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一 应用场景描述线上业务有使用到Redis作为缓存,但是一直都是单点应用,这样整个业务随时都有可能中断。也是之前部门遗留的历史问题。所以需要抽空时间结合业务对Redis缓存这一块作整改,避免单点故障同时提高缓存的性能。在之前的公司使用过很有名的Redis代

https://redislabs.com/solutions/spark-and-redisspark和redis部署:http://www.kuqin.com/shuoit/20160413/351548.htmlspark在美团http://tech.meituan.com/spark-in-meituan.htmlpython和R之争https://segmentfault.com/a/1190000004879349 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala

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