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大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
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在本文中，我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。...Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。...提取：从不同的数据源中提取数据 转换：将数据转换为特定格式 加载：将数据加载到预定义的数据仓库模式、表中 数据湖不需要严格的模式，并在分析之前将数据转换为单一格式。...：将原始存储中的数据处理成兼容的格式 分析：使用存储和处理的数据执行数据分析。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。 【智能时刻，架构君和你聊黑科技】 知识星球 认识更多朋友，职场和技术闲聊。
兔年好运，盛惠上“云”，腾讯云CDN&音视频通信2023年新春采购节钜惠升级！...会场设有：首购专区、限时组合购专区、企业专区、特惠专区四大亮点模块，多种优惠购买方案满足多样需求，CDN/短信/直播/点播等热销爆品0.01元起，腾讯云呼叫中心89元/月/座席起，基于 QQ 底层 IM...云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析，播放器 SDK 等功能。适用场景：短视频、长视频、电商、直点结合。图片5.
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
因此，数据湖不仅仅可以存储数据，还可以兼容数仓、数据分析技术栈中的技术。事实上，大多数数据湖是动态的生态系统，而不是静态的封闭系统。...错误认知 06：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。...审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。...以下是一些例子： 诺大的“Caspian”： 就像里海是大片水域一样，这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓，这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。...Gartner魔方图或是Azure团队希望你购买哪些数据湖分析方案。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...1.0 时代——满足需求 1.0 是满足需求的时代，业务需求主要包含以下几点： 业务发展非常快，数据量非常大，每笔订单更新有 5-6 次，操作有峰值； 做过调研的技术方案，很难支撑多维分析的需求； 业务方对数据分析的周期要求比较长...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...数据湖存储可以帮助企业一站式解决数据采集、清洗、训练和消费等环节的存储需求，有效降低存储成本，提升数据使用效率，为大模型的训练和应用提供更好的支持。...回顾大模型的发展史，我们可以看到在过去的几年发展时间里，早期基于Transformer架构的模型使用小数据集、小参数量就可以完成训练，而现如今则快速迭代到需要大数据集，大参数量的架构。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...腾讯云存储团队针对大模型推出了综合性的数据湖存储解决方案，主要由对象存储、数据湖加速器GooseFS和数据万象CI等多款产品组成。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...除了发现提升网站运营效率的关键点与方法，分析找出异常问题的根源也是数据分析工作之一。...分析结果是最终的成果展示，在此之前，数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析，需要大量的工作。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-SQL 数据库中。这些应用程序 dB 未针对分析工作负载进行调整。...此外，为了更全面地了解客户和业务，通常需要跨交易和事件数据加入数据。这些限制大大减慢了分析过程。...STARSHIP 正在为 40TB+ 快速发展的数据提供分析。在 Nobroker 上发生的任何事件或交易，都可以在 30 分钟内在 Starship 中进行分析。...它的一个组成部分是构建针对分析优化的数据存储层。Parquet 和 ORC 数据格式提供此功能，但它们缺少更新和删除功能。...Schema写入器 一旦数据被写入云存储，我们应该能够在我们的平台上自动发现它。为此，Hudi 提供了一个模式编写器，它可以更新任何用户指定的模式存储库，了解新数据库、表和添加到数据湖的列。
数据湖 数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。...为什么要有数据湖 [在这里插入图片描述] 可以看下上面的这个组织架构图。数据湖的存在更多的是改变部门的组织架构，毕竟现在大部分公司都更注重业务分析的价值。...数据湖是开放、自助式的：开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用，业务团队进行开发、分析。 和数据仓库不同的是，以前数据仓库都是先设计schema，然后灌入数据。...数据湖的schema是随用随生成，随着分析场景不同而不同。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...所以在设计方面我们首次尝试以实景快速搭建的表现手法（放弃了之前花费一个多月设计的新春皮肤），在具有故事的环境下及疫情波动中，比较担忧数据是否会受影响。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况，整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促，对于设计者来说，都需要从多角度去思考分析，在产品策略和目标的基础上去打磨，并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率，通过数据反复推敲打磨，优化结构关系凸显产品核心内容。
为什么要有数据湖 可以看下上面的这个组织架构图。数据湖的存在更多的是改变部门的组织架构，毕竟现在大部分公司都更注重业务分析的价值。 传统企业的数据团队被当做IT体系，整天要求提数。...现在，数据团队只需要负责提供简单易用的工具，业务部门直接进行数据的使用。这也就是人人具备数据分析能力（人人都是数据分析师）。 数据湖 vs 数据仓库 这是AWS给出的对比，还是比较中肯的。...数据湖是开放、自助式的：开放数据给所有人使用，数据团队更多是提供工具、环境供各业务团队使用，业务团队进行开发、分析。 和数据仓库不同的是，以前数据仓库都是先设计schema，然后灌入数据。...数据湖的schema是随用随生成，随着分析场景不同而不同。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强，但是要求也更高，不光懂业务，懂sql，懂数据，还要懂大数据处理技术，每个人都在处理自己需要的数据，会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费，无法形成共性的可复用的数据层
因此，数据湖不仅仅可以存储数据，还可以兼容数仓、数据分析技术栈中的技术。事实上，大多数数据湖是动态的生态系统，而不是静态的封闭系统。...错误认知6：数据湖仅适用于“大”数据 如果你花时间阅读过数据湖的相关资料，你会认为数据湖只有一种类型，看起来像里海（它是一个湖，尽管名字中有“海”）。...审视现实-数据湖有各种形状和大小 不幸的是，“大数据”角度给人以一种错觉：数据湖仅适用于里海范围那么大的数据，这当然会让数据胡的概念令人生畏。...以下是一些例子： 诺大的“Caspian”： 就像里海是大片水域一样，这种类型的数据湖是一个存放各种半结构化和非结构化数据的大型数仓，这些整合了不同数据集的超大数据集反映了来自企业方方面面的信息。...、Gartner魔方图或是Azure团队希望你购买哪些数据湖分析方案。
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表模型作为重要的数据模型依然被Spark/Hive/Flink等主流大数据引擎所采用，表模型之上的SQL查询语言也被广泛使用在大数据分析处理中。...其次，数据冗余时效性低 数仓分析的场景为了提高数据查询性能，往往将多张表提前物化成一张大宽表。大宽表虽然可以加速查询性能，然而其数据膨胀和冗余非常严重。...Hudi是业界热门的数据湖格式，旨在解决数据湖中数据的变更管理问题。Hudi使用了一种基于日志的存储方式，可以支持数据的实时增量、删除和更新，并且能够保证数据的一致性和可靠性。...Hudi的出现大大简化了数据湖的数据变更管理和数据处理流程，是一个非常优秀的数据管理框架。 GeaFlow支持和多种数据源集成，包括Hudi。...利用GeaFlow图计算的能力，可以对Hudi数据湖数据做关系物化，加速DWD层的查询性能和时效性，同时也可以基于图数据做更多复杂的图算法分析。
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。...腾讯云COS Data Lake向智能数据湖演进，打造一体化AIGC多模态存储解决方案 腾讯云通过在数据湖原来的基础上增加了数据的加速能力，增加了AI能力之后，就可以把数据湖系统的业务范围扩展到AIGC...，向智能数据湖演进。...数据的分析和洞察，这是我一直强调第五个阶段的事情，这里面是基于数据万象的服务的集，里面功能很多，前不久新发布了一个服务能力Meta Insight。...支持以文搜图、以图搜图、以文搜视频、以视频搜视频、以文本搜音频等多种数据检索的手段，并支持对对象元信息的高效查询和统计分析。 第二，全覆盖。
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