因此，数据库的摄取功能必须包括以下能力： 摄取、处理和分析多结构化数据。...摄取批处理和实时流数据，包括从各种数据源（包括 Amazon Simple Storage Service （S3）、Azure Blobs、Hadoop 分布式文件系统 （HDFS） 或 Kafka...经过近 15 年的 NoSQL 数据库，通常会看到关系数据结构在本地存储 JSON 文档。但是，多模型数据库的初始化身将JSON文档存储为BLOB（二进制大型对象）。...缓存来自 LLM 的提示和响应可以进一步提高性能。我们从 BI 世界中了解到，组织中提出的大多数问题经常重复。 成本 成本可能是大规模采用 LLM 的最大障碍之一。...数据库供应商还应将分片地理分布到不同的云提供商或云提供商内的不同区域。这解决了两个问题——可靠性和数据隐私问题。 一个常见的关注点是数据的保密性。
标签值可以是原始类型，如数字或字符串，或者是组合类型，如数组或对象。对于 Uber 来说，日志平均有 40 多个字段，都被我们的平台一视同仁，并提供丰富的上下文。...从这些数组列中，我们可以访问任何字段，比解组原始日志摄取值快大约 5 倍。与上述第二种模式相比，从数组列提取字段值比从专用列访问字段值慢。...我们平台的摄取管道有两大部分：摄取器（ingester）和批处理器（batcher）。摄取器从 Kafka 摄取日志，并将 JSON 格式的日志扁平化为键值对。...在摄取过程中，日志模式会从当前的日志批处理中提取出来，并持久化到批处理机存储的元数据中，以用于查询服务生成 SQL。...但是，当我们把集群扩展到跨区域的数百个节点时，我们发现，要在一个时间内连贯地从全局元数据存储向所有分布式表传播集群信息非常困难。
图1：InfluxDB 3.0架构数据摄取图 2 演示了 InfluxDB 3.0 中数据摄取的设计。用户将数据写入摄取路由器，摄取路由器将数据分片到其中一台摄取器。...对数据进行分区：在像InfluxDB这样的大型数据库中，对数据进行分区有很多好处。摄取器负责分区作业，目前它在“时间”列上按天对数据进行分区。...从摄取器中获取尚未持久化的数据：由于摄取器中可能有数据尚未持久化到对象存储中，因此查询器必须与相应的摄取器通信才能获取该数据。...查询器构建最适合的查询计划（也称为最佳计划），该计划对来自缓存和摄取器的数据执行，并在最短的时间内完成。...尽管每个文件中的数据本身不包含重复项，但不同文件中的数据以及从摄取器发送到查询器的尚未持久化的数据可能包含重复项。因此，在查询时重复数据删除过程也是必要的。
当发现在大型集群中管理索引很麻烦时，Elastic 团队致力于实施完善的ILM 解决方案，通过允许用户预定义索引模式和生命周期操作来自动化这项工作。...由于 AWS S3、GCP 云存储和 Azure Blob 存储等云对象存储具备跨可用区复制数据的特性，此架构还提供了非常高的持久性保证。...为摄取执行这项工作的相同分片和节点也为搜索请求提供服务，因此必须在考虑到这两种工作负载的情况下进行配置和扩展。...新架构可实现许多即时和未来的改进，包括：您可以显着提高相同硬件上的摄取吞吐量，或者以另一种方式看待它，显着提高相同摄取工作负载的效率。这种增加来自—— 每个副本不再需要执行重复的索引操作。...索引吞吐量图片图片CPU使用率图片图片通过Stateless来减少成本Elastic Cloud 上的无状态架构将允许您减少索引开销、独立扩展摄取和搜索、简化数据层管理并加速操作，例如扩展或升级。
Apache Hadoop：开源工具，使用MapReduce处理和存储跨机器的大型分布式数据集。...Apache NiFi：一种开源Java服务器，可以以可扩展、可插拔、开放的方式实现系统间数据流的自动化。NiFi由国家安全局（NSA）开源。...大数据的数据具有高速、多样化、海量的特征。 Blob存储：一种Azure服务，将非结构化数据存储在云中作为blob或对象。 商业智能：可视化和分析商业数据的过程，以便采取可行且明智的决策。...数据挖掘：通过检查和分析大型数据库来生成新信息的做法。 数据实现：将变量严格定义为可衡量因素的过程。 数据准备：收集、清理、整合数据到一个文件或数据表中，主要用于分析。...图形分析：组合和可视化一组数据中不同数据点之间的关系的方法。 H Hadoop：用于处理和存储大数据的编程框架，特别是在分布式计算环境中。 I 摄取：从任意数量不同的来源中摄取流数据。
