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flink mysql数据接入

一.api方式接入 1.添加依赖 com.alibaba.ververica...env.execute(); } 二.sql方式接入...weight DECIMAL (10,3) ) 3.创建元数据

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Elasticsearch Service 数据接入

当然也可以通过官方提供的组件（如 logstash 和 beat）接入自己的数据。...本文以官方的 logstash 和 beats 为例，介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。...hosts => ["http://172.16.0.89:9200"] index => "nginx_access-%{+YYYY.MM.dd}" } } 更多有关 File 数据源的接入...elasticsearch { hosts => ["http://172.16.0.89:9200"] index => "test_kafka" } } 更多有关 kafka 数据源的接入...使用 Beats 接入 ES 集群 Beats 包含多种单一用途的的采集器，这些采集器比较轻量，可以部署并运行在服务器中收集日志、监控等数据，相对 logstashBeats 占用系统资源较少。

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前端通过 LangChain 接入任意大模型探索

2.4 大模型国内外大模型高速度迭代，各大小厂都实现自己了自己的大模型，要进入百模千模大战，大模型应用端也必会繁荣起来，在应用层我们尝试借助使用不同大模型能力来实现提示工程。...传统检索示例: ● 大模型法: 当然我们可以直接使用大模型，普通大模型都是采用公开数据进行训练的，具有一定的知识局限性，它并不知道我们的帮助文档的内容，所以在提问后得到的答案是一本正经的胡说八道，对于我们帮助文档属于可公开内容并不会涉及数据安全性...● RAG检索增强法: RAG 检索增强技术是检索技术 + LLM 提示技术，它是一种可以理解上下文、生成而非仅检索并能重新组合内容的技术，这是大模型与外部数据相结合的一个实践，AI应用接入现有数据，AI...所以LangChain+向量数据库是非常好的方式来实现RGA，检索帮助大模型提供了更多的上下文让回答更准确，检索回来后返回相似性的topk，再组合成新的Prompt。...RAG总体工作流程数据准备:从外部知识源获取相关信息,进行数据处理,再向量化并存入向量数据库中检索：将用户的查询转为向量，并在向量数据库中的进行上下文信息比对。

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DataHub Java接入实时数据

DataHub Java接入实时数据序言问题代码总结序言 Datahub的相关介绍和优势，我在这里就不一一赘述。大家可以自己去看官方文档。...在早期的DataHub的产品中并没有提供游标的存储，用户需要自己存储游标，以便在项目重启后、或接流异常中断以后继续读取数据。当然，目前的DataHub已经支持游标的存储，只需要我们进行简单的配置。...LOGGER.info("线程_shardId="+shardId+"::"+Thread.currentThread()+"结束运行"); } } /** * 根据dataHub的shardId从多线程里读取数据...offsetCtx.hasOffset()) { // 之前没有存储过点位，先获取初始点位，比如这里获取当前该shard最早的数据 GetCursorResult cursorResult = client.getCursor...shard id:" + shardId); } else { //将dataHub的数据序列化以后存到数据库 List eventList

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Grafana 随笔:接入数据源

之前提到了 Grafana 的安装部分，本文将对数据源进行探讨。正文本文将演示三种数据源，分别是 Zabbix，Prometheus，夜莺。...本文环境 Grafana 8.3.4 CentOS 7.9 Zabbix Zabbix 数据源接入需要安装第三方插件，名称为 alexanderzobnin-zabbix-app，这个插件可以在 Grafana...数据源界面需要注意的是 URL 部分，前端的地址 + api_jsonrcp.php，前端地址白话来说就是在浏览器访问 Zabbix 的地址。...夜莺这里仅指 NTVM 架构，也就是 Nightingale+Telegraf+VictorMetrics，而 NTP（Nightingale+Telegraf+Prometheus）架构沿用接入...写在最后三种数据源到这里已经接入完毕，整体来看 Zabbix 数据源出图更加便捷，只不过需要安装额外插件，而且在这过程会遇到一些未知问题，而夜莺和 Prometheus 的源接入更加简单，但监控项的语法相对比较麻烦

