其实这个标题可以变成,找工作,选什么行业好?
又或者是,创业,选什么行业好?

Flink 是欧洲的一个大数据研究项目,早期专注于批计算,再到后来 Flink 发展成为了 Apache 的顶级大数据项目。
有些市场天然是不好的,或者说有些业务模式形成的市场,它不足以成为一个商业模式,无法承担一个企业的运营成本,当做个体户可以。

在离线数据处理方面,希望 Flink 能够在流数据处理的基础之上进一步实现批与流的统一,提供统一的数据处理和分析的解决方案。 另一方面,朝着在线数据分析处理的方向演进,即利用 Flink 的核心优势、Event-Driven Function 的能力以及 Flink 自带的状态管理等特性实现在线的函数计算。

据中新网,修例风波之下访港旅客大跌。香港海洋公园3日表示,公园于2019年下半年的入境旅行团和自由行游人数按年大挫逾六成,公园将取消员工2020年薪酬调整,并鼓励员工申请自愿无薪假期或提早退休,即“冻薪”。公园预计旅游业整体难望在短期反弹。
很多行业本身需求其实非常小,或者说处于一个等待将来爆发,但是能不能爆发,不一定。如果身处这样的行业,即使待个三五年甚至七八年,也很难有所收获,除非碰巧在为数不多的头部企业里。

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整个 Workflow 并不绑定某一引擎或者平台,但是用户可以借助 Flink 批流一体的能力去搭建自己的大数据及 AI 解决方案。目前,AI Flow 项目正在准备中,预计将于明年的第一季度以与 Alink 相同的模式进行开源。
做市场,最重要的还是顺势而为。在一个需求巨大的市场里,以竞争姿态进入,能成为霸主;以生存发展姿态进入,能赚钱养一帮子人;如果是一个需求小,甚至伪需求的市场,那么失败的概率就很大。
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同样的,在股市里,一些政策刺激了某些行业,在短期里该行业复苏了,但很快,这个市场萎缩甚至消失了。所以要寻找一个可持续的市场。

进入一个市场,一定要分析市场的需求大与否,竞争激烈与否,以及利润率如何。
当然,满足上面这些特征的优质市场,一直是巨头们的最爱。比如社交,内容阅读,视频,电商,游戏。从体量上来看,最大的就是电商,这个领域有无数的大企业,中型企业,小企业,个体户,盈利的也巨多;其他相对来说,市场还是小很多。
同时通贝里认为,这不是关于左派或右派的政治问题:“从可持续发展的角度来看,右翼、左翼以及中间派都失败了。任何政治意识形态或经济结构都无法应对气候和环境紧急状况,创造凝聚力强、可持续发展的世界。”
而 Alink 则是基于 Flink 的机器学习算法库,由阿里云机器学习 PAI 团队开发。除了支持阿里的平台外,还支持 Kafka,HDFS 和 HBase 等一系列开源数据存储平台。
近年来,AI 场景发展得如火如荼,同时其计算规模也越来越大。这也让专注于数据处理的 Flink 有了较大的发展空间。
近日,阿里云计算部门已在 GitHub 上发布了其 Alink 平台的「核心代码」,并上传了一系列算法库,支持批处理和流处理,有利于机器学习相关任务。

如果你从事某个市场,可以静下心来推导一下,为什么这么难做,是不是市场选择不对?
反观之,做的不好的项目,都是因为市场需求非常小,甚至是伪需求。
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其核心是一个流式的数据流执行引擎,能够基于同一个 Flink 运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用。它在运行时的架构主要包含几个部分:Client、JobManager(master 节点) 和 TaskManger(slave 节点),是一个高效和分布式的通用数据处理平台。

开发者和数据分析师可以利用开源代码来构建软件功能,例如统计分析、机器学习、实时预测、个性化推荐和异常检测。而 Alink 提供的一系列算法,可以帮助处理机器学习任务,例如 AI 驱动的客户服务和产品推荐。
有些市场天然很好,利润率极高,市场需要还广泛,市场效率也很高,比如白酒行业。
本文转自公众号:刘渝民的杂记
总结来说,什么样的市场是好市场?
有些市场在短期内,因为一些政策或者是创新的原因,突然爆发了,比如互联网金融,尤其是P2P,但它周期很短,最后消亡了。
而 Alink 在离线的机器学习场景下与主流的 Spark ML 的对比显示,其在功能集合上所有算法基本一致。
当地时间1月21日(周二),这位来自瑞典的“环保少女”出席了第50届达沃斯论坛(又名“世界经济论坛”)首日的两场讨论,这也是通贝里当选为《时代》周刊2019年度人物后迎来的首个重要国际舞台。
一般来说,判断一个行业还有没有红利,可以去看这个市场的分散度;市场越分散,表明红利越大;比如早期的电商,几乎所有的进入者都是可以赚钱的,但是集中度很低;市场越集中,表明已经到了末期,比如现在的房地产行业,会像头部集中靠拢,新进入者几乎很难有机会。
雷锋网 AI 开发者 雷锋网(公众号:雷锋网)

