据 IDC 估计，到 2020 年物联网将在全球范围内产生 1.46 万亿美元的价值。据预测，届时中国的物联网市场规模将超过 1.8 万亿人民币。

2020年7月23日开始，MaxCompute 管家陆续对各个区域进行升级新版本，新版本支持的功能之一——分时配额，将支持对预留计算资源（预留CU）进行按时段切分，满足时段的差异化资源需求，满足对资源隔离（生产/开发/自助分析）不同工作负载的能力，避免相互干扰，同时更大化提高资源使用率。

菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。

原文：https://insidebigdata.com/2019/08/10/what-happened-to-hadoop-and-where-do-we-go-from-here/ Apache Hadoop出现在IT领域是在2006年，它可以支持使用廉价的商用硬件来存储海量数据。

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。

Apache Spark系列技术直播--第四讲 机器学习介绍与Spark MLlib实践 直播时间：2018.12.06 19:00 - 20:00 主讲人：江宇(燕回) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家 内容提要：本次讲座主要面对的是机器学习的入门者，以及想要使用Spark来进行机器学习的用户。

在Blink的流式任务中，State相关的操作通常都会成为整个任务的性能瓶颈。实时计算部-查询和优化团队开发了MiniBatch功能，大幅降低了State操作的开销，在今年的双11中，几乎所有适用的任务都启用了MiniBatch功能。

本文主要介绍阿里巴巴-搜索事业部算法团队上半年在智能内容生成方向工作的一些实践和思考。

Hippo是搜索调度团队根据搜索、推荐、广告等业务特点从2013年开始打造并逐步完善的一套分布式调度系统，支持了集团内外多个事业部的搜索、推荐、广告等相关业务。2017双11期间，搜索在离线混部实现了全时段无干预无降级稳定运行，提供了搜索双11所有TF模型离线批次训练所需资源，并在2017/11/10晚上23点因为离线训练集群负载过高首次在混部上不间断运行了超过2万core的双11实时训练流程并一直在稳定运行。

在云栖社区主办的云栖计算之旅第5期–大数据与人工智能分享中，阿里云计算平台高级专家薛明为大家深入地介绍了阿里云大数据IDE–MaxCompute Studio，并对于其特性和背后的技术思想进行了讲解。

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需

ACM SIGKDD 国际会议（简称 KDD）是数据挖掘研究领域的顶级盛会，它每年能收到上千篇来自国际知名大学和研究机构的学术论文投稿，这其中仅有一小部分优秀论文可以被接收。2015年5月18日，KDD组委会发布工业和政府相关方向论文的录用消息，阿里巴巴集团搜索事业部推荐团队投稿的论文被录用，表

本文详解微店商品列表API（vdian.item.list.get）：涵盖接口说明、必选/可选参数（如access_token、分页、状态与时间筛选）、返回结构及分页逻辑；附JSON样例，并提示限流、增量同步、状态过滤等实战坑点，助力开发者高效对接私域电商、多店管理等场景。（239字）

2026年10月5日前后，成都一家名为“和顺饭店正宗连山回锅肉”的餐饮店因“3片回锅肉售价105元”引发网络热议。

专为电力巡检设计的50克轻量化真AR智能眼镜，直击“最后几米”难题：AI四类识别（指针/状态/指示灯/矩阵表计）实现安全距离精准读表；离线语音、物理按键、触控板保障双手不离作业面；MicroLED高亮屏适配正午强光；远程专家协同缩短故障响应时间。

Elasticsearch压测之Esrally压测报告解读

本文深入剖析Flink增量Checkpoint性能瓶颈：慢不在快照，而在SST文件上传。RocksDB Compaction导致旧数据重写为新文件，触发重复上传；状态分布不均加剧“短板效应”；小文件多、带宽竞争、引用计数延迟清理等问题叠加，使增量Checkpoint渐趋全量。核心在于理解“传什么（SST）”“为何重传（Compaction）”“谁在等待（JobManager同步等待所有subtask）”及“哪些指标会误导”。

本文提出云上勒索防御“网络层—主机层—数据层”三层协同架构：网络层聚焦东西向流量可见性与外传识别；主机层捕捉CPU/磁盘IO同步飙升等加密前兆；数据层夯实备份、快照与不可变存储。强调三层必须同源同轴、联动分析，并通过实战演练验证RTO，确保防线真正可用。

