每天数十亿字节的数据收集下，了解大数据的复杂内涵非常重要。为了帮助你了解这一领域，我们从最近的大数据指南中编辑了一个列表，列出了最重要的相关术语和定义。 你认为我们还应该添加哪些术语？...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。 数据处理：机器检索、变换、分析或分类信息的过程。...I 摄取：从任意数量不同的来源中摄取流数据。 M MapReduce：一种数据处理模型，在Map阶段过滤和排序数据，然后对该数据执行功能并在Reduce阶段输出。...规范化：将数据组织到表中的过程，使得数据库的使用结果始终是明确且按计划进行的。 P 解析：将数据（如字符串）分割成更小的部分进行分析。...持久存储：创建数据进程结束后，保存数据在一个不变地点（如磁盘）。 Python：一种强调代码可读性的通用编程语言，以便程序员使用较少的代码来表达概念。
DataSet API为有限数据集提供了额外的原语(primitives)，如循环/迭代。 (3) Table API是以表为核心的声明式DSL，可以动态地改变表(当表表示流数据时)。...Table API遵循(扩展的)关系模型：每个表都有一个schema(类似于关系数据库中的表)，对应的API提供了类似的操作(offers comparable operations)，如select，...执行时，Flink程序被映射到由流和转换算子组成的流式数据流(streaming dataflows)。每个数据流从一个或多个source开始，并在一个或多个sink中结束。...数据流类似于有向无环图(DAG)。尽管通过迭代构造允许特殊形式的环，但是为了简单起见，大部分我们都会这样描述。 ? 程序中的转换与数据流中的算子通常是一一对应的。...同一程序的不同算子可能具有不同的并发级别。 ? 在两个算子之间的流可以以一对一模式或重新分发模式传输数据: (1) 一对一流(例如上图中的Source和map()算子之间的流)保留了元素的分区和排序。
· 特定于环境的信息（即命名数据存储DS_EDW_DEV_1）。应该使用数据存储配置来配置环境信息，而不是通过为每个数据存储创建不同的名称。...并行执行对于将大量表复制到不同环境中的工作流或平面文件的大量加载（提取作业中常见）特别有用。但是，在运行并行数据流时需要小心，特别是在并行数据流使用相同的源表和目标表时。...3.5 Data Flows 一般而言，数据流应该被设计成将来自一个或多个源的信息加载到单个目标中。一个数据流通常不应该有多个表作为目标。例外情况是： 写出审计表（即写出行数）。...先前描述的提取，清理，一致和交付模型允许我们通过在流程中的各个阶段分级数据来减少源系统对整个ETL过程的影响，并因此允许我们根据需要对数据表进行索引和分区。 数据服务生成的优化SQL应该推到一个命令。...如果传入数据集由非数据透视列分组，则此转换具有按复选框分组，允许其更有效地执行数据透视表。通常，应该在反向数据透视之前使用查询，以便通过非透视列对数据进行排序（确保此排序反映在下推SQL中）。
