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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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简介 开源的，大规模表数据分析，高性能分析，原子提交，并发读写， 二.
介绍 Hudi将记录写入数据 parquet文件或日志 log文件，而这些文件在内存中是如何进行管理呢？...如之前的文章中提到过的 HoodieFileGroup、 FileSlice等与数据文件和日志文件是什么对应关系？本篇详细分析 Hudi的文件管理。 2....HoodieFileGroup由 HoodieFileGroupId唯一标识；每个 HoodieFileGroup中会包含一个 TreeMap，按照 CommitTime从大到小排序...下面简要介绍数据文件和日志文件的文件名的生成。...总结 Hudi中对文件的管理的核心是 HoodieFileGroup，由 唯一标识，并且会保存不同的 FileSlice，每个 FileSlice包含最多一个数据文件和一个日志文件列表
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。
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...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...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。...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。...基于腾讯云自研的分布式对象存储引擎Yotta，它可支持单集群1万台服务器，单集群百EB级的存储；对象存储也提供了丰富的数据生命周期管理能力，可以很低成本地存储海量的公开数据集。
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。...公司角度，运营数据是公司运行发展的管理基础，既可通过运营数据了解公司目前发展的状况，又可以通过调节这些指标对公司进行管理，即数据驱动运营。...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。...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。...只面向管理层还是老板、中层、普通员工甚至外部用户，这会涉及数据权限及功能权限 2、核心指标。
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。
大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 最近几个概念频繁出现在大家的视野内。 什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？ 他们之间又有怎么样的区别和联系呢？...五、数据湖 数据湖是指企业将各类原始数据直接存放在一个湖形数据池中的架构理念。它可以存储和管理大量不同格式的结构化、半结构化与非结构化数据。...接下来构建数据目录,标记不同数据的特征元数据。最后提供分析工具,方便用户自助分析和查询数据。 与只存储精炼数据的传统数据仓库不同,数据湖可直接存储原始细节数据。...构建数据湖时,主要挑战在于如何管理各类杂乱无章的数据,需要管理数据的来源、格式、属性等元数据,并建立安全控制。还需要不断补充分析和可视化工具,才能更易于使用。...数据湖为企业提供了一个直接存储和分析所有数据的环境,能够更全面地发掘数据价值。它降低了数据整合的门槛,但也需要积极应对数据治理的挑战。数据湖代表了企业数据管理走向开放、去中心化的发展趋势。
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。...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....堆外内存意味着把一些对象的实例分配在Java虚拟机堆内内存以外的内存区域，这些内存直接受操作系统（而不是虚拟机）管理。这样做的结果就是能保持一个较小的堆，以减少垃圾收集对应用的影响。...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...、数据的智能检索，还有数据的资产管理，我们认为存储系统不只是要存数据，一定要把数据管起来，而且数据价值的挖掘逐步会变成企业资产，数据挖掘的越多，无形资产就越多，这个是能给客户带来一个新的增值的价值，这就是我们的思路...，向智能数据湖演进。...刚刚我们讲的Meta Insight的应用场景主要在推理，我们在AIGC的过程中在推理，对于一个生成的数据进行一些管理和检索，其实还有另一个应用场景，我们可以把它用作训练前数据的筛选，可以在数据清洗那个地方
“在我看来，数据湖是一种参考架构，在保证信息管理秩序和信息安全的条件下，提供了获取数据的有效途径。” 何为数据湖 数据湖参考架构实际是指分析系统必备的技术能力，不依赖于任何其他技术。...数据湖参考架构明确了数据管理过程和各种定义的界限，确保技术之外的人力和业务系统能够展开高效合作，为数据应用创建自助的、安全的环境。 基于数据湖的数据管理 管理的重要性不言而喻。...对于管理来说，“引擎”就是管理的目标对象， 明确管理对象是管理的重点。 根据不同公司数据管理对象的不同，数据湖的管理方式多种多样。举例来说，IT部门的数据湖“引擎”是各种技术。...数据湖管理者 除了从用户角度设计管理项目之外，我们还需要确定由谁来控制数据湖，因为数据湖的控制者会影响数据湖的管理方式。如果是IT部门控制数据湖，那么正常的IT管理方式就能够满足数据湖管理的要求。...如果是业务部门管理数据湖，那么我们就需要通过数据服务和元数据，抽离出数据湖的运行机制，明确不同数据种类的区别，创建数据湖视图，来帮助业务部门理解和操作。
浪尖在deltalake第一讲的时候说过，它支持数据版本管理和时间旅行：提供了数据快照，使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重新计算。...1.场景 delta lake的时间旅行，实际上就是利用多版本管理机制，查询历史的delta 表快照。时间旅行有以下使用案例： 1).可以重复创建数据分析，报告或者一些输出(比如，机器学习模型)。...dataframe之间会有差异，因为两次读取数据可能是一次是数据更新前，另一次是数据更新后。...使用时间旅行你就可以在多次调用之间修复数据。...为了读取之前版本的数据，必须要保留该版本的日志文件和数据文件。 4.案例 修复意外删除的用户111的数据。
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根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。...数据仓库 维基百科，将数据仓库定义为： “...来自一个或多个不同来源的综合数据的中央存储库。他们存储当前和历史数据，并用于创建高级管理报告的趋势报告，如年度和季度比较。...“清理，打包和结构化以便于消费”，而数据湖更像是一个自然状态的水体。数据从流（源系统）流向湖。用户可以进入湖泊进行检查，采样或潜水。 现代数据架构中的数据湖这也是一个相当不精确的定义。...数据湖这个词已经成为像Hadoop这样的大数据技术的代名词，而数据仓库仍然与关系数据库平台保持一致。我这篇文章的目标是突出两种数据管理方法的差异，而不是强调一个特定的技术。...另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
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