Data Analytics

http://www.jianshu.com/p/e9ccd82b3978 当前，新型冠状病毒感染的肺炎疫情的形势依然严峻。今天是假期结束后的第一个工作日，为了减少人群聚焦，防止交叉感染，不少公司都宣布转为远程办公模式，DataHunter也不例外。DataHunter已建立完备的远程办公机制，并制定了合理的计划应对挑战。 自2月3日起，我们将在线为企业提供一如既往的专业数据可视化服务，您有任何业务需求都可随时联系我们的 商务人员 或 客服人员 （24小时在线客服-DH小助手：Kelly-HR）。 最后，DataHunter呼吁大家，减少外出、减少聚集，勤洗手，积极响应相关政策、做好预防措施。面对疫情，人人都是行动者，让我们共同抗击疫情。 更多干货内容，欢迎关注公众号：DataHunter －数据分析展示就用 DataHunter－ 关于 DataHunter DataHunter 是一家 专业的数据分析和商业智能服务提供商 ，注册于2014年。团队核心成员来自 IBM、Oracle、SAP 等知名公司，深耕大数据分析领域，具有十余年丰富的企业服务经验。 DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台 Data Analytics 、数据大屏设计配置工具 Data MAX 已在业内形成自己的独特优势，并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。 成立以来

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为期五天的 Spark Summit North America 2020在美国时间 2020-06-22 ~ 06-26 举行。由于今年新冠肺炎的影响，本次会议第一次以线上的形式进行。这次会议虽然是五天，但是前两天是培训，后面三天才是正式会议。本次会议一共有超过210个议题，一如既往，主题也主要是 Spark + AI，在 AI 方面会议还深入讨论一些流行的软件框架，如 Delta Lake、MLflow、TensorFlow、SciKit-Learn、Keras、PyTorch、DeepLearning4J、BigDL 和 deep learning pipeline等。会议的全部日程请参见： https://databricks.com/sparkaisummit/north-america-2020/agenda 这次会议带来了几点比较重要消息：数砖收购 Redash 公司，发布 Delta Engine等，不过目前 KeyNote 会议的 PPT 还没有发布，感兴趣的可以看下相关视频。过往记忆大数据也在前几天发了几篇这次会议 KeyNote 的介绍，感兴趣的同学可以看这里。另外，在接下来的几天，本公众号也会对一些比较有意思的议题进行介绍，敬请关注本公众号。 如果想及时了解 Spark 、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号： iteblog

现如今市面上已经出现了很多数据可视化工具软件了，但具体使用怎么样呢？大家都还不知道，小编统计了一下使用过数据可视化工具软件的用户，给这些数据可视化工具软件排个名。 1、Smartbi 也是一款国产可视化工具软件，由广州的思迈特公司开发，这家公司本是做Excel插件起家，后来进入到BI领域。Smartbi是国内老牌BI 厂商，企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，产品和技术实力毋庸置疑。知名度也还是不错，功能也比较全，不如永洪能宣传，但比永洪的产品成熟度高，整体来说比较实用，性价比高。 2、Tableau 在可视化能力上比较突出，可视化效果不华丽但很出色，而且给用户提供了非常自由的图表制作能力，如果会写代码有时间富裕，基本可以做出绝大多数能想到的图表。总体来说，Tableau具有丰富的数据源支持，灵活的可视化功能和强大的数据图表制作能力。但在国内拥有众多可选择的可视化软件情况下，个人认为没必要选择tableau。 3、Power BI 来自大名鼎鼎的微软，现已经是Gartner魔力象限中具有竞争力的BI软件。Power BI目前主推的是个人分析，适合短平快的分析需求，而且在企业级部署和应用上缺少完善的解决方案，在安全性、性能、服务上则没有很好的竞争力。Power BI比较适合数据分析师用以锦上添花。

　　机器之心报道 　　 编辑：蛋酱、小舟、杜伟 　　 历时 5 年，制程由 14nm 减至 7nm，更加重视 AI 推理性能，IBM 最新 POWER10 处理器将在商用领域打出一片天地。 　　 　　在今年的 Hot Chips 2020 会议上， IBM 正式宣布了新一代 CPU POWER10。作为 Power 9 的继任者，POWER10 的处理效率是前者的三倍，同时又提供了更高的工作负载量和容器密度 。 　　基于 Power 9 处理器并使用 Nvidia Tesla GPU 作为加速器的 Summit，就是世界上最快的超级计算机之一。目前看来，继任者 POWER10 更加值得期待。 　　POWER10 的设计历时五年，拥有数百项新型以及正在申请的专利。早在 2015 年，IBM、三星和 IBM 研究联盟的其他成员生产了第一批测试芯片。它的独特之处在于， 这是 IBM 的首款商用 7 nm 处理器 。 　　POWER10 架构师 William Starke 表示，单芯片模块产品最多不超过 15 个 SMT8 核心，双芯片模块产品最多不超过 30 个 SMT8 核心。 　　 　　IBM POWER 系列芯片的发展路线图。 　　 制程由 14nm 缩减至 7nm，更加重视 AI 推理性能 　　吞吐量和功率效率的提升部分得益于硅制程技术，该技术使得 POWER9 中使用的

Apache Flink是一个 框架 和 分布式处理引擎 ，用于在 无界 和 有界 数据流上进行 有状态的计算 。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中的速度和任何规模执行计算。 Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale. 1. 什么是Flink 1.1. 处理无界和有界数据 数据可以作为无界流或有界流被处理 Unbounded streams （无界流）有一个起点，但没有定义的终点。它们不会终止，而且会源源不断的提供数据。无边界的流必须被连续地处理，即事件达到后必须被立即处理。等待所有输入数据到达是不可能的，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无边界的数据通常要求以特定顺序（例如，事件发生的顺序）接收事件，以便能够推断出结果的完整性。 Bounded streams （有界流

Call for Papers 2018 IEEE International Conference on Big Data (IEEE Big Data 2018) http://cci.drexel.edu/bigdata/bigdata2018/index.html December 10-13, 2018, Seattle, WA, USA In recent years, “Big Data” has become a new ubiquitous term. Big Data is transforming science, engineering, medicine, healthcare, finance, business, and ultimately our society itself. The IEEE Big Data conference series started in 2013 has established itself as the top tier research conference in Big Data. ·The first conference IEEE Big Data 2013 had more than 400 registered participants from 40 countries ( http://cci