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Openai 异步客户端接入国产大模型 Kimi

kimi 是他们家智能助手的名字，真正的大模型是叫 Moonshot。这一点我们从 API 的 model 参数中也能发现。因此后面谈到大模型时，就统一称呼为 Moonshot。...现有基于 GPT 的老项目都可以无缝接入 Moonshot，基于 Moonshot 的新项目也可以随时更换引擎。不管是迁移来还是迁移走都毫无压力！...webman/openai 简介传统php-fpm架构调用openai等大模型接口时只能做到阻塞调用，由于大模型接口返回速度很慢，一个php-fpm进程一分钟只能调用几次，几个人一刷系统就会明显的卡顿甚至不可用状态...，所以php-fpm不适合做大模型调用，而webman这类的常驻内存类型的框架非常适合大模型应用的开发。...$connection->send(new Chunk('')); }, ]); // 先返回一个http头，后面数据异步返回

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TRTC Flutter 支持四大场景快速接入！

导语 Flutter 是 Google 开源的 UI 工具包，帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台应用，支持Android、IOS、Web、Linux app...

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Flutter Mudule 接入 Android native「 2020 大前端混合开发」

Android studio 进行：打开 Android studio 在 file 里选 new - new module 输入名字新建即可，没有什么特殊的配置新建完可以 sync 一下三、接入...接入继承上面所讲，分接入已存在 flutter 工程和接入 module 在这之前我们先要对 Android 项目进行配置 3.1 Android 项目公共配置步骤如下 3.1.1 配置 ndk android...compileOptions { sourceCompatibility 1.8 targetCompatibility 1.8 } } 配置路径如下： 3.2 接入 Flutter...老样子 flutter 工程这里有两种情况：已有的 flutter 工程刚刚以 module 形式新建的 flutter 工程这里先讲刚刚以 module 形式新建的 flutter 工程的接入方法...3.2.1 Android Flutter Module 接入通过 Terminal cd 到 module 下直接打 arr 根据提示对 build.gradle 进行修改 1.

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华为率先把大模型接入手机！小艺+大模型，智慧助手智商+++

好家伙，华为HarmonyOS接入大模型，智慧助手可以这么玩了吗？...它是在华为盘古L0基座大模型的基础上，融入大量场景数据，对模型进行精调，最后炼成的一个L1层对话模型。能搞定文本生成、知识查找、资料总结、智能编排、模糊/复杂意图理解等任务。...小艺正是在华为盘古L0基座大模型的基础上，针对终端消费者场景构建了大量的场景数据，并对模型进行精调，最后炼成的L1层对话模型。...随着最新一轮AI趋势爆发，RLHF给大模型带来显著提升，产业落地的大门正式开启。今年生成式AI趋势发生以来，诸多应用都选择接入大模型能力、内置智慧助手。...对应来看：华为是最早具有大模型能力的国内厂商之一；构建全栈AI开发能力；HarmonyOS覆盖7亿+设备…… 由此，也就不难理解为什么华为小艺会快速接入大模型能力，让HarmonyOS 4成为如今首个全面接入大模型的操作系统

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Splunk系列：Splunk数据接入篇（二）

一、简单概述 Splunk支持多种多样的数据源，比如它可以直接上传文件，可以监控本地的任何目录或文件，也可以配置通用转发器等方式来完成数据接入。...那么，如何接入数据呢？我们通过两个比较常见的数据接入场景做个应用示例吧，即收集syslog 日志以及使用通用转发器（Agent）收集数据。...（4）这里已经完成TCP监听端口的创建，点击开始搜索，可以发现linux客户端传输过来的syslog数据。...（2）设置→数据输入，选择Windows事件日志，新建新远程Windows事件日志。（3）选择来源，选择事件日志。（4）选择索引，或者新建索引。（5）检查后提交。...（6）完成数据添加。（7）点击开始搜索，成功获取到Windows事件日志。

