Pulsar 是 eBay 开源的实时大数据分析平台。
作为全球性的商务平台和支付行业领先者，拥有海量的用户行为数据。基于现有的hadoop大数据处理，已经不能够满足业务上对实时性的需求。基于过去的大数据处理的经验和对最新技术的运用，探索出一个对海量的数据流进行实时的收集，处理，分发和分析的平台。并于2015年2月底开源此平台: Pulsar。
Pulsar 作为一个复杂事件处理平台，具有快速，准确，灵活的特性，保证点到点的低延时和高可靠，从而很好得满足了的eBay秒级实时数据分析的需求。同时每秒百万级流量处理能力，给客户带来更好的个性化体验，帮助客户监控实时业务信息并定制实时营销策路，及时监测网络欺诈行为并减少机器人干预。并且Pulsar是基于标准的分布式云架构部署并跨越多个数据中心，从而保证了在系统升级和拓扑更新时没有集群停机时间。
Pulsar 平台提供了一个完整的实时大数据分析的解决方案：
该平台能够实时收集 Event Stream，并且对 Event 进行实时的 Enrichment 和 Sessionization，推送到不同的实时应用，同时能够实时的进行统计和分析，对业务提供 Key insights.
在 Pulsar 平台内部，它把 Event Stream 看成一种类数据库的表，在上面通过应用申明式的4GL来定义Business logic. 并且同时开源了作为支撑Pulsar 的一个全新的大数据流处理框架: Pulsar Jetstream.
Pulsar.Stream是一个通用的全新的大数据流的处理框架。他实现了一个开放的，自动发现的Topology, 不同的应用可以分布在不同的Data center, 通过网络进行自动的发现并且建立连接，数据主动从Producer推送到Subscriber. 在每个应用内部，通过Pipeline的方式连接各个业务模块，并且支持用4GL的EPL来定义业务逻辑。整个的topology是开放的并且能够动态扩展，相应的EPL也能够进行动态的更新且没有服务中断。
典型的部署结构
介绍来自 CSDN
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SuperMap iClient for Leaflet 对接了 SuperMap iServer 的分布式分析服务，为用户提供大数据分析功能，主要包括： 密度分析 点聚合分析 单对象空间查询分析 区域汇总分析 矢量裁剪分析
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社招，录取，一共三轮面试。 一面：自我介绍，问简历相关项目，出题：有5000万条车险顾客数据，已知其中的500万的用户有宠物，如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。 二面：自我介绍，提问他们更换模型时，生效有延迟怎么处理。 三面：自我介绍，知道哪些机器学习算法，决策树原理，协方差作用。 HR谈薪：薪资构成：12个月加年终奖。三个月试用期，试用期间工资八折，年终奖发放看考核分数所处区间系数。 拒绝
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一面 电话call 10min 应该是hr来面的技术面 应该是照着问题念的 她们也不是很懂 印象中有一些统计学问题，p值，假设检验等。 机器学习问题等等 二面 10-15min 视频面 挖简历为主 三个面试官一起 二面后应该是泡池子了，过了好久好久，突然打电话约我三面 三面 30min 电话call hr面 恕我直言，我觉得hr是面下来最专业的了 问对保险行业的理解 为什么来产险 你认为数据在保险
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平安产险数据类笔试0901场 总共30道选择＋2道问答题，总时长45分钟。 30道选择包括：经济学/SQL（不是常见的向题，会涉及到注入漏斗之类的）/概率论与数理统计/金融数学（年金、利率 剩余本金）/会计/机器学习 2道问答题都有点像是逻辑推理，比如给你几个条件，让你推断抽出的是哪三张牌 总体来说范围很广，难度我觉得不算小 #平安# #平安产险# #数据分析# #笔试# #24校招内推#
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实时分析用户在微信小程序中的每一个互动行为，了解用户行为轨迹，结合用户设置的微信属性全面分析用户价值，结合场景的统计分析，提升小程序的使用效率，通过数据驱动用户的增长。
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主要内容：1.大数据生态技术,2.数据存储,3.数据存储的发展,4.数据存储的方式1.大数据生态技术 数据存储处理: 清洗, 关联, 规范化, 组织建模, 通过数据质量的检测, 数据分析然后提供相应的数据服务 离线数仓: 实时数仓: 以Kafka, cancal/Maxwell/FlinkCdc为区分, 离线数仓为Hive, Sqoop 实时数仓:分层: Ods, Dwd, Dim, Dwm, Dws, Ads 离线数仓分层: Ods. Dwd, Dws, Dwt, Ads 实
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本文向大家介绍jQuery解析json数据实例分析，包括了jQuery解析json数据实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了jQuery解析json数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 先来看看我们的Json数据格式： 为了消除乱码问题，我们设置一个过滤器（代码片段） 服务端我用Servlet生成json数据（代码片段）。 页面端JQuery代码： 之前为了省事，