2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时,这将非常有用。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析:
OLAP作为一个我们重度依赖的组件,它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通,全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群,以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求,用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
Flink主要有两种基础类型的状态:keyed state 和operator state。
当ASM实例启动,ASM会发现和检查ASM_DISKSTRING初始化参数里面的路径下面的磁盘情况
SpringMVC 是一种非常流行的 Web 框架,它采用了 Model-View-Controller(MVC)的架构模式,以帮助开发人员更好地组织和管理 Web 应用程序的代码。在 SpringMVC 中,Model、ModelMap 和 Map 是常用的三种用于在 Controller 层向 View 层传递数据的类,它们之间有着密切的关系。
在当今信息爆炸的时代,数据库作为信息存储和查询的核心组件,其性能优化显得尤为重要。SQL(Structured Query Language)数据库优化是一个综合性的主题,涵盖了从设计、查询到存储等多个方面。本文将深入探讨SQL数据库优化的各个方面,包括原理、策略和实践,并通过代码示例来说明如何在实际操作中应用这些优化技术。
标题:TransGeo: Transformer Is All You Need for Cross-view Image Geo-localization
Halodoc 数据工程已经从传统的数据平台 1.0 发展到使用 LakeHouse 架构的现代数据平台 2.0 的改造。在我们之前的博客中,我们提到了我们如何在 Halodoc 实施 Lakehouse 架构来服务于大规模的分析工作负载。我们提到了平台 2.0 构建过程中的设计注意事项、最佳实践和学习。本博客中我们将详细介绍 Apache Hudi 以及它如何帮助我们构建事务数据湖。我们还将重点介绍在构建Lakehouse时面临的一些挑战,以及我们如何使用 Apache Hudi 克服这些挑战。
一个数据库在最基础的层次上需要完成两件事情: 当你把数据交给数据库时,它应当把数据存储起来;而后当你向数据库要数据时,它应当把数据返回给你。 上一章,我们讨论了数据模型和查询语言,即将数据录入数据库的格式,以及再次返回数据的机制。在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题: 数据库如何存储我们提供的数据,以及如何在我们需要时重新找到数据。
编辑手记:随着Oracle12.2的发布,Sharding技术也逐渐变得越来越强大,关于Sharding,你所关心的问题的答案,可能都在这里。 注:本文来自Oracle FAQ文档翻译 什么是Oracle Sharding Oracle Sharding是为OLTP应用程序定制设计的一种可扩展、支持高可用功能的架构,能够在不具有共享硬件或软件的Oracle数据库池中分发和复制数据。 数据库池作为单个逻辑数据库呈现给应用程序,应用程序通过在池中添加额外的数据库(分片),可以在任何平台上弹性扩展(数据,事务和用
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录,然后定期更新,以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时,以及在进行增量更新之前,都需要执行批量加载。 批量加载成本很高,因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表,请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频,了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问? 我选择什么数据格式? 如何管理我的数据湖成本? 如何监控我的数据湖? ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择? 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施? 如何组织我的数据? 优化数据湖以获得更好的规模和性能 推荐阅读 问题、意见或反馈? Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高
到2017年初,我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用,使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询, 10,000个Spark作业,以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制,许多服务受到高数据延迟的影响。
Apache Calcite是一个基础的软件框架,它提供了查询处理、查询优化以及查询语言支持的能力。很多流行的开源数据处理系统例如Apache Hive,Apache Storm,ApacheFlink,Druid等都采用了它。
到目前为止,我们学习了表的创建、查询和更新等数据库的基本操作方法。现在我们将会在这些基本方法的基础上,学习一些实际应用的方法。 一:视图 1:视图和表 表中存储的是实际数据,而视图中保存的是从表中获取数据所使用的SELECT语句。从SQL的角度来看,视图和表是一样的,只是视图并不存储数据,而是存储SELECT语句。 视图的优点: 视图的优点大体上有两点。 ● 第一点是由于视图无需保存数据,因此可以节省存储设备的容量。 ● 第二点是可以将频繁使用的SELECT语句保存成视图,这样就不用每次重新书写了。 所以
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视图(View)是从一个或多个表或其它视图导出的,用来导出视图的表称为基表,导出的视图又称为虚表。在数据库中,只存储视图的定义,不存放视图对应的数据,这些数据仍然存放在原来的基表中。 使用视图前,必须先创建视图,创建视图要遵守以下原则: (1)只有在当前数据库中才能创建视图,视图命名必须遵循标识符规则。 (2)不能将规则、默认值或触发器与视图相关联。 (3)不能在视图上建立任何索引。
