大資料和雲端計算技術週報（第9期）
堅持是一種品格！社群祝大家新年快樂！
“大資料” 三個字其實是個marketing語言，從技術角度看，包含範圍很廣，計算、儲存、網路都涉及，知識點廣、學習難度高。
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本期會給大家奉獻上精彩的：資料庫創新趨勢、Redis應用場景、大資料在推薦系統、物聯網架構 、儲存基礎和kafka核心原理。全是乾貨，希望大家喜歡。
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特別提醒，文末有驚喜！
以下是正文，限於眾編輯水平有限，不保證大家都喜歡。
1資料庫創新趨勢Gartner今年的多分報告中認為資料庫未來需要在幾個方面進行創新：
· 分散式架構
· Multimodel多模資料管理
· 資料安全
· 混合訪問HTAP
· 雲架構整合
特別是Multimodel多模資料管理，是近年來資料庫發展的重要新要求。
介紹下Redis在遊戲開發中的幾個典型應用場景哈：使用者資料快取、持久化功能的訊息佇列、樂觀鎖功能。
推薦系統，它是根據使用者的資訊需求、興趣等，將使用者感興趣的資訊、產品等推薦給使用者的個性化資訊推薦系統。現已廣泛應用於很多領域，其中最典型並具有良好的發展和應用前景的領域就是電子商務領域。本文介紹了京東個性化推薦系統的演進，從推薦產品、推薦系統架構、資料平臺數據、一些關鍵的推薦演算法等方面對整個推薦系統進行描述。
本文參照物聯網技術的自然，組成結構，以及資訊產業格局和物聯網商業視角的分層架構重點介紹了物聯網技術的系統架構，包括物聯網技術的六層結構（元素層、器件層、終端和節點層、資源匯聚層、平臺服務層、應用層）以及物聯網的兩個域（邊緣域和雲端域）。可以讓讀者從下到上系統的瞭解物聯網技術的結構。
1）Apache Kudu是由Cloudera開源的儲存引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的資料分析能力。Kudu支援水平擴充套件，使用Raft協議進行一致性保證，並且與Cloudera Impala和Apache Spark等當前流行的大資料查詢和分析工具結合緊密。本文將為您介紹Kudu
http://dwz.cn/7aIF25
2）瞭解HBase的童鞋都知道，HBase是一種Log-Structured Merge Tree架構模式，隨著資料寫入不斷增多， HFile資料檔案就會越來越多。然而，太多資料檔案會導致資料查詢IO次數增多，因此HBase嘗試著不斷對這些檔案進行合併，這個合併過程稱為Compaction。本文重點從減少IO的層面對Compaction進行了介紹，希望能讓讀者對Compaction的工作原理有一個深入瞭解。
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=21324&extra=page%3D1
kafka日誌儲存的設計為框架的核心和基礎，基於它才能實現對海量資料的支援和叢集的均衡分配
資深技術專家畫像
致謝：
薛述強、劉彬、劉超、廖程鵬、董言、呂西金、朱潔、藍隨、黃文輝、魏巨集斌
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