卡萨帝的跨界之道！ Spark在TalkingData的应用
文/易北辰
跨界亦无界，工业设计泰斗遇上国际时尚会激荡出什么样绚丽的火花？答案就是卡萨帝之道！不满足现状、探索未知、追求极致的创艺生活，满足一个圈层的领袖社交生活。这就是卡萨帝在1月17日，卡萨帝艺术跨界大奖颁奖盛典现场交出的一份情理之中，想象之外的答卷……
跨界亦无界
作为年度最盛大的一场时尚艺术跨界盛典，卡萨帝颁奖盛典众星云集，涵盖艺术家、设计师、明星、主持人和高端用户等各圈层。高级定制香知凝品牌创始人杨丽、俏江南餐饮集团董事长张兰、中国艺术研究院副院长谭平、今日美术馆理事长张宝全、意大利驻华使馆文化参赞史芬娜教授Ms.StefaniaStafutti星耀京城。
众多艺术家亦以卡萨帝为源，肆意挥洒才华。艺术家黄莺以代表作《无限的温度》为题，为卡萨帝冰吧设计了一套艺术造型。她用光波喷绘于亚克力材质外壳上，继而将冰吧包裹其中，内置的LED灯管渐变排列，创造出了冷暖对立和融合的视觉效果，吸引在场嘉宾纷纷拿出手机，与其合影留念。“如果不是听介绍，真不知道摆在我面前的竟是一台冰吧，这样的设计给我感觉很有未来感,既上档次又显得特别神秘”
艺术为翼数据为骨
数据为骨，艺术为翼，有商业的数据支撑，艺术之翼方能舞动芳华，是高端家电行业逆势增长的一年，除了激烈的价格战和口水战，高端、智能是各家电企业不约而同的追求目标。其中，高端品牌卡萨帝这一年的表现可圈可点。
据CIIIC发布的《第三季度万元以上多门冰箱监测资讯报告》显示，卡萨帝冰箱以24.02%的销售占比再次问鼎高端冰箱销售冠军，较上半年环比上升1.85%。洗衣机领域，卡萨帝占比53.5%，其云裳系列还斩获全球洗衣机高端洗护引领产品奖。2015CES展，会养生的朗度冰箱、酒柜中的“特斯拉”博芬等更吸引了路透社等270家外媒争相报道，卡萨帝已然成为高端家电首选第一品牌。
诠释家居社交
社交是人类的第一刚性需求，如何将智能家居与社交联系在一起，是智能家居时代全新的命题。而对于卡萨帝的星云厨电让人眼前一亮。星云厨电提出的“社交厨房”的理念让人尖叫。以智慧烤箱为例，通过下载智能APP烤圈，用手机或PAD就能进行智能操控。使用时，系统会自动记忆用户喜爱的菜谱，如果不知道吃什么，就可以使用APP上的大厨专业菜单程序推送功能，各国大厨们的经典美食都可供用户挑选。
想象这样的应用场景用星云厨电，在家烹饪了一道美食，通过手机APP把做菜的心得和菜谱分享到朋友圈，也可以把别人分享的程序下载来使用，随时随地进行厨房社交。将厨房变成家里的社交中心，同时还能享受美食的诱惑，卡萨帝星云厨电正在开启着中国高端家庭一种崭新的社交形式。
如何融入到用户的点滴生活，对精致生活艺术的极致苛求是未来高端家电行业的发展方向，这也是卡萨帝之道!
Spark在TalkingData的应用
让数据说话-Spark在TalkingData的应用，阎志涛，TalkingData研发副总裁
目录
关于TalkingData为什么使用Spark？Spark在TalkingData的使用场景？目前面临的问题?关于DMP
为什么使用Spark
为什么使用Spark
初，从Strata大数据大会了解了Spark8月，公司数据积累到一定规模，尝试数据利用10月，尝试使用Spark做机器学习5月，数据利用全面转向Spark
Spark在TalkingData的使用场景
数据落盘清洗加工批量计算数据探索机器学习
Spark很不错，不过从数据的视角看，需要更多
数据资产可以管理，数据世代可以追踪数据质量的管理和控制方便的数据加工流程编织数据访问的认证、授权、安全控制、审计方便的数据探索能力和数据应用开发能力交互式的分析能力计算资源的分配、以及使用统计可配置数据接入和数据输出数据服务化监控和运维能力
关于DMP：TD大数据应用，TD大数据管理，大数据技术
关于DMP
DMP关键技术
•支持不稳定网络的分布式数据收集器
•支持数据世代和基因图谱的数据血缘系统
•支持利用SQL进行数据加工和分布式流程编织的数据加工系统
•支持Python,Scala的交互式数据探索系统
•基于Bitmap的多维度分析引擎AtomCube
•高效的并行机器学习算法库
•自主开源的运维监控系统OWL
支持不稳定网络的分布式数据收集器
•Nginxplugin,C++,Node.js,基于lmdb的内存队列
•利用KCP协议保证可靠传输
•支持分布式部署
•数据收集系统支持存储转发
•分布式收集节点和中心节点数据传输高压缩比
数据世代和基因图谱的数据血缘系统
支持利用SQL进行数据加工和分布式流程编织的数据加工系统
支持Python,Scala的交互式数据探索系统
•基于开源的Zeppelin二次开发
•增加用户管理功能
•支持日志和归档
OLAP引擎：AtomCube
以Bitmap计算替换原始日志扫描优化存储，降低成本高效的内存计算优化速度，优化功能优化逻辑计算等价串行改并行
TDAtomCube引擎优势比较
•存储性能：100T的原始数据使用bitmap进行存储只需要1T，存储优化超过2个数量级
•计算性能：TDatomcube使用ConciseSet作为底层的基础技术（基数算法），和传统的基数算法相比，综合性能更优。右边是1000万条（包含重复数据）数据的测试结果。
•结论：在大数据集使用场景下，综合考虑计算性能和精度，以及内存使用因素，ConciseSet是最佳技术。
基于SPARKMLlib的多种并行算法
优化算法：基于Spark和Spark+BitmapEngine的机器学习算法
TD开源OWL监控引擎介绍
•OWL是TalkingData自研的一套面向大数据的分布式监控系统，正在开源中。
•支持分布式数据采集和多机房监控，Agent基于Golang开发，小巧精干，占用资源少，对环境依赖不高，运行上比较可靠
•支持海量历史数据存储，同时也支持后期数据存储的平行扩展
•支持多种报警策略，包括扩浮动报警、固定报警、环比报警等，提供更多的扩展能力，适应多种场景的需求
•监控客户端采用插件结构，下层的插件库已经支持主流开发语言，包括Python、shell、C、Golang等。只要遵循特定的JSON标准，Agent都能直接调用，适合不同的业务监控需求
•支持用户自定义绘图，不同的人员可以自己定制自己感兴趣的图表展示，灵活高效
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