重要的经验教训，一定要系统地写下来 协调关系分成三个不同层面 依存关系：两个或更多需求是相互依存的。去掉任何一个，另一个就无法存在，或者即便仍然存在，也无法发挥应有的作用。...我就把中国教育的优点和澳大利亚教育的优点充分地结合起来 第二场 源于方法，成于目标 项目管理，就是针对人的发展需求和所期待的独特价值，而开发出来的用于定义和实现项目目标的有效方法 图21 项目管理实现独特价值...导致越沟通越坏的主要原因，有三个 一是基本价值观不同。...他的基本价值观与你的基本价值观是不同的，甚至是相反的 二是对方所处的大环境或大背景迫使他必须反对项目 三是对方为了保护自己的利益而必须反对项目 如果是基本价值观不同，这是很难解决的。...利益联系是指你实现了一个利益，有利于他实现另一个相应的利益。利益冲突则是两个此消彼长的利益。
其次，大数据产业的核心环节是数据源。没有数据，大数据产业则沦落无本之木、无源之水。...在对方未知或未被授权的情况下通过技术手段获得数据。 分析工具则是大数据产业的必需环节。有了数据源，必须有分析手段，才能使“死”的数据，产生“活”的价值。...基础设施运营属于资金密集型领域，企业模式偏重，新进入的机会同样已经不多，但PE投资仍然会有机会。 韩平最看好的领域，则是数据源环节。“得数据者得天下”，韩平笑称，“数据源是未来企业的核心竞争力”。...，也就失去了上市价值。...可是从另一个角度来看，为了获得极致的用户体验，大数据时代，每个人的行为都暴露在“第三只眼”下，一举一动被全天候、无遗漏地“窥视”。
团队的重点转向将 Flink 数据定义语言( DDL) 和批处理接口带入 SSB。我们希望利用最新的上游 Flink 版本中令人兴奋的发展，并为 SSB 添加重要的功能。...我们相信这项新功能将为物联网、金融、制造等领域的用例开启全新的功能。这使客户能够创建独特的 ETL 流、实时数据仓库和创建有价值的数据源，而无需大规模重新设计基础设施。 为什么是批处理+流媒体？...以前，必须选择一个API或另一个 API。随着 Flip-131 的引入，处理模式将完全从 table API 下的程序中抽象出来——允许开发人员编写将两种处理范式巧妙结合的程序。...解锁新的用例和架构 借助 CSA 1.4 提供的新功能，新的用例以及降低延迟和加快上市时间的新功能成为可能。 分布式实时数据仓库——通过物化视图将流数据作为事实与批量数据作为维度进行连接。...SQL Stream Builder 为物化视图提供了一个简单的 REST 接口，可以轻松地与笔记本内的 Python 和 Pandas 集成- 因此数据科学家可以专注于本地工具中的小而有价值的数据集，
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。...使用的是集合遍历，没有使用akka-streams的Source。为了检验具体效果，我们可以使用kafka提供的一些手工指令，如下： \w> .
强化学习：基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源) 图片 特点 自我对弈 详细注释 流程简单 代码结构 net：策略价值网络实现 mcts：蒙特卡洛树实现 server：前端界面代码...legacy：废弃代码 docs：其他文件 utils：工具代码 network.py：移植过来的网络结构代码 model_5400.pkl：移植过来的网络训练权重 train_agent.py：训练脚本...web_server.py：对弈服务脚本 web_server_demo.py：对弈服务脚本（移植网络） 1.1 流程 图片 1.2策略价值网络 图片 采用了类似ResNet的结构，加入了SPP模块。...（目前，由于训练太耗时间了，连续跑了三个多星期，才跑了2000多个自我对弈的棋谱，经过实验，这个策略网络的表现，目前还是不行，可能育有还没有训练充分） 同时移植了另一个开源的策略网络以及其训练权重（network.py...'), chess_record ) # break pass 1.4 仿真实验 根据注释调整web_server.py文件，加载所用的预训练权重
示例 有两个Excel表，一个包含一些基本的客户信息，另一个包含客户订单信息。我们的任务是将一些数据从一个表带入另一个表。听起来很熟悉的情形！...VLOOKUP可能是最常用的，但它受表格格式的限制，查找项必须位于我们正在执行查找的数据表最左边的列。换句话说，如果我们试图带入的值位于查找项的左侧，那么VLOOKUP函数将不起作用。...尽管表2包含相同客户的多个条目，但出于演示目的，我们仅使用第一个条目的值。例如，对于Harry，我们想带入其购买的“Kill la Kill”。...注意，df1是我们要将值带入的表，df2是我们从中查找值的源表，我们将两个数据框架列传递到函数中，用于lookup_array和return_array。...默认情况下，其值是=0，代表行，而axis=1表示列 args=()：这是一个元组，包含要传递到func中的位置参数 下面是如何将xlookup函数应用到数据框架的整个列。
融合 同类产品的思路多为一体化，而本文的思路是取长补短，博采众长，融合开源社区的能力实现 1+1>2 的效果。 ① 多源融合前端 前端聚焦于提供集中化的 SQL 解析、优化和执行计划生成。...RDBMS面临算力、内存不足，无法提高计算并行度；Clickhouse 数据源面临复杂查询效率低等问题。...存储特性价值发挥-索引（Pageindex、Zorder、Hillbert）。...③ 现代的物化视图 如何更高效利用好物化视图面临着三个问题：如何达到用最少成本达到最高性能；如何低成本维护好物化视图；查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?...如何低成本维护好物化视图? 增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?