需求大的市场往往是好市场
后面贡献进展比较顺利的情况下,Alink 应该能完全合并到 FlinkML,也就是直接进入 Flink 生态的主干,这时 FlinkML 就可以跟 SparkML 完全对应起来。
据央视新闻,日本广播协会电视台3日报道称,卡洛斯·戈恩的律师团成员之一、日本律师弘中惇一郎透露,卡洛斯·戈恩的这本法国护照装在一个带锁的透明塑料盒中,由他自己本人随身携带,钥匙则由律师团保管。不过弘中惇一郎表示,盒子是塑料制成,并不牢固,也许用锤子等工具就能打开。他说,律师团成员近期将会针对卡洛斯·戈恩离境一事集体商讨对策。据悉,卡洛斯·戈恩拥有法国、黎巴嫩、巴西三国护照,其中,出于“某些特殊理由”,法国政府又为其另外发放了一本护照。这四本护照原本全部由他的律师团保管。但由于日本相关法律规定,卡洛斯·戈恩作为在日本滞留的外国人有义务携带护照,东京地方法院规定“戈恩可以携带一本法国护照,放在上锁的容器内”,钥匙则由律师团管理。日本媒体报道说,据此推测,卡洛斯·戈恩这次离境,应该是携带了这本法国护照。
什么是市场需求大的行业呢?抛开政策和时机的影响,往往是刚需的产品和服务是需求非常旺盛的,比如衣食住行,而且也往往是直接面向C端消费者的。
据相关数据显示,将 Alink 与主流的机器学习算法库进行对比,它不仅能够支持批式训练的机器学习场景,也能够支持在线的机器学习场景。
一般来说,所有的乙方都是赚小钱,利润率很低;因为旱涝保收,风险小当然回报小。
看一个市场好不好,可以去看看这个市场里,从业者混的怎么样,不要只局限在大公司里的从业者,也要看小公司的从业者。
如今,Flink 的主要应用场景基本上还是数据分析,尤其是实时数据分析。Flink 本质上是一款流式数据处理引擎,覆盖的场景主要是实时数据分析、实时风控、实时 ETL 处理等。未来,社区希望 Flink 演化成为统一的数据引擎。
综上所述,不管是职场还是创业,要寻找一个高效的,需求大的,处于红利期的市场,这样你才能顺势而为;当然,如果你是王者,在哪里都会发光。

怎么理解效率很高呢?淘宝早期没有支付宝的时候,充满了各种诈骗,加上网络体验,付款流程等,使得它的市场效率极低。如果某个市场需求很大,但是他的效率很低,那么也不是很好的市场。
通贝里强调,她并不要求人们依赖今天没有规模化的技术,也不是让人们继续通过欺骗和玩弄数字游戏来实现“净零排放”或“碳中和”:
我理解为,市场需求大,市场效率高,市场处于红利期是好市场的前提,比如电商,物流,外卖等;至于利润率,我认为有高利润的当然好,比如游戏,社交,但是相比市场需求大,市场效率高,市场处于红利这三点而言,他没那么重要,比如金融行业,利润里很高,但是他们在另外三点已经落后,所以这个市场造富机会较少,广度不够,尤其是对于新进入者,当然,某种程度上,高利润行业都是垄断性行业,非真正市场化的行业,所以新进入者难,但是从长期看,非市场化行业,早晚也是走下坡路。
作为一名营销运营人员,我反思自己做的一些项目中,有些为什么做的很好,有些却束手无策,核心原因在于,那些做得好的项目,都是因为市场需求非常大;不仅仅是我做的不错,我的同行们也全部做的不错。这都是因为市场需求大带来的红利。
同时,基于 ML Pipeline 这套 API 还能够自由组合组件来构建机器学习的训练流程和预测流程。
让我们把话说清楚。我们不需要“低碳经济”,我们不需要“降低排放”,我们的排放必须停止。在我们拥有可以大规模减少排放的技术之前,我们必须忘记净零——我们需要真正的零。
在不如电商这个行业,最早用户只习惯在电商平台如京东,淘宝等购物,但是随着第三方支付的大力发展,物流的便捷,货到付款的盛行,以及网络购物的全面普及,二类电商迎来了广泛的市场需求,消费者的购物习惯培养起来了,这个市场的效率也变得高效了。
具体而言,Flink 擅长处理无边界和有边界的数据集。对时间和状态的精确控制使 Flink 的运行时能够在无限制的流上运行任何类型的应用程序。有界流由专门为固定大小的数据集设计的算法和数据结构在内部进行处理。
我们并不是要你们通过付钱让别人在非洲等地植树来“抵消你们的排放”,而同时像亚马孙这样的森林却在以无限快的速度被抹杀。植树当然是好的,但它还远远不够。
但由于 Alink 包含了非常多的机器学习算法,预计往 Flink 贡献或发布的时候整个过程耗时会比较长,所以 Alink 已经单独开源,大家如果有需要的可以先用起来。
这些数据来自约翰斯·霍普金斯大学新冠病毒研究项目实时汇总的各个国家和地区的数据。
好的市场,效率很高。
所以作为新进入者,要去看这个市场赚钱的企业数量占整体参与企业的比例高不高,如果绝大多数赚钱,那证明红利不错;如果只是大的赚钱,那说明市场到了末期了。
11月以来,全球单日新增新冠确诊病例连创新高。约翰斯·霍普金斯大学统计数据显示,全球累计确诊病例10月19日超过4000万例,11月8日超过5000万例,从4000万例升至5000万例耗时20天,从5000万例升至6000万例耗时仅17天。
在当天第二场活动发表的演讲中,通贝里提及她在去年的达沃斯发言中表示,希望人们应对气候危机时表现得就像房子着火了一样。事到如今,“我们的房子还在烧着。你每时刻的不作为都在助长火势。”
优化了集群调度策略使得 Blink 能够更好更合理地利用集群资源; 优化了 checkpoint 机制,使得 Blink 能够很高效地处理拥有很大状态的 job; 优化了 failover 的策略,使得 job 在异常的时候能够更快恢复,从而对业务延迟造成更少的影响; 设计了异步算子,使得 Blink 能够在即使被读取外部数据阻塞的同时还能继续处理其他 event,从而获得整体非常高的吞吐率。



