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大数据和云计算技术周报（第117期)
导语
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
本期会给大家奉献上精彩的：Spark、AI、MongoDB、微服务、HBase、Kubernetes、java。全是干货，希望大家喜欢！！！
1Spark
本文总结 Apache Spark 社区最近为增强 Spark 2.3 中的列存储而做的工作。列式存储被称为保持列连续性的有效格式。以前版本的 Spark 在一些地方使用了列式存储，并将其作为一种内部数据结构。Spark 2.3 之前使用列式存储来读取 Apache Parquet 文件并在 SQL 中缓存这些表，但是使用了不同的内部 API 访问这些列式存储，这种差异导致表缓存的性能低效。Spark 2.3 发布了一个抽象类 ColumnVector 作为公共 API，使用 ColumnVector 可以使得 Spark 有效地支持多个柱状存储，并提高了性能。通过 ColumnVector 读取 Apache Arrow 和 Apache ORC 中的数据，而无需额外的数据转换和数据复制。
在使用 Spark 和 Spark Streaming 时，当我们将应用部署在集群上时，可能会碰到运行慢、占用过多资源、不稳定等问题，这时需要做一些优化才能达到最好的性能。有时候一个简单的优化可以起到化腐朽为神奇的作用，使得程序能够更加有效率，也更加节省资源。本文我们就来介绍一些能够提高应用性能的参数和配置。
2hbase
hbase加搜索索引
3Mysql
聊聊数据库优化，作者从数据库优化的法则、如何优化，以及如何设计索引， 以及查看执行计划，让你对数据库优化有新的认识
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4数据中台
本篇文章我们谈了数据系统架构下的核心组件以及关于存储组件的选型，介绍了派生数据体系这一设计理念。在派生数据体系下我们能更好的理清存储组件间的数据流关系，也基于此我们对结构化大数据存储这一组件提了几个关键需求。
5Kubernetes
本文将介绍美团点评Kubernetes集群管理与使用实践，包括美团点评集群管理与调度系统介绍、Kubernetes管理与实践、Kubernetes优化与改造以及资源管理与优化等。
6系统架构
对于一个C2C平台来说，如何以最小的成本完成商品的结构化？本文给出了闲鱼亿级商品结构化背后的思考和演进。
7微服务
主要介绍基于支付场景下的微服务实践，微服务体现的真谛最终还是要理解业务，只有深入理解了业务才能结合领域来重新定义微服务
8AI
本次分享将以群体风险感知为例，从需求挖掘、数据挖掘、建模再到最终的模型部署应用，详细介绍全流程的风控建模方案。下面将从这几个方面出发，详细的讲解具体流程中的概念，同时会给出每个流程中的目标、实现方法、交付物，让同学们在具体实践的时候有目标，有方法。
9MongoDB
本文讲述了MongoDB 4.2的正式上线，MongoDB 4.2的主要特点分布式事务，按需式物化视图，通配符索引功能，可重试的读写功能。
10AI
大多数时候，贝叶斯统计在结果在最好的情况下是魔法，在最糟糕时是一种完全主观的废话。在用到贝叶斯方法的理论体系中，马尔可夫链蒙特卡洛方法尤其神秘。
这篇文章将介绍马尔可夫链蒙特卡洛方法，极其背后的基本数学推理。
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11开心一刻
啥叫职业病？职业病就是作为一个IT民工，如果有一天5点钟就下班，你会很无比内疚；如果连续两天5点下班，你会无比自责；如果连续三天5点下班，你会严重怀疑公司是不是准备把你给炒了
致谢：
周蓬勃、王在道、孙亚飞、冯艺帆、陈少军、邓开表、张少华、薛述强、刘彬、刘超、廖程鹏、董言、吕西金、朱洁、蓝随、黄文辉、郭飞
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