CloudEon

在我的新公司，我是一名数据工程师，负责构建google cloud platform(GCP)批处理ETL管道。我的团队的数据科学家最近给了我一个数据模型（用Python3.6编写的.py文件）。 数据模型有一个主函数，我可以调用它并获得一个dataframe作为输出，我打算将这个dataframe附加到一个bigquery表中。我是否可以只导入这个主函数，并使用apache beam（Dataf

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

楼主研一，但是误投了暑期实习，所以顺便就面了 1.在滴滴工作做的内容 2.做短视频后端的背景是什么？为什么要做？ 3.这个项目做了哪些东西？ 4.关注的表是怎么设计的？关注和被关注者关系存储在一行么？存储在一行又什么问题？不存在一行又有什么问题？（没搞懂什么意思）（回答的不好） 5.项目中rabbitmq用在哪些场景？（关注和点赞） 6.rabbitmq的架构说一下 7.rabbitmq是否有消息

fink生态 spark生态 hadoop生态 大数据技术体系与主流技术栈

我正在寻找使用ReactNative或原生平台（iOS和Android）创建一个BLE移动应用程序的利弊。 我应该遵循哪种方法？有人能和ReactNative分享他们的经验吗？我在这两个原生平台上都工作过，它给了我很好的效果，但是对于我的新项目，我考虑的是ReactNative，因为它有单一的代码库，相对来说比在iOS和Android上单独工作花费的精力要少。 BLE应用程序也有这些优势吗？或者它

要想搞明云原生的未来，首先我们要弄明白云原生是什么。CNCF给出的定义是： 容器化 微服务 容器可以动态调度 我认为云原生实际上是一种理念或者说是方法论，它包括如下四个方面： 容器化：作为应用包装的载体 持续交付：利用容器的轻便的特性，构建持续集成和持续发布的流水线 DevOps：开发与运维之间的协同，上升到一种文化的层次，能够让应用快速的部署和发布 微服务：这是应用开发的一种理念，将单体应用拆分