为了更直观的观察这个平台的使用情况，利用echarts做了一个可视化的报表，最终效果如下 本篇来介绍下报表从构思到实现的过程 我的需求： 1、本次打算做2张表，一个以周为维度，统计每天在平台上构造数据的次数...表示数据创建完成的时间； 上述字段是我自己定义的，可以根据需要自己进行修改 定义好模型后，需要把表映射到数据库中，执行以下命令 先执行 python manage.py makemigrations app...； 因为有2个表，所以我打算写2个视图函数分别来提供对应的数据 折线图 折线图的横轴为日期：【周一】～【周日】，纵轴为数量 所以我要查到当前周的数据，并把日期与周几做一个映射,最终 sql 如下 select...data参数，这个就是数据源，即后端返回的数据； 使用 map 方法提取其中的value ，如 let val = data.map(x => x.value) (2)在methods下再新建一个方法，...下一篇讲一下如何给折线图添加一个按照时间筛选的功能：筛选不同的周，显示对应的图
每个数据集都有一个由社区创建的构建器模块。构建器模块将原始数据（例如文本或 CSV）转换为标准化的数据集接口表示。在内部，每个创建的数据集都表示为一个带有类型列的表。...Arrow 具有本地缓存机制，允许通过内存映射的磁盘缓存备份数据集，以便快速查找。 该库在下载时无需准备即可访问键入的数据。它包括用于操作数据集的排序、混洗、划分和过滤算法。...当请求数据集时，它会从原始主机下载。这将调用特定于数据集的构建器代码，该代码将文本转换为与要素模式匹配并缓存表的类型化表格格式。向用户提供内存映射类型表。...用户可以运行任意矢量化代码并 存储结果以进一步处理数据，例如对其进行标记化。 一些数据集非常庞大，以至于它们甚至无法放在光盘上。Datasets 中包含一个流模型 ，它动态地缓冲这些数据集。...此模式支持核心映射原语，它在流式传输时对每个数据批次进行操作。由于数据流，最近对广泛的开放 NLP 模型的分布式训练的研究成为可能。
在传统的关系数据库(RDBMS)空间中，采用ETL(提取、转换、加载)工具执行此功能。 当然，历史性的问题是用户的ETL过程在创建时是固定模式。在设计ETL过程中，用户可以有效地对这些字段进行硬编码。...Pentaho数据集成(PDI)的元数据注入 Pentaho数据集成虽然有一个独特的功能，称为元数据注入。这使得父类转换能够动态地设置子转换中的步骤配置。它用于许多稍微不同的转换的地方。...用户可能会开发一个转换来读取其销售表，并将其加载到销售JSON文档中，另一个转换为客户详细信息，另一个转换为In-Flight购物篮等等。 虽然为500个源表创建500个这样的代码会很糟糕。...因此，用户可以对数据进行采样(即使只记录一个记录)，然后调用调用元数据注入转换来处理具有不同架构的数据。...然后，将这些元数据存储起来，以便通过元数据注入来驱动ETL过程 在NoSQL的世界里，变得相关的是从各种来源加载大量的数据，并通过数据科学，而不是通过人工配置来确定数据实体如何在系统间相互链接。
将GenAI应用推向市场最终需要一个通用的运营模式和数据集成平台。...要真正使 GenAI 转变您的业务，您的团队将随着时间推移交付成十上百的专门应用程序，这些应用程序可能使用相同的基础模型，但从企业中的不同真实来源中提取数据。...大多数现代企业会发现构建和部署基于 AI 的应用程序具有挑战性，因为它们的数据被锁定在孤立的、异构的操作数据存储中。最终，推出 GenAI 应用程序到市场需要一个通用的操作模式和数据集成平台。...存储在向量存储中用于检索支持大型语言模型(LLM)所需的高维向量表示 此步骤使用源连接器或本机集成的帮助，从企业中的各种运营数据源(例如 Amazon S3 和 Salesforce)中提取非结构化数据...下图显示了这种模式，其中 Apache Kafka 消费者组从连接器接收端拉取数据，处理数据并创建嵌入，通过连接器接收端或本机集成传递到适当的向量存储。 步骤 2.