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【项目实战】DWD 层创建&数据接入

DWD 层分析 DWD 层的作用是对 ODS 层的数据进行清洗，但因为业务数据库的数据质量很高，所以只需要去除空数据即可。除了数据清洗外，DWD 层还需要对 ODS 层的数据进行维度退化。...在 Node03 节点，/home/warehouse/sql 目录下编写 dwd_ddl.sql，创建 DWD 层数据表： vim /home/warehouse/sql/dwd_ddl.sql 脚本内容如下...： -- 进入数据库 use mall; -- 创建订单表 drop table if exists dwd_order_info; create external table dwd_order_info

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Druid 0.17 入门（3）—— 数据接入指南

在快速开始中，我们演示了接入本地示例数据方式，但Druid其实支持非常丰富的数据接入方式。比如批处理数据的接入和实时流数据的接入。本文我们将介绍这几种数据接入方式。...文件数据接入：从文件中加载批处理数据从Kafka中接入流数据：从Kafka中加载流数据 Hadoop数据接入：从Hadoop中加载批处理数据编写自己的数据接入规范：自定义新的接入规范本文主要介绍前两种最常用的数据接入方式...1、Loading a file——加载文件 Druid提供以下几种方式加载数据：通过页面数据加载器通过控制台通过命令行通过Curl命令调用 1.1、数据加载器 Druid提供了一个示例数据文件...-09-12-sampled.json.gz 然后点击apply预览就可以看见数据了点击Next：parse data解析数据 1.1.5、解析数据可以看到json数据已经被解析了继续解析时间...选择datasources 可以看到我们加载的数据可以看到数据源名称 Fully是完全可用还有大小等各种信息 1.1.12、查询数据点击query按钮我们可以写sql查询数据了还可以将数据下载

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【项目实战】ODS 层创建&数据接入

操作说明此时已经将数据从 MySQL 中导入到 HDFS 中了，接下来就需要将数据导入到数据仓库的 ODS 层中，完成原始数据的存储。...之后，使用脚本将 HDFS 中存储的数据导入到 Hive 数据仓库的 ODS 层中。 ODS 层创建 1....进入 Hive 安装节点（Node03），启动 Hive 元数据服务： hive --service hiveserver2 & hive --service metastore & 2....在 Node03 节点，/home/warehouse/sql 目录下编写 ods_ddl.sql，创建与业务数据库一致的数据表： mkdir /home/warehouse/sql/ vim /home.../warehouse/sql/ods_ddl.sql 文件内容如下： -- 创建数据库 create database if not exists mall; use mall; -- 创建订单表 drop

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统一数据接入实践分享

本文链接：https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/102339260 文章大纲统一数据接入大数据接入处理面临的问题数据接入的三个阶段...前中后接入技术分析批处理流式 1.数据接入手段 2.接入技术选择参考文献 ---- 统一数据接入数据接入就是对于不同的数据来源、不同的合作伙伴，完成数据采集、数据传输、数据处理、数据缓存到行业统一的数据平台的过程...大数据接入处理面临的问题 ? ? 数据接入的三个阶段 ?...后 1.数据质量核查 2.描述性统计分析 ---- 接入技术分析 ?...批处理优点：数据覆盖面广，时间跨度长，支撑业务范围广，计算准确度高；依靠历史数据预先计算相关数据模型缺点：数据实效性不足存储空间、存储类型需求大流式优点：高效查询、快速响应、“热数据”价值高效利用

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【项目实战】DWS 层创建&数据接入

DWS 层分析 DWS 层的功能是将具有相同分析主题的 DWD 层数据，聚合成宽表模型，便于数据分析与计算。当然主题的归纳一般具有通用性，后续也可能会随着分析业务的增加而扩展。...现在从业务数据的 5 张表中，归纳出了用户行为宽表、用户购买商品明细表，其它的主题大家也可以自行发挥。 ? 从订单表、用户表、支付流水表中抽取字段，形成用户行为宽表。...在 Node03 节点，/home/warehouse/sql 目录下编写 dws_ddl.sql，创建 DWS 层数据表： vim /home/warehouse/sql/dws_ddl.sql SQL...文件内容如下： -- 进入数据库 use mall; -- 创建用户行为宽表 drop table if exists dws_user_action; create external table

