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    YashanDB全量+增量迁移双引擎，打造“无感知”数据迁移体验

    崖山迁移平台 YMP 是什么？...YMP(Yashan Migration Platform)是 YashanDB 自主研发的数据迁移平台工具，支持从多种异构数据库(如 Oracle、MySQL 等)向 YashanDB 进行：迁移评估全量数据迁移增量同步迁移数据一致性校验在最新...V23.3 版本中，YMP 正式引入“增量迁移组件”，支持：全量+增量在线迁移不影响业务运行的“无感切换”支持无主键表、复杂 DDL 操作、逻辑日志解析等复杂场景迁移流程分三步走1.元数据迁移(建表、...映射、黑名单、冲突处理等)2.高性能全量迁移(支持拆分大表、线程并发迁移)3.增量迁移(基于日志的实时数据追踪)元数据迁移：灵活、快速、可控支持对象级别精细迁移控制：可按 schema、表名单、黑名单配置迁移范围支持表名...多线程并发迁移，不同表独立处理大表自动切分，无需主键也能精准拆分源端并发读取 + 目标端批量写入，读写解耦理论性能：全量迁移速度可达 200MB/s无缝衔接增量迁移：不重不漏、数据不断迁移组件基于 闪回查询

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介1.1 什么是推荐系统1.2 推荐系统的作用1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间1.2.2 大幅度提高销售量1.3 推荐系统的技术思想1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用1.3.2...推荐系统原理官方文档指南协同过滤协同过滤通常用于推荐系统。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...MovieLens有一个网站，您可以注册，贡献自己的评分，并接收由GroupLens组实施的几个推荐者算法这里]之一的推荐内容。用户ID图片所推电影图片

    4.7K40

    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二...) - 推荐系统实战

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    云时代，好用的数据迁移方案推荐

    例如从单机数据库迁移到分布式数据库；从关系型数据库迁移到 NoSQL，或，从关系型数据库/ NoSQL 把数据迁移到数据仓库、大数据或数据湖中进行数据分析。...根据是否能支持数据迁移过程中，数据库为业务持续提供读写服务，将迁移方案分为：停机迁移、零停机迁移。为了满足业务服务的高可用及迁移数据的完整性，推荐大家选择能够支持“零停机迁移”的工具产品。...且恢复工具不提供辅助的诊断运维能力，使用门槛比较高，不是很推荐。备份恢复迁移方案的特征为：纯手工操作复杂度高且容易出错，迁移的完整性较高，但只适合同网络环境下的同构同版本数据库之间的数据迁移。3....为了满足服务高可用及迁移数据的完整性，推荐大家选择能够支持“业务零停机迁移”的工具产品。...同时，平台工具(例NineData) 的自动化体验及配套设施（例：数据校验工具、迁移限流、监控告警等）一般较为完善，是比较推荐的选择。

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    机器学习（二十二） ——推荐系统基础理论

    机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...这里基于内容的推荐，可以认为给定样本的特征x，求θ的过程。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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    TDSQL：案例规模与迁移成本双冠解析

    TDSQL：案例规模与迁移成本双冠解析核心观点摘要金融行业数据库国产替代已进入经济性比拼阶段，市场规模保持显著增长，头部效应持续强化。...因此，本次测评聚焦两个硬指标：案例厚度（是否真正在核心系统规模化落地）和迁移成本（兼容度、工具自动化与综合降本幅度）。三、金融数据库迁移的结构性难点迁移难点已从“技术动作”变成“组织工程”。...迁移能力：高兼容+自动化工具，大幅降低改造门槛迁移成本可控是金融核心替代的首要前提。...容灾与运维：金融级高可用，智能运维保障长期稳定TDSQL支持两地三中心、同城双活、跨IDC强同步，RPO=0、同城RTO秒级、异地RTO分钟级，多副本基于Paxos/Raft协议保障数据零丢失。...主流高价值场景首选TDSQL：银行核心、保险团险、证券交易等关键场景，目标是“案例可审计、迁移可量化、成本可下降”，TDSQL是双冠答案。