我们可以设想几个场景，比如我们要新增一个表，那么在配置层面生效之外，还需要在数据库层面生效，至于分片的规则策略，数据节点的配置管理应该是一体化的工作，比如新建表应该是关联主从复制环境的主库来执行。...比如对一张表做变更，则不会涉及配置层面的变动，需要映射相关的数据节点即可。 比如需要对分布式环境的数据做数据流转和归档，则映射到数据节点应该是从库端去抽取数据。...我们分为创建表，变更表，元数据访问入口，数据流转和归档四个场景来进行模型的说明。 首先是创建表，是目前的模型设计中最为复杂的。对于元数据的整理和梳理，可以参考如下的映射关系。 ?...有的同学可能会有疑问：为什么中间件层和集群层的配置都会各搞一套，其中一个原因是他们的角色和定位不同，而本质上集群层面的信息是更加通用的。...对于数据流转和归档，则主要是中间件配置和实例，表层面的信息对接，映射到从库，从从库中提取数据。 ? 整个模型的设计需要很多细化的工作和API模式管理。
使用Hudi库，我们的数据提取模式从基于源数据快照的模式转换到增量的提取的模式，数据延迟从24小时减少到不到1小时。...增量数据建模 考虑到需要从上游数据存储中提取大量数据进Hadoop（截至2017年超过3,000个原始Hadoop表），我们还构建了一个通用提取平台。...但是，为了确保建模表也具有低延迟，我们必须避免建模的ETL作业中的低效操作（例如完全派生表复制或完整扫描原始数据数据表）。实际上，Hudi允许ETL作业仅从原始表中提取已更改的数据。...建模作业仅仅需要在每一步迭代运行过程中给Hudi传入一个检查点时间戳，就可以从原始表中获取新的或更新的数据流（不用管日期分区数据实际存储在哪里）。...如果用户希望从更新日志历史记录表中提取更改的值并将其与合并的快照表连接以创建完整的数据行，我们还会在更新日志历史记录表中的合并快照表中包含相同键的日期分区。
对于MyCAT的这个问题，有两类解决的思路： 第一类是从上往下，也算是MyCAT创建表的一个小技巧，在较新的版本中是支持create table的。...比如对一张表做变更，则不会涉及配置层面的变动，需要映射相关的数据节点即可。 比如需要对分布式环境的数据做数据流转和归档，则映射到数据节点应该是从库端去抽取数据。...我们分为创建表，变更表，元数据访问入口，数据流转和归档四个场景来进行模型的说明。 首先是创建表，是目前的模型设计中最为复杂的。对于元数据的整理和梳理，可以参考如下的映射关系。 ?...有的同学可能会有疑问：为什么中间件层和集群层的配置都会各搞一套，其中一个原因是他们的角色和定位不同，而本质上集群层面的信息是更加通用的。...对于数据流转和归档，则主要是中间件配置和实例，表层面的信息对接，映射到从库，从从库中提取数据。 ? 整个模型的设计需要很多细化的工作和API模式管理。
还有很多很多 从有分隔符和固定格式的ASCII文件中获取数据 从XML文件中获取数据 从流行的办公软件中获取数据，如Access数据库和Excel电子表格 使用FTP、SFTP、SSH方式获取数据（最好不用脚本...当然，最通用的方法就是要求这些系统导出文本格式的数据，将文本数据作为数据源。 ETL工具的功能之二：平台独立 一个ETL工具应该能在任何平台下甚至是不同平台的组合上运行。...并发：ETL过程能够同时处理多个数据流，以便利用现代多核的硬件架构。 分区：ETL能够使用特定的分区模式，将数据分发到并发的数据流中。 集群：ETL过程能够分配在多台机器上联合完成。...分发类似与分发扑克牌，以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流，复制是将每行数据发给所有数据流。 为了更精确控制数据，Kettle还使用了分区模式，通过分区可以将同一特征的数据发送到同一个数据流。...ETL工具的功能之九：血统分析和影响分析 任何ETL工具都应该有一个重要的功能：读取转换的元数据，它是提取由不同转换构成的数据流的信息。 血统分析和影响分析是基于元数据的两个相关的特性。
Flink 是由德国柏林工业大学的 Volker Markl 教授创建的一个社区驱动开源框架。在德语中，Flink 的意思是“敏捷的”，具有高性能和极其精确的数据流。...Flink 的功能受到 MPP 数据库技术(如声明性、查询优化器、并行内存、外核算法)和Hadoop MapReduce 技术(如大规模扩展、用户定义函数、阅读模式)等功能的启发。 3....NiFi NiFi 是一种强大且可拓展的工具，它能够以最小的编码和舒适的界面来存储和处理来自各种数据源的数据。这还不是全部，它还可以轻松地不同系统之间的数据流自动化。...可以实现高效的数据流实时处理。Kafka 具有开放源码，可水平伸缩，有容错能力，快速安全的特点。 作为一个分布式系统，Kafka 存储消息在不同主题中，并且主题本身在不同的节点上进行分区和复制。...这些工具可以用来确保与安全和管理的无缝工作。 数据工程师需要利用这些工具来提取、清理和设置数据模式，以帮助数据科学家彻底地探究和检查它们，并构建模型。
