稳定的，并且可靠的存储系统的。
Spark Streaming集成了Kafka允许用户从Kafka中读取一个或者多个topic的数据。一个Kafka topic包含多个存储消息的分区（partition）。每个分区中的消息是顺序存储，并且用offset（可以认为是位置）来标记消息。开发者可以在他的Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置，但是这需>要好的offset的管理机制。本文详细讲解了Offsets管理的集中方式。
时序数据库技术体系中一个非常重要的技术点是时序数据模型设计，不同的时序系统有不同的设计模式，而不同的设计模式对时序数据的读写性能、数据压缩效率等各个方面都有非常重要的影响。这篇文章将会分别针对OpenTSDB、Druid、InfluxDB以及Beringei这四个时序系统中的时序数据模型设计进行介绍。