场景中，一个开发团队可以专注于作为写模型一部分的复杂领域模型，而另一个团队可以专注于读模型和用户界面。 预期系统将随时间发展的场景，可能包含模型的多个版本，或者业务规则定期更改的场景。...一个简单的crud风格的用户界面和数据访问操作就足够了。 考虑将CQRS应用于系统中最有价值的有限部分。 事件溯源和CQRS CQRS模式通常与事件源模式一起使用。...基于cqrs的系统使用独立的读和写数据模型，每个模型都根据相关任务进行定制，通常位于物理上独立的存储中。当与事件源模式一起使用时，事件的存储是写模型，并且是正式的信息源。...基于cqrs的系统的读取模型提供数据的物化视图，通常为高度非规范化视图。这些视图是根据应用程序的接口和显示需求定制的，这有助于最大化显示和查询性能。...因为事件存储是正式的信息源，所以可以删除物化视图并重播所有过去的事件，从而在系统发展时或读取模型必须更改时创建当前状态的新表示。物化视图实际上是数据的持久只读缓存。
02 物化视图与透明改写Doris 支持对外部数据源创建物化视图。物化视图根据 SQL 定义语句，预先将计算结果存储为 Doris 内表格式。...该算法能够分析 SQL 的结构信息，自动寻找合适的物化视图进行透明改写，并选择最优的物化视图来响应查询 SQL。该功能通过减少运行时的计算量，可显著提升查询性能。...当外表数据不一致时，使用物化视图可能出现数据不一致的情况。以下开关表示：参与透明改写的物化视图是否允许包含外表，默认false。...多源联邦分析场景Apache Doris 可以作为统一 SQL 查询引擎，连接不同数据源进行联邦分析，解决数据孤岛，挖掘数据价值。...Doris 的物化视图功能支持对外部数据源创建物化视图，并支持在基于物化视图再加工，降低了分层加工的系统复杂度，提升数据处理效率。
当你能迅速采取行动时，数据往往更有价值 现有的从数据流中获得实时洞察力的工具过于复杂。...◆ 不同的行动为底层引擎创造工作 在读取方面，传统的数据库引擎一直在闲置，直到它收到一个查询，然后它计划和优化它，并开始工作提供结果。一旦它回复了结果，它就会再次闲置，直到它收到另一个查询。...2.SQL是一种从流式数据中获得洞察力的伟大手段 这里是另一个关于流式事件的物化视图的例子。...在许多情况下，用流式SQL完成的主源数据的物化视图是一个更简单的 data pipeline.除了实时数据的好处外，企业使用这种方法还可以回避以下问题。...实时应用 如果你的应用程序的价值取决于你实时交付更新和数据的能力，流式SQL可能是建立一个昂贵或复杂的多组件堆栈的替代方案。
02 虚化与物化的智能化转换， 提高数据查询的性能 虚拟视图并不意味不做持久化，反而通过物化存储，可发挥临时、缓冲的作用，提供高效的性能支撑，使数据查询的反馈效率更快。...生存周期：虚拟视图需要进行严格的生存周期管理，包括视图自身的生存周期以及物化存储数据生存周期，对不使用的虚拟视图进行销毁，对已过期的物化存储数据进行删除。...根据虚拟视图的定义以及源系统的情况，可以智能化生成相应的ETL过程，同时对 ETL 过程进行监控，实现物化存储的自动化。...04 模拟现实的虚拟数据库， 实现数据源的无感切换 虚拟视图需要被报表、BI、机器学习、隐私计算等分析工具调用，但虚拟视图并非实体数据库，即便虚拟视图进行物化，也是根据场景有不同策略。...，更有效地发挥数据价值。
输入表：分析如何将一个实时的，源源不断的输入流数据表示为 SQL 中的输入表。...⭐ SQL 输出表：分析如何将 SQL 查询输出的源源不断的流数据表示为一个 SQL 中的输出表。...举个例子：批处理中，如果以 Hive 天级别的物化视图来说，其实就是每天等数据源 ready 之后，调度物化视图的 SQL 执行然后产生新的结果提供服务。...相比批处理来说，流处理中，我们的数据源表的数据是源源不断的。那么从输入、处理、输出的整个物化视图的维护流程也必须是实时的。...因此我们就需要引入一种实时视图维护（Eager View Maintenance）的技术去做到：一旦更新了物化视图的数据源表就立即更新视图的结果，从而保证输出的结果也是最新的。
