我已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一項(xiàng)服務(wù)，Quarkus作為主要框架，Elasticsearch作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我萌生了寫(xiě)一篇關(guān)于如何使用Elasticsearch 的 Java High Level REST Client以反應(yīng)式方式綁定 Quarkus 的想法。
數(shù)據(jù)工程師和分析師對(duì)大量數(shù)據(jù)運(yùn)行交互式臨時(shí)分析的需求繼續(xù)呈爆炸性增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)越來(lái)越多地使用聯(lián)合SQL 查詢(xún)引擎 PrestoDB 為各種用例運(yùn)行此類(lèi)分析，跨越廣泛的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)庫(kù)就地，而無(wú)需移動(dòng)數(shù)據(jù)。
對(duì)全球450 名產(chǎn)品專(zhuān)業(yè)人士（從 SMB 到財(cái)富 100 強(qiáng)公司）進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，產(chǎn)品經(jīng)理嚴(yán)重依賴(lài)分析來(lái)回答與用戶(hù)行為及其產(chǎn)品（應(yīng)用程序）的影響有關(guān)的一系列問(wèn)題。
如果您擁有網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用程序，那么了解哪些內(nèi)容有效、哪些內(nèi)容當(dāng)前有效以及哪些內(nèi)容沒(méi)有任何用處的最佳方法是為您的產(chǎn)品使用客戶(hù)洞察和分析工具。這些工具將為您提供有關(guān)用戶(hù)如何與您的網(wǎng)站/應(yīng)用程序交互、每次轉(zhuǎn)換背后的工作流程和用戶(hù)行為以及如何更好地改善與最終用戶(hù)的交互的見(jiàn)解。
在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來(lái)越重要。這種類(lèi)型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱(chēng)為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。
這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開(kāi)心并讓游戲公司取得成功。
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能的一個(gè)子集，專(zhuān)注于教機(jī)器如何正確解釋來(lái)自圖片、視頻幀和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)。
pandas是一個(gè)非常強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 python 工具集，因?yàn)榛?Numpy，所以它具有高性能的矩陣運(yùn)算能力。因此廣泛被用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)清洗。在使用 pandas 庫(kù)的時(shí)候，需要先進(jìn)行 pandas 庫(kù)的安裝才能進(jìn)行引用。 python 怎么安裝 pandas 庫(kù)？如何使用 pip 安裝 pandas 庫(kù)？接下來(lái)就讓小編來(lái)告訴你。
說(shuō)起大數(shù)據(jù)，人們總喜歡和python一起討論。那么學(xué)大數(shù)據(jù)要學(xué)python嗎？為什么要學(xué)python呢？這篇文章告訴你。
