开源大数据周刊-第73期

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  • 如何使用Kafka Streams构建广告消耗预测系统

    Kafka Streams 是 2016 年发布的 Apache Kafka 0.10 版本中引入的一个新特性,提供了对存储于 Kafka 内的数据进行流式处理和分析的功能。与 Spark、Storm 等流式框架相比,Kafka Streams 具备低延迟和轻量级等特点,使得它在特定业务场景(比如本文所介绍的广告消耗预测)中成为更理想的流式框架的选择。

  • 海量数据与海量金钱:大数据在金融领域的作用

    大部分人认为银行业非常传统、与大数据和高科技关系不大。从大数据的 3V 特性到银行业的实际需求,银行业都是最适合大数据的行业。本文给出了银行业成功应用大数据的案例,并对未来做出了预测。




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