行式存储 传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图： ? 其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。...列式存储 为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图： ? 初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换： 原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。...③ 行式存储存的都是业务数据，列式存储除了业务数据外，还要存储列名。...官方介绍 Apache Hbase是Hadoop数据库，一个分布式、可扩展、大数据存储。 当你需要随机地实时读写大数据时使用Hbase。它的目标是管理超级大表-数十亿行X数百万列。...Hbase是一个开源的、分布式的、带版本的、非关系型数据库，模仿谷歌的BigTable。BigTable使用Google File System作为分布式数据存储，同理Hbase使用HDFS。
在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。...而两个开源的、面向列数据存储的先驱则是MonetDB和C-Store（C-Store是Vertica的开源前身）。 01 面向行的数据布局 面向行的数据库按记录或行来存储数据。...），我们需要在列级别上保留一些元数据，以标识与它关联的其他列中的数据点是哪些。...理解宽列式存储的概念表示是有用的，而它们的物理布局也有所不同。列族的数据布局示意图如图1-4所示：列族被单独存储，但在每个列族中，属于同一键的数据被存储在一起。 ?...▲图1-4：WebTable的物理结构 关于作者：Alex Petrov是一位数据基础架构工程师，数据库和存储系统的狂热爱好者，Apache Cassandra 提交者和PMC成员，精通存储、分布式系统和算法
例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...分布式训练（Distributed Training）和混合精度训练（Mixed Precision Training）：为了处理大模型的计算和存储需求，研究者采用了一些高效训练策略，如分布式训练（将模型和数据分布在多个设备或节点上进行并行计算...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...当参数规模为千亿时，存储模型参数就需要数百GB的显存空间，超出单个GPU卡的显存容量。显然，仅靠数据并行无法满足超大规模模型训练对于显存的需求。为了解决这个问题，可以采用模型并行技术。
你好，这里是网络技术联盟站。 昨天给大家带来了对象存储，对象存储是存储解决方案中的一种： 那么今天给大家普及一下另外一种存储：文件存储。 什么是文件存储？...文件系统还存储每个文件的元数据，元数据是有助于识别文件的基本信息，包括文件名、文件大小、文件创建日期和上次修改时间，文件在多个文件夹级别中以分层方式列出。...除了将数据存储在个人 PC 上的方式之外，文件存储是用于共享存储的主要存储类型，称为网络附加存储或 NAS。NAS 系统允许多个服务器及其支持的用户访问集中存储池的定义共享。...文件存储和对象存储的区别 1、历史 文件存储的存在时间远远超过对象存储，文件存储是系统用来组织和存储数据的原始方法，技术商的进步促使对象存储在 90 年代中期兴起。...2、数据隔离 文件存储不采取措施将数据与系统隔离，所有相关数据都存储在实际文件夹中。 对象存储将其持有的数据存储在与物理系统分开的数字数据仓库中。
一、存储过程的概念存储过程（procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集合，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名称并给出参数来执行；存储过程中可以包含逻辑控制语句和数据操纵语句...2.1 缺点编写复杂；如果没有相应的权限，将无法创建存储过程；当服务器调用过多存储过程，用户访问量大了，那么压力就丢给数据库来解决，数据库压力会过大；过多的存储过程，优化过于麻烦。...三、系统存储过程在SQL Server中存在很多的系统存储过程，系统存储过程是系统创建的存储过程，目的在于能够方便的从系统表中查询信息，或完成与更新数据库表相关的管理任务，或其他的系统管理任务。...系统存储过程主要存储在master数据库中，以“sp”下划线开头的存储过程。这些系统存储过程在master数据库中，但我们在其他数据库还是可以调用系统存储过程。...注意：默认不写是输入变量；out输出变量；output输入输出变量；参数可以写小括号中，如果没有参数，小括号可以省略不写； 4.2 修改语法alter proc | procedure 存储过程名asbeign