商品详情接口是电商铺货、ERP及选品系统的核心数据能力，提供结构化、可审计的商品信息（标题、SKU、价格、库存、主图、资质等），支撑规模化上架。区别于网页展示，它具备权限控制、增量同步、状态追踪与合规校验能力，是稳定、安全、可回溯的数据管道基石。（239字）

使用rds_dbsync同步Mysql数据至Greenplum

__new__ 管造对象、__init__ 管初始化：11 组实验画出分工边界——两类事非 __new__ 不可（改造不可变类型构造、控制实例创建），日常 99% 初始化仍该写在 __init__。

本文系统解析 Spark 五大运行模式（Local、Standalone、YARN、Kubernetes、Mesos），涵盖架构原理、spark-submit 配置、client/cluster 深度对比及选型决策树，附4张原创图解与实战模板，助力Java/大数据/AI工程师高效落地。

本文系统拆解Spark全部Transformation算子，按映射过滤、聚合排序、连接、分区调整、集合操作五大类详解，涵盖语法、窄/宽依赖、Shuffle机制、性能特征及实战场景，附原创架构图、25+算子速查表与Scala示例，助力大数据工程师高效开发。（239字）

专为零基础设计的Python面向对象编程实战教程，通过学生成绩管理、图书馆管理、综合管理系统三个渐进式项目，详解类、继承、封装、多态等核心概念。每行代码均附详细注释，助你扎实掌握OOP开发能力。（239字）

本系列《0.8MB跑通Qwen》聚焦ARM零依赖纯C推理引擎，适配Qwen3-VL多版本模型，在RK3588平台实测。本文详解GGUF→VQF的“反量化再量化”路径：将llama.cpp已量化权重（Q4_0/Q8_0等）先还原为F32，再经统一量化与重排固化为VQF格式，确保内核兼容性与可验证性。（239字）

本系列手搓0.8MB纯C推理引擎，零依赖跑通Qwen3-VL多模型。本文聚焦长上下文瓶颈：RK3588实测显示，注意力耗时占比从18%飙升至71%。提出块稀疏方案——将O(n²)注意力压至O(n·k)，实现每词成本与上下文长度无关，为端侧大模型长文本推理提供关键路径。（239字）

本系列手搓零依赖纯C推理引擎，仅0.8MB即可在RK3588上跑通Qwen3-VL多模型。本文详解q8 KV量化：将f16 KV压至INT8，按token每头独立定标，缓存与decode带宽降低约48%，兼顾精度与效率，f32仅作调试探针。

本系列《0.8MB跑通Qwen》聚焦ARM端零依赖纯C推理引擎，适配Qwen3-VL多模态模型，在RK3588上实测通过。详解GGUF对齐的Q4_0量化：32个float压缩至18字节（f16 scale + 16 nibble），剖析nibble打包规则与11倍误差代价，为端侧高效部署夯实底层基础。（239字）

几乎每个 Python 文件都有 if __name__ == __main__，但很少有人说清它在防什么。本文用可复现的代码讲透 4 类真实事故：多进程递归崩溃、导入即连数据库、-m 与文件路径的差异、pytest 拿不到准备逻辑，并给出什么时候其实可以不写。

本文深入探讨数字的多种表示法（十进制、二进制、十六进制、罗马数字等），强调数值与表示法的本质区别；详解进制转换原理、`parseInt`陷阱、`BigInt`精度保障、前导零语义、二进制补码位宽依赖及罗马数字规范校验，助力开发者安全、准确地处理各类数字转换场景。（239字）

该文解读arXiv最新研究，提出GEO“引用选择→引用吸收”两阶段度量框架，揭示被AI列出不等于被真正采用；实证发现ChatGPT重深度、Perplexity/Gemini重广度，推动KPI从“提及率”转向可量化的“引用吸收度”。（239字）

Databricks 3月2日发布测评：Spark Real-Time Mode（RTM）在实时特征计算（编码、enrichment、聚合）中，较Flink最高快92%（p99延迟9ms vs 95ms）。RTM打破微批限制，实现毫秒级低延迟、全状态支持与流式Shuffle，挑战“必须双引擎”行业共识。

本文详解淘宝开放平台taobao.item.reviews.get接口，合规获取商品近180天公开评价数据（含评分、文本、晒图、SKU、追评及商家回复），涵盖鉴权、签名、参数、JSON示例、字段释义与生产避坑指南。（239字）

语义切片与向量化是知识库构建的核心环节：前者按语义边界智能分段，保障主题完整与上下文连贯；后者将文本映射为高维向量，实现语义相似度检索。二者协同，决定RAG系统“找得准”的上限。（239字）