ArrayBuffer 对象是以数组的语法处理二进制数据，也称二进制数组。...参数如下： start，整数类型，表示开始复制的位置。默认从 0 开始。 end，整数类型，表示结束复制的位置（不包括结束的位置）。如果省略，则表示复制到结束。...兼容性 图片来自 MDN 二、Blob 对象 1. 概念介绍 Blob 全称：Binary Large Object （二进制大型对象）。...Blob 对象表示一个二进制文件的数据内容，通常用来读写文件，比如一个图片文件的内容就可以通过 Blob 对象读写。...Blob 的内容由参数数组中给出的值的串联组成。
ArrayBuffer 对象是以数组的语法处理二进制数据，也称二进制数组。...参数如下： start，整数类型，表示开始复制的位置。默认从 0 开始。 end，整数类型，表示结束复制的位置（不包括结束的位置）。如果省略，则表示复制到结束。...图片来自 MDN 二、Blob 对象 1. 概念介绍 Blob 全称：Binary Large Object （二进制大型对象）。...Blob 对象表示一个二进制文件的数据内容，通常用来读写文件，比如一个图片文件的内容就可以通过 Blob 对象读写。...Blob 的内容由参数数组中给出的值的串联组成。
从 Hudi v0.10.0 开始，我们很高兴地宣布推出适用于 Deltastreamer[1] 的 Debezium 源[2]，它提供从 Postgres 和 MySQL 数据库到数据湖的变更捕获数据...(CDC) 的摄取。...总体设计 上面显示了使用 Apache Hudi 的端到端 CDC 摄取流的架构，第一个组件是 Debezium 部署，它由 Kafka 集群、schema registry（Confluent 或...在初始快照之后它会继续从正确的位置流式传输更新以避免数据丢失。•虽然第一种方法很简单，但对于大型表，Debezium 引导初始快照可能需要很长时间。...引导作业成功完成后，将执行另一个 Deltastreamer 作业，处理来自 Debezium 的数据库更改日志，用户必须在 Deltastreamer 中使用检查点[17]来确保第二个作业从正确的位置开始处理变更日志
批处理的一个例子是将一组大型的扁平、半结构化CSV或JSON文件转换为一种计划化和结构化的格式，以便进一步查询。...通常，数据从用于摄取的原始格式(如CSV)转换为二进制格式，这种格式具有更好的查询性能，因为它们以列格式存储数据，并且通常提供关于数据的索引和内联统计信息。 技术挑战 数据格式和编码。...通常是一个分布式文件存储库，它可以作为各种格式的大量大型文件的存储库。一般来说，这种存储通常称为数据湖。 批处理。...它可以用来处理来自任何兼容hdfs的存储的数据，包括Azure blob存储和Azure data Lake存储。 Pig。...数据分析师可以使用Excel从分析数据存储构建文档数据模型，或者从OLAP数据模型检索数据到交互式数据透视表和图表。 编排 Azure数据工厂。
const aBlob = new Blob( array, options ); 复制代码 Blob() 构造函数返回一个新的 Blob 对象。 blob的内容由参数数组中给出的值的串联组成。...第二个参数 options 是一个对象，它拥有如下属性： type，默认值为 ""，它代表了将会被放入到blob中的数组内容的MIME类型。...或 Blob 对象指定要读取的文件或数据。...通常情况下， File 对象是来自用户在一个 元素上选择文件后返回的 FileList 对象,也可以是来自由拖放操作生成的 DataTransfer 对象，或者来自 HTMLCanvasElement...简单来说，File 就是基于 Blob 而来。它拥有Blob的所有功能的同时扩展了一系列关于文件的属性。
但在实际工作中，往往不会在MySQL数据库中使用BLOB类型直接存储这些大对象数据，而是将文件存储到服务器的磁盘上，并将文件的访问路径存储到MySQL中。...避免在不必要的时候检索大型的BLOB或TEXT值。例如，使用SELECT *查询可能不是最佳选择，除非能确定WHERE子句只会找到所需的数据行。...可以考虑将BLOB或TEXT列分离到单独的表中，以减少主表的碎片并提升性能。...JSON类型 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的、基于文本的、跨语言的数据交换格式。它易于阅读和编写，同时支持数组和对象等复杂数据结构。...JSON字段的增删改查操作 插入操作：可以直接插入JSON格式的字符串，也可以使用MySQL提供的JSON_ARRAY()和JSON_OBJECT()等函数来构造JSON数组和对象。
