详解阿里云数据中台，一篇文章全面了解大数据“网红”
一直想写一篇关于数据中台正面文章，现在有闲时做些总结，想充分诠释一下DT内部人如何看待数据中台。 数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的，它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求，又要满足像双十一，六一八这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂活动场景业务系统的解耦问题，而在技术、组织架构等方面采取的一些变革。
阿里十年经验输出，大数据平台“数加”的前世今生
阿里云大数据业务资深专家张金银和王峰在 “云栖大会上海峰会”的深度分享。核心是从历史发展的角度解读集阿里巴巴十年的大数据能力以及上万名工程师实战检验于一身，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条的阿里云一站式大数据平台“数加”。
【HBase从入门到精通系列】如何避免HBase写入过快引起的各种问题
首先我们简单回顾下整个写入流程
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。
在开始第一个机器学习项目之前就了解的那些事儿
一份机器学习过来人的经验清单分享，主要是包含一些关于构建机器学习工作流以及Apache Spark应该注意的一些事项，希望这个清单能够帮助那些正在学习机器学习的相关人员少走一些弯路，节约一些时间。
