“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：Hive、Neo4j、redis  、缓存、机器学习 、推荐系统、数据检索 。全是干货，希望大家喜欢！！！

#大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！也请同学们继续打赏，支持社区，支持编辑们持续奉献高质量知识！

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特别提醒，文末有惊喜！

以下是正文，限于众编辑水平有限，不保证大家都喜欢。（如果链接不能点开  请用二维码  谢谢）

１Hive

本文主要从模型设计、数据倾斜、大小文件合并等方面来阐述hive的性能优化

https://note.youdao.com/share/index.html?id=15ee837b0ac99b6ead3d3a34d337dac5&type=note#/

2 Neo4j

快速入门和掌握Neo4j相关应用和开发技术，能够将Neo4j应用到相关业务领域，并能够掌握相关技术平台的开发。

https://mp.weixin.qq.com/s/VNo3xIAoy7WlN4D-QWgg9Q

3 redis

redis提升性能的思路。

https://mp.weixin.qq.com/s/IF5iL9R7-bSauO1NI7Z9Jg

4缓存

本文讲述了采用mongodb作数据存储、redis作数据缓存、用python操作例子，以及redis集群的搭建和配置；

https://www.cnblogs.com/pymkl/articles/8494114.html

5机器学习

机器学习正在对金融服务业产生重大影响。让我们来看看为什么金融公司会关心这项技术，以及使用人工智能和机器学习可以实现什么解决方案和如何应用这项技术。

https://mp.weixin.qq.com/s/e2RyveECYUo3fnzaowuNjw

6 数学与机器学习

以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，重点讲解了统计学、数据挖掘算法以及相关应用案例

https://mp.weixin.qq.com/s/mV6NLOl_uZK3-9HcdSOlAg

7推荐系统

工具使用：使用predictionIO如何快速构建电商推荐引擎，该文章能让能你快速的搭建与使用。

https://mp.weixin.qq.com/s/0vJc7tXUPFVR2MoxpWl8qg

8人工智能

人工智能带来了新一波IT技术的变革，尽管大量算法模型让人感觉比以往的新技术都要复杂，但相信随着深度学习在空间大数据分析中的应用研究不断成熟，GIS软件产品也会不断创新，帮助人们智能挖掘地理价值。

https://mp.weixin.qq.com/s/_8BqhfTMXoMtRvHyDVa5og

9数据检索  随着整个中国互联网下半场的到来，用户红利所剩无几，原来粗放式的发展模式已经行不通，企业的发展越来越趋向于精耕细作。美团的价值观提倡以客户为中心，面对海量的用户行为数据，如何利用好这些数据，并通过技术手段发挥出数据的价值，提高用户的使用体验，本文详细介绍了点评侧用户行为检索系统。

https://tech.meituan.com/dp_user_action_system.html

10缓存 从是否需要缓存到使用缓存遇到的坑再到使用策略，从整体来看看缓存的优劣

https://mp.weixin.qq.com/s/Usu-FYQNxH7PcFssnqvT2Q

11开心一刻

程序员给孩子取名：老大叫“灵灵”；老二叫“灵伊”；老三叫“伊灵”；老四叫“伊伊”；老五只能叫“忆初”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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