应用程序生成的静态文件，如web服务器日志文件。 实时数据源，如物联网设备。 数据存储：批处理操作的数据通常存储在分布式文件存储中，可以存储各种格式的大量大型文件。这种存储通常被称为数据库。...然而，许多解决方案都需要消息摄取存储作为消息的缓冲区，并支持扩展处理、可靠的交付和其他消息队列语义。选项包括Azure事件中心、Azure物联网中心和Kafka。...大数据解决方案利用并行性，使高性能解决方案能够扩展到大量数据。 弹性的规模。...大数据架构中的所有组件都支持向外扩展供应，这样您就可以调整您的解决方案以适应小型或大型工作负载，并且只需为您使用的资源付费。 与现有解决方案的互操作性。...大数据架构的组件还用于物联网处理和企业BI解决方案，使您能够跨数据工作负载创建集成解决方案。 挑战 复杂性。大数据解决方案可能非常复杂，有许多组件来处理来自多个数据源的数据摄取。
} 我们在index.py中定义了一个名为get_documents_from_file的函数，它读取json文件并创建一个文档列表。文档对象是LlamaIndex处理信息的基本单位。...()) # 使用感兴趣的字段构建文档对象。...文件加载数据到LlamaIndex文档列表 documents = get_documents_from_file(file="conversations.json") pipeline.run...size=1 到目前为止，我们所做的是从JSON文件创建文档，我们将它们分块，为这些块创建嵌入，并将嵌入（和文本对话）存储在一个向量存储（ElasticsearchStore）中。...你可能还想考虑使用Elastic连接器从各种外部源（例如Azure Blob Storage、Dropbox、Gmail等）获取数据并创建嵌入。
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。...任何拥有来自物联网传感器或移动应用点击流等来源的大规模非结构化数据都可以采用数据湖架构，这也是未来大数据的发展方向之一。 数据湖与数据仓库 数据湖和数据仓库的相似之处在于它们都支持分析大型数据集。...总共分四部： 原始数据进入对象存储 优化原始数据文件以按大小和格式进行分析 添加元数据工具来定义模式并启用版本控制 + 发现 将下游消费者集成到优化的数据资产中 4、数据湖技术路线 在数据湖的每一层架构中...这些格式提高了湖操作的效率，并使事务原子性和时间回溯等功能成为可能。 媒体图像、视频和音频文件相关的非结构化数据格式也常见于数据湖中。 计算：大型的计算引擎必须是分布式的。...分区是指按 Blob 存储上的特定字段或字段集对数据进行物理组织。 在没有意识到这一点的情况下，用户可能会因运行不太适合表分区结构的查询而招致大量成本和等待时间。
• 数据摄取和预处理环节是在微软Blob存储服务中运行，绝大部分基于HDD存储 • 训练过程中即时（或一定时长）产生的Checkpoint数据保留在性能层-SSD存储中 • 早期/陈旧的Checkpoint...存储层次结构：系统采用了多层存储架构，包括缓存、Blob存储（对象存储引擎）、SSD和HDD，以平衡性能和容量需求。 2....可扩展性：图示展现了从单一系统到多GPU系统的扩展，说明了系统的可扩展性设计。 3. 检查点管理： • 频率：检查点的频率会直接影响存储需求。...核心要点：GPU从Blob存储层同时访问会驱动高吞吐量 Fig-6 从AI系统存储带宽需求，看HDD和SSD发展现况和机遇： • 当前系统使用SSD能满足训练和Checkpoint的性能读取（但成本较高...数据IO栈相比，MicroSoft 基于自己过去云资源实践，从投资角度来看，并没有完全转向QLC-SSD，仍是基于HDD来构建温数据层，减少存储硬件投资； • 在温数据层基于Blob对象存储引擎，和业界现在普遍热议的并行文件系统不同
DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。...数据科学家倾向于不使用数据库，而是依赖 CSV 文件和其他非结构化或半结构化数据源。Duck 允许他们将数据操作直接嵌入到其代码本身中。...它可以读取 CSV、JSON 文件、Apache Iceberg 文件。DuckDB 可以本机读取 Pandas、Polaris 和 Arrow 文件，而无需将数据复制到另一种格式。...它还可以读取互联网上的文件，包括来自 GitHub（通过 FTP）、Amazon S3、Azure Blob 存储和 Google Cloud Storage 的文件。...DuckDB 扩展和简化 SQL 的方式（Alex Monahan 在 Pycon 上的演讲） 大数据已死？
然而，在 2024 年，我观察到传统的 o11y 堆栈正在失去吸引力，现在是时候采用分散式 o11y 堆栈了。 分散式堆栈有关键优势，例如灵活性、数据自治、可扩展性和成本效益。...收集：此层收集来自所有不同代理的传入数据，并促进其传输到后续层。 存储和查询：此层存储来自收集步骤的数据，并使其可供查询。...按原样摄取数据将把责任推卸给查询处理，然后需要进行运行时 JSON 提取。另一方面，在摄取时物化所有这些键也很具有挑战性，因为键是动态的并且一直在变化。 现有技术有一些解决方法来克服这些挑战。...例如，Prometheus 将每个键值对视为一个唯一的时间序列，这简化了 JSON 处理，但会遇到可扩展性问题。在某些系统（如 DataDog）中，随着从这些标签中添加更多顶级维度，成本会增加。...这些系统具有来自许多实时数据源的丰富的摄取集成，并且这些配方已被证明可以扩展到不同领域的用例。它们的列式存储使它们在最佳地处理存储方面更加高效，提供了各种编码和索引技术。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。...它结合了分布式文件系统和企业消息传递平台的功能，非常适合存储和传输数据的项目。 Kafka的扩展能力，弹性和容错能力是集成的关键驱动因素。...链式拓扑中的Kafka主题用于提供可靠，自平衡和可扩展的摄取缓冲区。使用一系列Kafka主题来存储中间共享数据作为摄取管道的一部分被证明是一种有效的模式。...AVRO 内存和存储方面的限制要求我们从传统的XML或JSON对象转向AVRO。AVRO被选为数据格式的原因有很多： 紧凑的格式。...随着时间的推移能够发展模式 直接映射到JSON和从JSON 第二阶段：丰富 与远程调用数据库相反，决定使用本地存储来使数据处理器能够查询和修改状态。
随着越来越多的数据被摄取到存储中，无论是 Amazon S3、GCS 或 Azure Blob 等云对象存储，还是本地系统，都必须考虑湖仓一体中数据文件的最佳管理。...通过使用多个哈希函数将元素映射到固定大小的位数组中，Bloom 过滤器可以有效地识别“绝对不相关”与查询相关的文件或行组。...这使得它们能够非常有效地减少大型数据集中不必要的文件扫描。...虽然使用来自单个 Parquet 文件和 Bloom 筛选器的列级统计数据有助于跳过不相关的文件，但对每个文件执行这些操作（打开每个文件、读取页脚和关闭文件）在大规模上可能会成本高昂。...Hudi 元数据表是一个多模式索引子系统[9]，可存储各种类型的索引，使查询引擎能够根据查询谓词高效地查找相关数据文件，而无需从每个单独的文件中读取列统计信息或 Bloom 过滤器。
2.构建大规模的摄取能力，以应对将来数据的未来扩展 将数据收集到一个中央存储库将成为创建深度学习模型的关键因素，而深度学习模型一旦准备好就可以运行使用。...将数据收集到这个存储库中，需要快速地从各种来源获取信息。对于存储系统来说，最重要的是编写性能，并大规模地处理来自分布式数据源的大型并发流。...最后，通过神经网络应用程序，通过摄取、转换、拆分和其他方式操作大型数据集，同样也可以导入到深度学习中。不管选择何种数据格式，对于进入AI的组织来说，灵活性也意味着良好的性能。...考虑到存储平台应该支持强大的内存映射文件性能和快速的小文件访问，在各种结构化和非结构化数据之间移动时非常有用。...随着支持人工智能的数据中心从最初的原型设计和测试转向生产和规模，灵活的数据平台应该能够在多个领域中的任何一个领域进行扩展：性能，容量，摄取能力，Flash-HDD比率和数据科学家的响应能力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