客户端 UI 合成模式 问题：当各种服务按照业务功能和子域被分解开发时，它们需要根据用户体验的预期效果，从一些不同的微服务中提取数据。...某些业务交易需要从多个服务中查询到数据。 数据库有时需要根据规模需求被复制与分片。 不同的服务具有不同的数据存储需求。...每个微服务应该拥有一个单独的数据库 ID，以便它们在独享访问的同时，禁止再访问其他的服务表集。...命令查询职责隔离（CQRS） 问题：对于按服务分配数据库的模式而言，我们如何在微服务的架构中，实现对多个服务进行联合查询数据的需求呢？ 解决方案：CQRS 建议将应用程序拆分成两个部分：命令和查询。...一个服务实例在启动时，应当被注册到表中；而在关闭时，需从表中被注销。 Consumer 或路由器通过查询该注册表，就能够找到服务的位置。
路由的作用： 请求映射： 路由的主要作用是将传入的HTTP请求映射到应用程序中的特定处理程序。这使得应用程序能够根据用户请求的不同部分执行不同的逻辑。...路由系统将根据路由模板和请求的URL确定要执行的控制器和动作方法。 路由表（Route Table）： 路由表是一个数据结构，它存储了应用程序中所有定义的路由规则。...路由表中包含了每个路由的路由模板、相关的控制器和动作方法信息。当收到一个请求时，路由系统会查找路由表以确定如何映射该请求。...路由参数（Route Parameters）： 路由参数是从URL中提取的值，它们填充了路由模板中的占位符。这些参数在路由系统中被传递给相应的控制器动作方法，以便动态地处理请求。...GetProductById方法接受一个名为id的路由参数，该参数从URL中提取。
我们把那些顺着数据流图计算（从输入到输出）“流动”的值称为张量，这是一个N阶的数组，它的基础数据类型可以是一开始就指定好的，也可以是一开始推理的结果。...具有可变状态的数据流使TensorFlow能够模拟参数服务器的功能，同时具有额外的灵活性，因为可在托管共享模型参数的机器上执行任意数据流子图。...本文提出了一种deep Q-network，它将强化学习和深度神经网络结合起来，使深度神经网络具有从裸数据中提取特征的能力。换句话说，就是它可以直接从高维输入中学习优秀策略，并进行端到端的强化学习。...然而现有标记的视频行为数据集可能没有特定的复杂行为的时序动态，但是我们仍对传统benchmark进行了提升。 第二，我们研究了一个从图像到语义的端对端可训练的映射。...&Thomas B. (2015) 引用次数：975 简介 相对ImageNet等通用数据集，医学图像数据集较小。如何在小数据集情况下训练出一个好的模型，是深度学习在医学图像方面的一个难点。
流行的开源数据仓库系统（如Hadoop）无法提供我们所需的次秒级数据提取延迟。 数据探索，摄取和可用性的问题跨越多个行业。...Druid的名字来自许多角色扮演游戏中的角色德鲁伊：它是一个能够变身的人，能够采取许多不同的形式，以履行在一个组中的各种不同的角色。Druid集群中的数据的组成和数据流向如图1所示。 ?...MySQL数据库还包含一个规则表，用于管理在集群中的segments如何创建，销毁和复制。 3.4.1 规则 规则决定了如何从集群加载和删除历史段。...在表1的示例中，我们可以将每个page映射到唯一的整数标识符。 ?...Druid为字符串列创建额外的查找索引，以便只扫描属于特定查询过滤器的那些行。 让我们考虑表1中的page列。对于表1中的每个唯一页面，可以使用一些标记来指明哪些行可以看到特定页面。
数据集成平台的基础知识1. 什么是数据集成平台？数据集成平台是一种用于管理和协调数据流动的软件工具或服务。它的主要目标是将来自多个不同数据源的数据整合到一个统一的、易于访问和分析的数据存储库中。...这种方法对于需要实时数据分析和决策的业务非常重要，如金融交易监控和在线广告投放。 云数据集成 云数据集成涉及将数据从本地环境移动到云存储或从一个云服务提供商迁移到另一个云服务提供商。...ETL（提取、转换、加载） 是一种传统的数据集成方法，主要用于将数据从源系统中提取出来，进行必要的数据转换和清洗，然后将其加载到目标数据仓库或目标系统中。...数据集成平台 更加通用，适用于各种不同的数据集成需求，包括应用集成、云到云数据迁移、实时数据流处理等多种场景。...Apache NifiApache Nifi 是一个强大的开源数据集成工具，提供了直观的用户界面和丰富的连接器，支持从各种数据源提取、转换和加载数据。它具有高度可扩展性和强大的数据流处理能力。2.