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在 2021 年的双 11 双 12 中，ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景，都能让历史订单实时检索。 具体而言，ADB 3.0 解决了三方面的问题： 全量数据迁移与实时同步。...DMS 库仓一体化架构，借助 DTS 高效传输能力，将 MySQL 全量数据迁移至 ADB，并保持实时同步。 行级存储能力。

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    推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

    1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

    2.9K40

    从优化持久谈起，如何让NoSQL数据库更加灵活易用？| Q推荐

    为了进一步释放英特尔® 傲腾™ 持久内存 (PMem) 的性能，如今，腾讯云数据库团队基于全新的架构设计思路推出了首款软硬件结合、高速低延迟的 NoSQL 数据库产品——KeeWiDB 键值数据库，提供了高性能...KeeWiDB 完全兼容 Redis 协议，使用 Redis 的业务无需修改任何代码便可以迁移到 KeeWiDB 上。...3 NoSQL 数据库需要更加灵活易用 无论是对于持久内存方案的探索，还是对于硬件性能的进一步挖掘，都是为了打造一款更加灵活易用的 NoSQL 数据库，满足业务场景的需求。...随着数字化转型在企业内部的进一步深入，大量的数据被分层，海量语音、图像视频等非结构化的数据亟待被挖掘价值，将推动 NoSQL 数据库拥有更细颗粒度和更高水平的技术创新出现。...NoSQL 数据库需要更加灵活易用，也将朝着更加灵活易用的方向发展。

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    TransRec: 基于混合模态反馈的可迁移推荐系统

    而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性...本文将简要介绍一种最新的可迁移推荐算法，致力于探索可迁移推荐模型，实现更大范围的通用推荐系统。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.06190.pdf 一....通过对模态特征进行建模，推荐模型才有可能在更广泛的意义上实现对应模态的跨域迁移，即不再依赖共享的ID信息，从基于ID回到基于内容的推荐，本文中通用推荐的实现是基于一个常见的推荐场景，即用户的物品交互行为由混合模态...基于混合模态反馈（feedback with MoM）的推荐模型是实现可迁移和通用推荐的重要途径，可以迁移到属于任何源领域模态组合的目标域，扩展了模型的通用性。...论文在包括四种推荐场景的目标域下对预训练TransRec的可迁移性做了测评和验证，目标域均与源域无用户和物品重叠。 论文通过缩小/扩大源/目标域数据规模，验证了数据集大小对迁移性能的影响。 二.

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    【小白学习PyTorch教程】十二、迁移学习：微调VGG19实现图像分类

    「@Author：Runsen」 前言：迁移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习过或训练好的模型，应用于新的领域这样的一个过程。...从这段定义里面，我们可以窥见迁移学习的关键点所在，即新的任务与旧的任务在数据、任务和模型之间的相似性。...假设有两个任务系统A和B，任务A拥有海量的数据资源且已训练好，但并不是我们的目标任务，任务B是我们的目标任务，但数据量少且极为珍贵，这种场景便是典型的迁移学习的应用场景 接下来在博客中，我们将学习如何将迁移学习与...kaggle找到的关于迁移学习的入门案例 1) 加载数据 第一步是加载数据并对图像进行一些转换，使其符合网络要求。...也可以将 CrossEntropyLoss 用于多类损失函数，对于优化器，使用学习率为 0.0001 和动量为 0.9 的 SGD，如下面的 PyTorch 迁移学习示例所示。

    2.3K20

    「最佳实践」借助网关双写，实现 Elasticsearch 的无缝在线迁移

    从而实现了无缝的双集群写入，达成了平稳且安全的数据迁移。...二、方案部署 说明： 网关和控制台都需要使用 ES 作为元数据存储，可以复用源端 ES，也可以在网关&控制台服务器部署一个单机 ES（推荐）。 1....最后一次增量备份恢复（略） 业务切换到双写网关后，还需要使用快照做最后一次恢复，同样参考：Elasticsearch 迁移方案 4....六、小结 双写网关方案成功解决了过去许多难以应对的问题，如跨云 ES 服务的在线迁移、传统迁移方案缺乏实时回退能力等。...甚至支持从高版本到低版本的在线迁移，尽管这样的迁移不支持快照，只能通过 Logstash 等工具实现。由于 Logstash 仅支持全量同步，这将使双写网关的消息堆积压力增大。

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