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：Elasticsearch、hadoop 、Flink、MongoDB、推荐系统、SQl、DL。全是干货，希望大家喜欢！！！
1Elasticsearch
solr和es对比，值得看下
https://mp.weixin.qq.com/s/RSkmMo_9GENOLsCuE5YS1w
2Flink
本文讲解Flink 1.10.1此次版本升级中的主要新特性及优化。
https://mp.weixin.qq.com/s/9zuHvyyPXwEZJLU1IsjIDA
3ORACLE
基于ORACLE RAC 双活方案实施，难点在于远距离光纤条件下的节点之间的数据交互，尤其因为仲裁的原因，导致出现的脑裂现象较多，我们应该尽量规避这个风险。
https://mp.weixin.qq.com/s/DVZ0NR-VEKikqtu28pHJfw
4MongoDB
本文通过两个案例分别讲述了MongoDB并发写入的原子性问题及解决方案，并讲述了Spring Data Mongo中的乐观锁如何巧妙地解决多并发原子性方面的问题。
https://mp.weixin.qq.com/s/Bd8bFiGE75MTVJzHn13ysw
5Elasticsearch
今天给大家分享"腾讯万亿级 Elasticsearch 技术解密"。
https://mp.weixin.qq.com/s/JOkfa9eQfxkINWqxTHug-Q
6Flink
Flink 1.10.0 正式宣告发布！作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化
https://mp.weixin.qq.com/s/9zuHvyyPXwEZJLU1IsjIDA
7SQL
了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。
https://mp.weixin.qq.com/s/-NkJd4RN1sYMESN4l5tMcA
8Hadoop
后 Hadoop 世界中的大数据：考虑大数据的正确方式是，首先弄清楚你希望实现什么样的业务结果，然后从那里开始着手构建。
https://www.infoq.cn/article/2Ry9DqDwMxqS5b7JdZJt
9推荐系统
这篇文章介绍了机器学习推荐系统在LinkedIn招聘系统中的应用，大家可以重点关注不同业务场景中推荐系统所关注的业务指标。
https://mp.weixin.qq.com/s/Cv1QS3UF3BRyl8Ahq_JyEQ
10Pandas
我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。
https://mp.weixin.qq.com/s/WqEfCnteMPmfWfC7Z_YocA
11开心一刻
* 亲爱的程序员同志们：
* * 你是第（500）个程序员尝试对这段代码优化
* * 浪费在这里的总时间 为（3609）小时
* 后来者请自觉维护注释中的两个数字变量，请做好累加工作，以示后人谨慎操作