在性能对比方面,Alink 和 Spark ML 在离线训练场景下的性能基本在一个水平线上。但 Alink 支持部分算法通过流式方法进行计算,更好地实现在线机器学习。
对于 AI 算法的开发人员而言,目前主流的语言即为 Python。因此,Flink 对于 Python 的支持也尤为重要。
除此之外,Flink 1.10 版本还重点支持了 Python UDF 特性。这个部分直接使用成熟的框架,Flink 社区与 Beam 社区之间开展了良好的合作,并使用了 Beam 的 Python 资源,比如:SDK、Framework 以及数据通信格式等。
Flink 状态计算中的数据流
所以这些年非常火热的项目中,如房地产,零售业,再到互联网电商,共享打车,游戏等,都有这个特征,他们的需求非常旺盛。
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2丨中国广电5G获4.9G试验频率许可 或与中移动共建5G网络
工信部1月3日表示,近日,该部依申请向中国广播电视网络有限公司颁发了4.9GHz频段5G试验频率使用许可,同意其在北京等16个城市部署5G网络。由于4.9GHz试验频率与中国移动频率一致,业内猜测,中国广电有可能与中国移动合建5G网络。在技术可行性上,现有滤波器和PA等设备能支持200MHz的带宽,频率相邻的两家运营商能共享同一套网络设备。
另外,AI 部分的新项目——AI Flow 也值得关注。AI Flow 是大数据及 AI 的处理流程平台,在 AI Flow 中定义不同数据之间的关系以及元数据格式等就能够非常方便地搭建一套大数据及 AI 处理的流程。

这是一套分布式、批流一体的机器学习算法库,它既非常好地利用了 Flink 批流一体的计算能力以及在机器学习基础设施上的一些优势,又结合了一些业务场景需求,在机器学习方面有很强的性能。
而对于 Alink,未来 Flink 社区希望使用新开发的 Alink 的算法,逐渐替换掉原有的一套机器学习算法库 FlinkML 的算法,并期待着 Alink 成为新一代版本的 FlinkML。
北京时间1月4日,CBA官方发布了对在江苏肯帝亚主场引发冲突的观众的处罚。处罚公告表示:“经CBA联盟研究决定,取消其联赛持证资格,列入CBA观赛黑名单,终身禁止汪某某进入任何CBA赛场。”此前在1月1日晚,江苏肯帝亚坐镇主场103比111不敌辽宁的比赛中,汪某某在场边对辽宁队外援做出不雅手势,肯帝亚队主教练贝西诺维奇的夫人出面制止,结果遭遇了汪某某的语言和肢体攻击。
如果具体到某一个业务,判断红利是否存在,可以看这个领域的乙方活的是否滋润,因为甲方赚钱容易,就会把水放给乙方;另一方面,去看一些实力很弱的企业是否盈利,比如某新进入者依靠营销就可以获胜,说明这个行业红利还在,竞争不激烈;当一个市场到了红海后,往往比的是技术门槛,各环节成本,品牌门槛等,而不是比较粗浅的如倒卖中间商,广告销售等。

Blink 是阿里在 2018 年推出的内部改良 Flink,主要针对业务场景需求,做了如下几个优化: