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小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构
小红书作为生活分享类社区,目前有8500万用户,年同比增长为300%,大约每天有30亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一,本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。
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Phoenix映射HBase时间戳的一种实现
本文介绍了Phoenix映射HBase时间戳的一种实现,希望抛砖引玉,读者根据自己的实际情况设计其他的实现方式。
OSS数据湖实践——EMR + Hive + OSS案例
构建基于OSS数据源的EMR大数据计算环境,使用Hive分析工具,实现简单的大数据分析案例。
Hive2.1.1 下hwi web界面的配置(超详细)
2016/11/1 17:30:06 资料: 1.ant 1.9.7 2.Hive src; 3.jdk 1.
使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析
Relational Cache的强大功能赋予了Spark更多的可能,通过Relational Cache,用户可以提前将任意关系型数据(Table/View/Dataset)cache到任意Spark支持的DataSource中,并支持灵活的cache数据组织方式,基于此,Relational Cache可以在诸多应用场景中帮助用户加速Spark数据分析。
案例详解|大数据上云助力新零售企业数智化转型,挖掘数据的价值
传统大卖场发展面临全新的挑战,本案例详细介绍在这个时代的拐点,零售企业如何借助大数据上云实现企业运营数智化转型,提升精细化运营能力,最终实现业务创新。
Hive数据如何同步到MaxCompute之实践讲解
本次分享主要介绍 Hive数据如何迁移到MaxCompute。MMA(MaxCompute Migration Assist)是一款MaxCompute数据迁移工具,本文将为大家介绍MMA工具的功能、技术架构和实现原理,再通过实际操作MMA,演示将Hive数据迁移到MaxCompute。
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