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从技术角度来看，从运营百万商家到管理数十亿商品，平台必须依靠数据化手段进行商品管理。通过数据化重构人、货、场的关系，优化流量分配和精准营销，使数据成为连接商业环节的最佳语言，最终提升平台的整体流量价值和用户体验。通过这些策略的实施，电商平台能够实现从“商”到“品”的成功转型，更好地满足市场需求，提升竞争力。从过去以“运营商家”为核心的策略，逐步转变为以“运营商品”为导向的模式。这种转变要求我们重新定义运营重点，针对不同品类的特性，制定相应的优化策略。一、商品数字化转型面临的现状分析。
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- 张彦峰ZYF
- 昨天
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不知道什么时候出现了两个Mapper文件夹，怀疑git本身拉取的时候对这类同名，大小写有异常的文件并不敏感，重新Clone一个新的项目，发现其resources下仅存在一个Mapper文件夹，原本应该在mapper下的所有文件夹和xml文件均被移动到了Mapper中。由于同事的粗心大意，在创建新的xml文件的时候不知为何文件夹设置为了Mapper，在当天合并的时候并没有人注意到文件夹名字的变化（发现没有出现冲突，进行了自动合并），致使后来所有Clone该项目的哥们，打包后均无法正常运行。
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- .百花杀.
- 昨天
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每种消息队列系统都有其独特的优缺点，适合不同的应用场景。：适合大规模数据流处理，高吞吐量和低延迟，持久化存储，但学习曲线较陡峭，存储开销大。ActiveMQ：易于使用和配置，支持丰富的协议和消息模式，但性能和吞吐量有限，集群支持较弱。RabbitMQ：灵活的消息路由，丰富的客户端库，高可靠性，但性能和吞吐量限制，管理和配置复杂。RocketMQ：高性能和高吞吐量，强大的顺序消息支持，高可用性和容错性，但学习曲线较陡峭，资源消耗较大。。
- 数据错误
- 数据错误
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项目背景与开发场景这是一款服务于大型电子商务平台的订单管理系统（OMS），由多个微服务组成，旨在实现订单的创建、管理、分发和跟踪等功能。OMS是整个电商系统的核心模块，其性能和稳定性直接影响到平台的用户体验和营收。因此，在这个项目中，开发团队采用了先进的微服务架构，利用Spring Boot 和 Kafka 进行服务通信，同时借助 MySQL 和 Redis 提供数据存储和缓存支持这个 Bug发生在项目的上线准备阶段。我们已经完成了大部分核心功能，并在测试环境下运行了两个多月，性能指标一切正常。
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- 程序员小羊！
- 前天
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Kafka生产者异步发送API，包含普通异步发送以及带回调函数的异步发送（Java版）
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- lzhlizihang
- 昨天
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使用Java代码操作Kafka：Kafka消费者 API，包含订阅主题、订阅分区以及消费者组案例
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- lzhlizihang
- 昨天
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i 智慧 | 回首30年存储演进之路 再看新数据时代阿里云存储如何革故鼎新？
人类以日新月异的速度刷新着科技的成果，其中存储的发展历史尤其悠久，堪称万年进化史。自文明诞生以来，我们就一直在寻求能够更有效存储信息的方式，从4万年前的洞穴壁画、6000年前泥板上的楔形文字，到今天普及的SSD/闪存，再到对量子存储、DNA存储技术的探索，脚步从未停止。据IDC预测，2025年全球数据将有175 ZettaBytes的总量。如此惊人而又庞大的数据量，为存储市场带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。
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雪花算法(snowflake) ：分布式环境，生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等。 其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号，最后还有一个符号位，永远是0。
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据晶少了解，国庆假期后的首个工作日，AWS就在中国区域放出了一款“重量级”容器服务，名为 AWS Fargate，光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）区域均提供该项服务。据悉这是一款可以适用于 Amazon ECS的计算引擎，主要帮助企业在生产过程中运行容器、却无需部署或者管理服务器，换句话说就是专注设计和构建应用程序，而不用挂心太多基础设施的“那些事儿”。
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桌面智能分析产品+“智同211”计划，永洪科技打造数据价值生态圈！
企业如何更好地去挖掘数据价值，赋能产品创新和业务的迭代？数据时代，企业如何更好的利用数据进行数字化转型？在永洪科技主办的“智同道合，数创未来”第一届数据分析技术与应用高峰论坛上，或许能找到你想知道的。
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排序算法这么多，这里先将排序算法做个简单分类： 一、可以根据待排序的数据量规模分类： 内部排序：在排序过程中，待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序：待排序的数据太大，不能全部同时放入内存，排序过程中需要内存与外部存储交换数据
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蚂蚁金服自研数据库OceanBase登顶TPC-C榜单的消息振奋人心，同时引起国内技术圈的广泛讨论，第一个云上跑出来的数据库分数含金量如何？其他数据库有没有可能更强？
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Teradata上新Vantage Customer Experience和Vantage Analyst，都是啥？
近日Teradata宣布推出Vantage CX（Vantage Customer Experience）解决方案，以此改变世界上创新性的数据驱动型公司的客户体验。
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服务器对每个从事IT工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关键知识点，笔者特意抽时间总结了这篇科普文章，旨在帮助读者全面了解服务器。今天内容就从服务器的架构和分类开始。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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