一、入门数据分析1.大数据时代的基本面大数据产业发展现状：现在数据已经呈现出了爆炸式的增长，每一分钟可能就会有：13000个iPhone应用下载Twitter上发布98000新微博发出1.68亿条Email淘宝双十一10680个新订单12306出票1840张在大数据时代，出现了三大变革：从随机样本到全量数据

想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。聚类分析是一个较为严密的数据分析过程。从聚类对象数据源开始到得到聚类结果的知识存档，共有四个主要研究内容聚类分析过程：1984年，Aldenderfer等人提出了聚类分析的四大功能:一是数据分类的进一步扩展;二是对实体归类的概念性探索;三是通过数据探索而生成假

在执行程序时为了提高性能，提高并行度，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分三种类型：1.编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。2.指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（InstructionLevelParallelism，ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up113c52d3c867e9a47fca9f9a

MAT不是一个万能工具，它并不能处理所有类型的堆存储文件。但是比较主流的厂家和格式，例如Sun,HP,SAP所采用的HPROF二进制堆存储文件，以及IBM的PHD堆存储文件等都能被很好的解析。下面来看看要怎么做呢，也许对你有用。官方文档：http://help.eclipse.org/luna/index.jsp?topic/

写在前面本文继续来分析Sentinel的源码，上篇文章对Sentinel的调用过程做了深入分析，主要涉及到了两个概念：插槽链和Node节点。那么接下来我们就根据插槽链的调用关系来依次分析每个插槽（slot）的源码。默认插槽链的调用顺序，以及每种类型Node节点的关系都在上面文章开头分析过Sentinel源码解析一NodeSelecto

最近数据分析有需求，分析运营活动短信用户，但是发送短信的用户是通过JSON字符串数组存储在一个text字段的。内容类似于："user1","user2","user3"....数据分析想分析这些用户，那么就需要in这些用户查询。自己手动拼SQL太蛋疼，而且好几万几十万的用户，拼成SQL，复制粘贴也够蛋疼的。那

完整原文链接：http://tecdat.cn/?p5438(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Ftecdat.cn%2F%3Fp%3D5438)

随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据

文章从常用的关系型数据库MySQL的分库分表Join分析，再到非关系型ElasticSearch来分析Join实现策略。逐步深入Join的实现机制。