现在有一个需求，某个环境中存在两个用户，一个用户中存在物化视图，另一个用户中存在源表，根据业务的需要，需要做一种特别的物化视图刷新。...物化视图用户中的物化视图为CORP_NAME 源数据用户中的表为ADD_CORP_NAME 可能数据刷新是没有问题，关键就是在于CORP_NAME中的字段要比ADD_CORP_NAME多一些。...最后在查看了一些资料后，发现可以更改物化视图的数据类型。...，物化视图的字段数据类型都是不能手动改变的，这种思维应该是从视图的认知中转移过来的。...从这个角度来看，这也是物化视图和普通视图的一大区别。至少对于视图来说我们如果要实现这种需求真是无能为力了。 最关键的部分就是刷新了，使用如下的语句做全表刷新没有问题，这个问题就告一段落了。
由此可见，单纯依靠 Watermark 本身是无法处理线性一致性问题的，必须和源数据库的时间产生系统和消息系统配合。...在了解了 TiKV 的分布式事务原理之后，要考虑的就是如何将其与 Flink 结合起来。在 TiFlink 里，我们利用 Checkpoint 的机制来实现全局一致的事务提交。...其他设计考虑 众所周知，KSQL 是 Flink 之外另一个流行的流处理系统，它直接与 Kafka 消息队列系统结合，用户无需部署两套处理系统，因此受到一些用户的青睐。...个人认为，在批流一体的物化视图场景下，长时间保存日志并无太大的意义（因为总是可以从源表的快照恢复数据）。相反，随着业务的发展不断扩展数据处理任务和视图是一件比较重要的事。...关于物化视图系统一致性的思考是我今年最主要的收获之一。实际上，最初我们并没有重视这一方面，而是在不断地交流当中才认识到这是一个有价值且很有挑战性的问题。
举例，如何将java源码转换成字节码？实现这个需求，需要按照java规范，将源码中的每个词法（如public、class、package）、类名、包名等转换成对应的字节码。...独立于编程语言和数据源，可以支持不同的前端和后端； 3. 支持关系代数、可定制的逻辑规划规则和基于成本模型优化的查询引擎； 4....支持物化视图（materialized view）的管理（创建、丢弃、持久化和自动识别）； Calcite 的物化视图是从传统的关系型数据库系统（Oracle/DB2/Teradata/SQL server...）借鉴而来，传统概念上，一个物化视图包含一个 SQL 查询和这个查询所生成的数据表。...物化视图可以进一步扩展为 DIMMQ（Discardable, In-Memory, Materialized Query）。简单地说，DIMMQ 就是内存中可丢弃的物化视图，它是高级别的缓存。
这个物化 视图会自动地将相同“日期”的“消费”数据进行预聚合（累加， SUM），然后把累加后的数据直接物化存储在节点上。...此外， Doris 还支持针对物化视图的查询的自动路由。用户无 须指定要查询的具体物化视图 Doris 的查询优化器能够自动选择 最合适的物化视图并返回正确的数据。 目前上述能力仅限于单表上的操作。...向量化技术的提出已有十几年的历史，而在近几 年，通过 ClickHouse 等优秀的开源的数据库引擎，这一技术真正 被带入生产级别的实践中，让大家真正意识到向量化能够给数据 分析带来怎样的变革。...多源 Doris 自 1.0 版本开始，就全面开展湖仓一体的生态建设。...新 版本中的多源数据目录（Multi-Catalog）功能，能够帮助用户自 动同步和映射外部数据源的元信息，并提供多种优化技术来提升 对外部数据源的查询能力。
数据迁移中有一种解决方案很有亮点，如果表的数据量大，迁移涉及的表不多，同时对于维护时间有要求的情况下，物化视图的prebuilt方式就是一种很不错的选择。...而在线重定义为什么能够始终保持重定义的过程中，源表始终可用，其实内部就是在通过物化视图日志来得到增量的数据变化，重定义过程中DML操作依旧是在源表上进行，对于源表要说完全没有影响那是不可能的，但是能够保证数据访问...因为在线重定义的本质就是物化视图的prebuilt，比如我们要把一个普通表改为分区表，那么普通表就是源表，分区表就是目标表。...而增量的数据则会写入物化视图日志，可以在后续不断去刷新缩小数据的差异。...如此看来，在线重定义的过程真是好玩，和物化视图prebuilt方式较大的差别就是数据字典信息的复制，而在多数据库环境中，源库，目标库的数据访问信息本就不同，所以也就无需考虑这个因素了，大道至简，其实很多思路都是相通
