业务流量突发应对策略与系统优化

大数据平台架构设计与运维实践指南

本次分享主要围绕大数据平台架构设计思路展开，详细介绍了大数据平台的五个核心部分：拓扑架构、数据收集架构、ELK实时检索系统、Hadoop大数据平台架构以及硬件选型。首先，探讨了企业中通用的大数据平台架构实现，包括数据源、数据收集、数据存储、数据分析和数据应用等方面。其次，深入讲解了如何实现海量数据的实时收集，涉及到的开源软件工具如Flow和FileBeat，以及它们在性能和资源占用上的考量。接着，分析了ELK架构的实现，包括数据采集、消息队列、数据分析、数据持久化存储和数据查询展示五个层次。此外，还涉及了Hadoop大数据平台的组件配合使用，以及如何从硬件角度进行大数据平台的规划。最后，分享了大数据平台硬件选型的经验，包括服务器、磁盘和网络的配置建议，以及如何根据实际业务需求和预算进行合理的硬件投资。整个分享强调了在大数据运维中，数据收集和分析的重要性，并提供了实际案例和解决方案。

构建企业级大数据分析平台的技术要点与实践

构建大数据分析平台，驱动企业数字化转型

本视频深入探讨了企业如何通过构建大数据分析平台来实现数字化转型，驱动业务发展。视频内容涵盖了大数据平台建设的四个阶段：自建、云托管、云服务和云原生。自建阶段以技术驱动为主，面临技术成熟度、市场案例缺乏等挑战，导致周期长、成本高、门槛高。云托管阶段以技能驱动，通过云厂商提供的托管服务，有效解决运维问题，降低成本，提高扩容能力。云服务阶段以业务驱动，云厂商提供免运维、功能更强、性价比更高的服务，优化了性能和功能。云原生阶段以数据驱动业务，降低用户门槛和成本，使用户专注于业务创新。视频还详细介绍了阿里云大数据平台的架构和优势，包括存储、计算、数据集成、任务调度、数据治理等，并展示了如何利用云原生服务快速构建实时大屏场景，强调了数据湖作为未来趋势的重要性。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

《速学Threejs》让物体与相机沿着曲线轨迹运动

本视频主要介绍了如何通过技术手段实现沿曲线运动的轨迹控制。首先，通过曲线函数中的get point方法获取曲线上的点，然后根据当前时间获取对应点的位置，实现对象沿曲线的运动。此外，还介绍了如何获取曲线的长度、分解曲线为小节并获取每小节的长度等方法。视频中还提到了如何通过时间转换、三维向量复制等技术手段，实现对象位置的动态调整和速度控制。最后，还涉及到了如何将摄像机绑定到轨迹上，实现3D视图的动态变化。这些技术内容适合有一定编程基础，对3D动画制作感兴趣的技术人群学习。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。