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...LLM 还可以在从互联网收集的代码存储库上进行训练，生成多种语言的相关代码片段，以帮助开发人员简化开发过程。...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁使用的数据，可以存储在SSD中，而归档的数据可以存放在相对便宜的存储介质中。...集群中的每个DataNode都配置有一组数据目录，您可以为每个数据目录配置一个存储类型。存储策略指示在存储文件或目录时要使用的存储类型。...常见使用不同存储类型的原因包括： 1.数据集具有时间局部性(temporal locality)，比如时间序列数据。最新数据最初可以加载到SSD中以提高性能，然后随着时间的推移迁移到普通磁盘。...2.您需要将冷数据移动到更密集的归档存储，因为这些数据很少访问并且归档存储设备更便宜。这可以通过简单的老化策略来完成，比如将超过六个月的数据移动到归档存储。...要重置存储策略，可以参考上一章节。 迁移已有数据 要根据当前存储策略将数据移动到适当的存储，需要使用mover命令。使用mover -h获取可用选项列表。
IDC预测软件定义存储未来四年复合增长率高达12.8%，据伦敦研究机构Omdia预测到2023年，软件定义存储市场规模约为860亿美元。那么，为什么软件定义存储是未来，它有什么顺应时代浪潮的地方呢？...大容量服务器和磁盘：软件定义存储中分布式存储借助于大容量的服务器和磁盘，能够提供以往外置磁盘阵列才能支持的大存储容量。...四、云计算的普及和存储虚拟化技术成熟 随着大数据时代到来，数据量的存储需求迅速增长，越来越多的企业把数据存储作为重要项目管理。...存储设备的差异性使高效管理设备面临诸多困难，虚拟化是存储管理效率提升的重要解决方案，存储虚拟化技术可提升存储设备效率管理，整合不同类型存储资源，解决异构存储系统兼容性、扩展性、可靠性、容错容灾问题。...虚拟化技术是一种调配计算资源的方法，其将应用系统的硬件、软件、数据、网络、存储等隔离开，从而打破数据中心、服务器、存储、网络、数据和应用中的物理设备之间的划分，实现架构动态化，并达到集中管理和动态使用物理资源及虚拟资源的目的
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据库到底存储的什么呢? 是具体的文件,音频,文档,表格,字段吗? 其实都不是....数据库中存储的是地址, 比如用户想看视频，用户通过浏览器访问视频网站的网址，视频网站服务器解析用户浏览器的请求(url)，然后服务器访问视频网站的数据库服务器，从数据库服务器中得到该视频存放的地址（路径
值得注意的是，在峰会现场，山东省科技厅、济南超算、华为还共同揭牌了一个“数据密集型超算示范基地”，表达了海量数据存储在超算互联网中的关键价值。...首先，来看数据存储对超算互联网为何关键。 一方面，超算本身发展对数据存储的要求在变强。...普遍认为，超算互联网一定会走向“数据密集型”的道路。 然后，再来看数据存储在超算互联网中面临着什么挑战。...最后，再来看华为的技术创新是如何应对这些挑战的。...结语 数字经济磅礴而来，无论是产业数字化转型升级，还是城市治理能力的全面提升，亦或是高校科研院所突破重大研究课题，甚至公益环保组织推动社会的发展，超算中心都显示出强大的商业价值、社会价值推动力。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...传统的数据处理方法是：随着数据量的加大，不断更新硬件指标，采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施，但现实是：数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速度。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...但其底层实现上是把文件切割成Block（块），然后这些Block分散地存储于不同的DataNode上，每个Block还可以复制数份存储于不同的DataNode上，达到容错容灾之目的。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
那时的存储是怎么解决的呢，还没有支持分布式存储的数据库。...建立在HDFS分布式存储和MapReduce分布式计算基石上的大数据系统，将分布式系统的架构推进了一大步，而且解决了集中存储的单点问题，由于数据分散在集群内的各个节点，本地计算和DataLocality...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示： ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。...在A公司的数据引擎团队中，主要人员分成A、B、C、D四个大组。这四个大组的分工非常明确，如下图所示： ?...这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...小结 数据挖掘涵盖的面非常大，本文仅旨在让读者对数据挖掘有一个感性的认识。...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
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