日志结构数据流 为了处理系统之间的数据流，日志是最自然的数据结构。其中的秘诀很简单： 将所有组织的数据提取出来，并将它们放到一个中心日志，以便实时查阅。 ...每个逻辑数据源都可以建模为它自己的日志。一个数据源可以是一个应用程序的事件日志(如点击量或者页面浏览量)，或者是一个接受修改的数据库表。...我们本来计划是仅仅将数据从现存的 Oracle数据仓库中剖离。但是我们首先发现将数据从Oracle中迅速取出是一种黑暗艺术。...虽然我们已经以一种通用的方式创建事物，但是每个数据源都需要自定义配置安装。这也被证明是巨量错误与失败的根源。我们在Hadoop上实现的网站功能已经开始流行起来，同时我们发现我们有一长串感兴趣的工程师。...如果我们可以捕获所有我们需要的结构，我就就可以使得Hadoop数据全自动的加载，这样就不需要额外的操作来增加新的数据源或者处理模式变更–数据就会自动的出现在HDFS，Hive表就会自动的生成对应于新数据源的恰当的列
不同领域的特化 保留运行任意代码的自由度很有必要，但对于很多非常通用、反复出现的处理模式，我们有必要提供系统实现以方便用户复用。...小结 在本章，我们探讨了批处理的话题。我们从 Unix 的命令行工具 awk、grep 和 sort 开始，探讨其背后的思想被如何应用到 MapReduce 框架和更近的数据流框架中。...mappers 的输出会在二次分片、排序、合并（我们通常称之为 shuffle）到用户指定数量的 Reducer 中。该过程是为了将所有相关的数据（如具有相同 key）集结到一块。...将多个待 join 的输入数据使用一个 MapReduce 处理，在 Mapper 中提取待 join key ，然后通过再分区、排序和合并，会将具有相同 join key 的 records 送到同一个...我们可以将大表进行分片，分发给各个 mapper，每个 Mapper 将小表加载到内存里，然后逐个遍历大表每个 record，提取相应 join key，再与小表中的记录值进行 Join。
实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求： 由源生成数据后立即收集 从源中捕获元数据和模式信息，以与数据一起存放 将数据转换为通用事件结构以用于处理和交付 记录源位置 处理数据模式更改...让我们来讨论一下每种CDC方法的优点和缺点: 时间戳 通过使用现有的LAST_UPDATED或DATE_MODIFIED列，或者在应用程序中添加一个不可用的列，您可以在应用程序级创建自己的CDC解决方案...表差异 通过比较将要在源系统和目标系统中复制的表(通过运行差异比较)，此方法仅加载不同的数据以支持一致性。...当从数据库日志中获取更改数据时，提交的事务应该维护它们的事务上下文。在整个数据移动、处理和交付步骤中，应该保留这个事务上下文，以便用户可以创建可靠的副本数据库。...动态地将新的使用者添加到一个组(作为额外的线程或在独立的进程或机器中)，直到分区限制，这样就可以并行读取更多的数据。
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