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应用接入ES(二)-数据同步ES

一、背景上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？...,那么也就失去了接入ES的本质意义。...三、业务数据同步ES方案抛开数据同步到ES,纵观所有的数据迁移和同步方案,大致分为两个流派,分别是: 停机迁移停机迁移简单粗暴,将源数据停写,然后通过脚本或者其他迁移工具将源数据筛选过滤然后同步到目标数据源中...),源数据源不停写,然后历史数据迁移结束后,停写源数据源,通过脚本或者增量日志进行数据最平,当然停机时间相对较短(停机时间取决于历史数据迁移时间内业务增量),对于核心业务数据迁移,在低峰期操作停写追平数据也是可以接受的...的数据变更事件然后同步数据到目标数据源,大致模式如下: ?

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Python接入mysql数据库原

方法一：直接在models里连接mysql数据库，用sql语言操作 python2的代码： #coding=utf-8 import MySQLdb conn= MySQLdb.connect(...user='root', passwd='123456', db ='test', ) cur = conn.cursor() #创建数据表...cur.execute("create table student(id int ,name varchar(20),class varchar(30),age varchar(10))") #插入一条数据...#cur.execute("insert into student values('2','Tom','3 year 2 class','9')") #修改查询条件的数据 #cur.execute...问题：无论怎么设置mysql的编码为utf-8，用python对读取数据后的内容始终是乱码？

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RDBMS变化数据设计，采集和接入大数据平台

脱离就技术而论技术角度看，着眼与实际业务结合，这种没有普适原则，需要对每个业务系统进行分析，但是这违背了采集系统，需要适应并尽量减少接入成本的业务无关的原则。...如果数据产生之初，接入之初都很难，那系统有极大的夭折可能性。好像生小孩也是这样？...因为对所有的表更新操作，都在v$sql中都可以找到，不需在接入数据时，对单个表进行重新设计和业务处理，所有更新查询都使用一套sql。缺点：1.需要不断轮训v$sql ,延迟在秒，分钟级别。...，将数据写入到history_log表中，将history_log开方出读权限供，下游系统采用kafka connector jdbc source 进行连接，接入到kafka，需要记录上次读取的offset...实现源头数据较强容错可以做到较强的扩展性，在库内以及不同数据库产品（特指sql server和oracle）不用针对单个表，做单独业务设计。降低接入成本。

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中小公司数据治理最佳实践-数据接入

数据接入准则：意义：规范的数据接入能大大减少后续的维护及使用代价规定：意义明确：（有实时更新的wiki说明）（数据中台-元数据负责）日志级别：明确说明在整个公司业务流程中的位置记录级别：每条日志的打印时机和对应业务操作对应关系...每个字段的具体意义，比如：枚举和业务的对应关系；格式规范：（流程规范性负责）最佳实践要求：扩展性易读性后续解析代价压缩范例：可以考虑无格式，tag分割，json，protobuf （越来越严格，接入代价大...，但是容易自动化，节省解析/开发资源）责任人明确：数据后续有效性维护问题（数据中台-元数据负责）使用方明确：后续影响面评估，数据意义/格式变更通知机制（数据中台-元数据负责）数据接入实现公司的一般数据源包括...：日志文件，业务mysql，kafka中数据接入的数据分为实时接入和天级接入： log实时接入： flume->kafka->spark->hdfs file log天级接入：用sh copy，然后...到hive 建表过程自动化，可以大大减少数据接入工作。

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基于Flink的实时数据接入实践

一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景，整体的数据流向路径如下所示： ?...由于缺少入库数据的对账环节，导致往往难以在第一时间感知到数据接入质量的好坏。接入和运维成本高。...而这里的接入数据和业务规则往往会动态变化，故我们需要灵活高效的适应业务规则的变动。接入延迟和数据碎片接入延迟和数据碎片是一对矛盾体。...在公司开源协同的大背景下，TDBank的hive数据实时接入方案已经应用在pcg数据的接入中，并将逐步替换pcg现有的基于atta的数据接入。...对TEG信安数据的接入目前也在进行中，后续我们还计划对现网存量的TDBank数据接入任务也进行迁移。 ? ? 数据分析方法入门 ?

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