azkaban默认只支持邮件告警，但支持plugin扩展机制自定义告警，所以我决定实现一个钉钉告警，毕竟没人天天盯着邮箱。 继续阅读
azkaban二次开发 – 自定义钉钉告警
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tensorflow-serving二次开发 – 增加模型流量监控
我们采用tensorflow-serving部署模型，利用文件同步机制分发model到tensorflow-serving目录下，由tensorflow-serving自动热加载最新N个版本模型，或者直接指定加载哪些版本。 继续阅读
tensorflow分布式训练 — tensorflow on spark使用方法
tensorflow（2.x版本）生产训练需要在大规模训练样本下完成，单机已经无法满足训练速度。
tensorflow on spark是yahoo开源的基于spark进行分布式tensorflow训练的开发框架，本文要求读者熟练tensorflow单机使用，最好读一下前一篇博客：《tensorflow2.0 – 端到端的wide&deep模型训练》。
sqoop export与hadoop版本不兼容问题
我们使用的是sqoop1.4.7，采用sqoop export将数仓ADS层数据导入到Mysql库，通常有两种方式： 继续阅读
canal初体验 – 同步binlog到hive
采用T+1天级同步会遇到一些问题： 继续阅读
tensorflow2.0 – 端到端的wide&deep模型训练
本文将基于泰坦尼克数据集，展现tensorflow2.0实现wide&deep模型训练的整个工程化流程，内容包括： 继续阅读
tensorflow – 透过数学理解model
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azkaban – 同时拉起JOB过多导致机器打满
azkaban经常拉起的就是Hive命令，计算任务其实是丢到Yarn集群中运行的，然而实践中发现Hive命令是非常废本地CPU和Mem的，这是为什么呢？ 继续阅读
sqoop – import导入parquet的坑
sqoop import导入mysql数据时使用parquet是为了列存压缩节约磁盘空间，但parquet本身是类似于protocolbuf的强schema格式，每一列的数据类型都是明确定义的，这就带来了一些坑点，下面列举一下。 继续阅读
hive – parquet文件格式OOM问题
sqoop import导入mysql表时，为了降低磁盘空间占用，均采用了parquet文件格式进行列存储+压缩。 继续阅读
家庭搭建openconnect vpn
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如何将spark-sql的Row转成Java对象？
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shell执行hive sql的*星号问题
hive执行sql时一般都写在bash脚本里，例如： 继续阅读
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推荐业务的JAVA程序性能分析
本文分享一下近期在推荐业务场景下的JAVA程序性能分析过程，虽然没有得到什么有效的优化结论，但过程中的思路和工具还是挺有价值的，也希望能与碰到类似场景的朋友进行交流。 继续阅读
java泛型的特殊之处
本文通过3个小例子，探索一下Java泛型和C++泛型的区别，说明Java泛型的一些特殊之处。 继续阅读
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java – 理解classloader
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