经过年前一波大行情,我的心态就变了。 人有多大胆,基有多大产。 年后两天下跌,我很兴奋,继续抄底基金,跟女朋友说了这件事,她好像也比较感兴趣,让我推荐基金。 让我推荐基金,这个我在行啊,是时候表演真正的技术啦。 我迫不及待的在年后的第一个周五,当天好像也是下跌的,给她推荐了沪深300和创业板50这两只基金。 后来她说她买了几千块。 信心满满,静等上涨,静等女朋友的夸赞,小柯同学真棒! 然而,天有不测风云,股市变幻莫测。 结果接下来啪啪打脸,我自己一路抄底亏了好多不说吧,还把她带入了坑。 天生我材必有用,千金散尽还复…

2021年3月20日 0条评论 2132点热度 1人点赞 ikeguang 阅读全文

耐得住寂寞,方能守得住繁华。 最近几天,大盘逐渐企稳,没有上周一那种恐怖性杀跌了。成交量也在萎缩,接下来大概率不会大跌了。 可以抄底啦。 本轮下跌,其实也是有经验教训在里面的。 那我自己来说,大跌之后,我开始抄底,然后依次大跌5%以上,我会再次抄底,结果是抄在半山腰。 试想一下,如果第一周大跌,没有急慌慌去抄底,而是稳住了。也不会回吐大部分利润,并且目前这个位置,相对比较安全,抄底岂不是更安全。 其实,我们回顾一下2020年,全年行情虽然不错,但是真正行情阶段就那么几天,7月上旬,12月下旬到2021年一月,其它时…

2021年3月17日 0条评论 2038点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

TopN的常见应用场景,最热商品购买量,最高人气作者的阅读量等等。 1. 用到的知识点 Flink创建kafka数据源; 基于 EventTime 处理,如何指定 Watermark; Flink中的Window,滚动(tumbling)窗口与滑动(sliding)窗口; State状态的使用; ProcessFunction 实现 TopN 功能; 2. 案例介绍 通过用户访问日志,计算最近一段时间平台最活跃的几位用户topN。 创建kafka生产者,发送测试数据到kafka; 消费kafka数据,使用滑动(sl…

2021年3月10日 0条评论 2446点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

这是今年以来我的基金收益率,不用说,肯定全国都垫底啦,跑输沪深300五个点多,我也是服了。 但是有一个信念,一直在我的脑海里,它也支撑着我开年以来一直加仓,做了一颗最合格的韭菜。这个信念很多人应该都有:长期看好中国未来经济。 确实是这样的,我是去年2020年春节开始玩儿的基金,大部分时间我的基金里面是有10万块的,不多也不少,跟很多平凡的追梦少年一样,试图通过理财来获得额外的收益,中间经历过大起大落,最终还是挣钱了,去年那走势,基金不挣钱,天理不容。 去年过年前几天,市场很猛,我当时是准备离场的,里面只留了3万元过…

2021年3月5日 1条评论 2850点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

explode 和 lateral view 为什么把这两个放一块呢,因为这两个经常放在一起用啊。 explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的,因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分),本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库系统),不过大数据技术普及后,很多类似pv,uv的数据,在业务系统中是存贮在非关系型数据库中,用json存储的概率比较大,直接导入hive为基础的数仓系统中,就需要经过ETL过程解析这类数据,explode与later…

2021年3月4日 0条评论 4099点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文

最近在深入了解新媒体这个行业过程中,越发看到行业的黑暗面。 以短视频行业为例,各种数据造假最严重的。 xx直播带货,在线认识显示31万人,实际上在线人数不足一万人,另外30万哪来的,全靠机器刷。 xx直播带货,号称一晚上卖了一个亿,实际上多少,200万,另外9800万的销售数据哪来的,全靠刷,后台退单率98%。 xx直播带货,抖音3000万粉丝大V,一晚上带货多少,不足一万,终于有数据真实的一个良心大V了。 那些花了上百万坑位费的商家怎么办,哭吧,面对各种虚假数据,面对各种高量退款,面对各种黑暗操作,叫天天不应,叫…

2021年3月1日 1条评论 2912点热度 0人点赞 ikeguang 阅读全文