而且,物化视图的刷新方式非常灵活,可以根据业务需求选择手动刷新、定时刷新或自动触发刷新。 Doris异步物化视图的黄金搭配 让我们先用一个真实的业务场景来感受物化视图的威力。...当查询Hive等外部数据源时,网络传输往往成为性能瓶颈。这时可以创建物化视图将热点数据缓存在Doris内部,既保证了数据一致性,又能享受本地查询的极致性能。 最后是实时联邦查询场景。...面对分散在各个数据源的数据,物化视图可以作为一个"数据中转站",将多源数据统一整合并提供高效查询。...物化视图直查 用户也可以将物化视图的构建看做 ETL 的过程，把物化视图看做是 ETL 加工后的结果数据，由于物化视图本身也是一个表，所以用户可以直接查询物化视图。...也许在下一个版本中，我们会看到更智能的优化策略，更强大的预计算能力，让数据分析变得更加简单高效。 下期，我们将一起探讨Doris其它更有趣有用有价值的内容，敬请期待！
作者｜快手大数据架构师 李振炜、曾斯维、周思闽在当今这个数据洪流的信息时代下，数据已跃升为企业不可或缺的核心资产。深度挖掘并提炼数据内在价值，成为支撑企业战略决策的重要依据。...OLAP 系统数据源种类非常丰富，全面覆盖结构化、半结构化、非结构化的数据类型，这些数据同步到到数据湖进行 ODS 、 DWD、DWS、ADS 层处理，处理后的数据同步至实时数仓，由数仓对外提供 BI、...多源联邦分析、消除数据孤岛 ： Apache Doris 提供丰富的数据源连接器，可以对各种异构数据源如 Hive、Iceberg、Hudi、关系型数据库进行统一的元数据管理和映射，并可通过标准 SQL...基于 Apache Doris 的湖仓一体架构快手基于 Apache Doris 升级为湖仓一体分析平台，新架构如图所示：从下至上，主要分为以下几个层级：数据加工层：数据源数据同步到数据湖仓（Hive/...然而，外表统计信息存在收集成本较高，各数据源的统计信息类型和统计口径各不相同的问题。
目录 概述 1 物化视图与普通视图的区别 2 优缺点 3 基本语法 1) 创建物化视图的限制 2) 物化视图的数据更新 4 物化视图创建示例 概述 ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化...若物化视图的定义使用了 TO [db.]name 子语句，则可以将目标表的视图卸载DETACH 再装载 ATTACH 2) 物化视图的数据更新 物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新...POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略: 若有关键字 POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table ... as 若无 POPULATE...则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据 clickhouse 官方并不推荐使用 POPULATE，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。...物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在(删除了)则物化视图的数据仍然保留 物化视图是一种特殊的数据表，可以用 show tables 查看 4 物化视图创建示例 1) 建表 #建表语句 CREATE
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