单个 TaskManager 上的缓冲区总数通常不需要配置。需要配置时请参阅配置网络缓冲区文档。
当为应用程序的数据选择一个存储系统时,我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景,我们可能希望使用Apache Kudu,但是对于低成本的大规模可伸缩性场景,我们可能希望使用HDFS。因此,需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式,操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据,使用此模式,我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
在将 Impala 工作负载从 CDH 平台迁移到 CDP 之前,您必须了解 CDH 和 CDP Impala 之间的语义和行为差异以及需要在数据迁移之前执行的活动。
“以少胜多”是信用智能的主要理念,信用风险模型是实现这一目标的手段。 通过使用自动化流程并专注于关键信息,信用决策可以在几秒钟内完成 - 并且最终可以通过使决策流程更快而降低运营成本。 更少的问题和快速的信贷决策最终会提高客户满意度。 对于贷方来说,这意味着扩大客户群,吸纳风险较小的客户并增加利润。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中,我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。
为了帮助设计和实现批量处理系统,基本的批量应用是通过块和模式来构建的,同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
Django REST Framework (DRF) 是一个开源的 Web 框架,它建立在 Django 上,可以帮助你轻松地构建 RESTful API。DRF 提供了很多有用的功能,其中之一就是过滤器(filters)。
腾讯天穹是协同腾讯内各 BG 大数据能力而生的 Oteam,作为腾讯大数据领域的代名词,旨在拉通大数据各个技术组件,打造一个具有统一技术栈的公司级大数据平台体系。从底层数据接入、数据存储、资源管理、计算引擎、作业调度,到上层数据治理及数据应用等多个环节,支持腾讯内部近 EB 级数据的存储和计算,为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持。
在实际项目开发过程中,我们使用到的各种 ORM 组件都可以很便捷的将我们获取到的数据绑定到对应的 List<T> 集合中,因为我们最终想要在页面上展示的数据与数据库实体类之间可能存在很大的差异,所以这里更常见的方法是去创建一些对应于页面数据展示的 `视图模型` 类,通过对获取到的数据进行二次加工,从而满足实际页面显示的需要。
在数据安全管理体系的背后,离不开对安全日志数据的存储与分析。以终端设备为例,中国联通每天会产生百亿级别的日志数据,对于保障网络安全、提高系统稳定性和可靠性具有至关重要的作用。目前,Apache Doris 在联通体系的落地已支持了 30 多条业务线和数百个实时作业,不仅帮助联通实现了万亿级安全日志的高效分析和低成本,也为其他运营商提供了成功的参考案例和学习经验,对推动运营商的数字化转型进程具有重要意义。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储,无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系,这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分,因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
你已经在 iOS 应用程序上工作了一段时间,你认为你很聪明。 你以为你已经做到了,嗯?
与许多其他事务数据系统一样,索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分,并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中,我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引,这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统,以优化查询和写入事务,尤其是对于大宽表而言。
使用Django服务网页时,只要用户执行导致页面更改的操作,即使该更改仅影响页面的一小部分,它都会将完整的HTML模板传递给浏览器。但是如果我们只想更新页面的一部分,则不必完全重新渲染页面-这时候就要用到AJAX了。
导读本次分享题目为StarRocks物化视图在滴滴的实践,由来自滴滴出行的资深开发工程师刘雨飞老师带来经验分享。
Google Analytics 无处不在,对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人,我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此,当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您(我们的用户)相关时,GA4 似乎是一个明显的起点。
随着58业务体系的不断建设与发展,数据分析与应用需求越来越丰富,给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
官方网站:https://clickhouse.com/docs/zh/engines/table-engines/
在商业数据处理的早期阶段,写入数据库通常对应于商业的交易场景,如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景,交易的英文为transaction,也就是事务一词的来源,在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
在上一期的分享中,我们了解到RAID是什么,以及各种RAID的优缺点。那么,本期分享我们在存储中该怎样配置RAID?然后怎么使用存储提供的空间呢?
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
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