parquet 将遵循自然顺序（例如，字符串、日期、整数等) 或推导一个（例如，复合数据类型 parquet 按字典顺序对它们进行排序，这也匹配其二进制表示的排序）。...要配置文件组的数量，请使用以下配置（默认值为 2）： 如前所述，元数据表使用 HFile 作为其存储文件格式（这是一种非常有效的排序二进制键值格式），以便能够 • 有效地查找基于它们的键的记录以及 •...请注意，您必须指定以下配置属性以确保在摄取期间同步构建列统计索引： 但是，如果您想在当前没有列统计索引的现有表上运行实验，您可以利用异步索引器功能回填现有表的索引。...查询 请注意要查看数据跳过操作，需要执行以下操作： • 确保在读取路径上启用了元数据表 • 数据跳过功能已启用 为此必须将以下 2 个属性指定为 Spark 或 Hudi 选项： 默认情况下元数据表仅在写入端启用...，如果读者愿意在读取路径上利用元数据表，他们仍然必须明确指定相应的配置 请查看此gist[8]以了解如何查询先前摄取的数据集。
如果 recipient 不为 None, 使用 re.search() 来查找包含发件人邮箱地址和姓名的匹配对象，否则，我们将传递None值给 r_email 和 r_name 。...如果 date 不为 None ，我们就把它从这个匹配对象转换成一个字符串，然后赋值给变量 date_sent，再将其键值添加到字典中。...仔细留意下数据就会发现email头部采用字符串 "Status: 0" 或 "Status: R0"作为结束，并在下一封邮件的 From r 字符串前结束，我们可以使用 Status:\s*\w*\n*...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
Hudi是什么 Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）由Uber开源，它可以以极低的延迟将数据快速摄取到HDFS或云存储（S3）的工具，...HoodieDeltaStreamer为Spark版实时摄取工具，提供了将HDFS或Kafka等不同来源数据摄取入仓的方式，以Spark作为摄取运行环境。...Hudi OLAP（近实时分析数据） DeltaStreamer工具将数据源源不断地摄取入仓（HDFS），Hudi基于数据提交的时间将源源不断的摄取过程量化成Hudi数据表内的时间线并形成了三类逻辑视图...数据摄取域通过云上或本地Spark或者Flink集群将上游的实时数据或者批量数据通过湖组件摄取接口摄取到HDFS中； 2....数据计算域中的云上或本地Spark或者Flink集群通过对应的湖组件数据接口读取数据湖中的数据表并进行计算。 02 近实时数仓数据流转过程 通过Hudi构建近实时数仓，数据流转过程如下： 1.
这四个组件几乎独立运行，负责：数据摄取以蓝色显示，数据查询以绿色显示，数据压缩以红色显示，以及垃圾收集分别用粉红色绘制。...除了这些主要存储位置之外，还有更小的数据存储，称为预写日志(WAL)，摄取组件仅将其用于数据加载期间的崩溃恢复。图中箭头表示数据流向；如何进行通信以拉取或推送数据超出了本文的范围。...每个摄取器都会执行以下主要步骤：识别数据表：与许多其他数据库不同，用户在将数据加载到 InfluxDB 之前不需要定义其表和列模式。它们将被摄取者发现并隐式添加。...因为如果数据在最小基数列上排序，则数据会被非常有效地编码/压缩，因此摄取器会为上述排序的排序顺序找到并选择最小基数列。因此，文件的大小通常比原始形式小 10-100 倍。...必须删除压缩为较大且非重叠文件的小文件和/或重叠文件以回收空间。为了避免删除查询器正在读取的文件，压缩器不会硬删除任何文件。
测试管道设置 为了提供以自适应比特率格式来传输视频文件，将摄取的输入视频分为多个小段。此过程称为分段\分割。分段使玩家能够随着网络条件的变化而优雅地更改比特率和分辨率。...但是，这两者之间存在着明显的区别。通常，速率失真图是通过在恒定的量化参数设置下运行四个或更多个编码，测量所有帧的PSNR或VMAF并将平均值用作质量度量来获得的。在此设置中，速率控制通常是关闭的。...当CHO与CRF速率控制一起使用时，对序列帧上的PSNR或VMAF分数求平均值会产生错误，因为大多数帧的质量通常比较低百分位数高得多。...进一步的可能性可能是尝试其他CRF值，图片结构组或其他x264设置。 我们还可以使用上述方法为更高的帧速率变体设计比特率。...为了确定增加多少比特率以达到与720p / 30fps变体相似的质量，让我们进行一个实验，以以下比特率对720p / 60fps变体进行编码，并测量每个数据点的VMAF百分位数： Average Bitrate
核心价值 Cloudera的OpDB默认情况下存储未类型化的数据，这意味着任何对象都可以原生存储在键值中，而对存储值的数量和类型几乎没有限制。对象的最大大小是服务器的内存大小。 1.3.2....可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。...流管理 Cloudera Flow Management（CFM）是由Apache NiFi支持的无代码数据摄取和管理解决方案。它为企业提供了高度可扩展的数据移动、转换和管理功能。...HBase和Spark Streaming成为了很好的伴侣，因为HBase可以与Spark Streaming一起提供以下好处： • 即时获取参考数据或配置文件数据的地方 • 以支持Spark Streaming
这些日志被标记为一组丰富的上下文键值对，工程师可以使用它们来切分数据，以显示异常或有趣的模式，从而指导产品改进。...基本上，每个日志都被扁平化为一组键值对；这些键值对按其值类型分组，如 String、Number 或 StringArray。在表中，我们使用一对数组来存储这些组的键值对。...我们平台的摄取管道有两大部分：摄取器（ingester）和批处理器（batcher）。摄取器从 Kafka 摄取日志，并将 JSON 格式的日志扁平化为键值对。...在摄取过程中，日志模式会从当前的日志批处理中提取出来，并持久化到批处理机存储的元数据中，以用于查询服务生成 SQL。...这需要用户了解如何使用数组列表示键值对、如何在表之间移动日志以改进数据位置，以及如何基于查询历史创建适应性索引等等。
有幸从事过各种数据库项目——RDBMS (Oracle[1])、NoSQL 键值存储 (Voldemort[2])、流数据库 (ksqlDB[3])、闭源实时数据存储，当然还有 Apache Hudi，...虽然摄取/写入可能只是更新表上的最后 N 个分区，但删除甚至可能跨越整个表，将它们混合在同一个工作负载中可能会大大影响摄取延迟，因此Hudi 提供了以异步方式运行表服务的选项，其中大部分繁重的工作（例如通过压缩服务实际重写列数据...鉴于 Hudi 具有记录级索引并且 avro 日志写入要便宜得多（与写入 parquet 相比，后者可能要贵 10 倍或更高），摄取延迟可以持续，同时享受出色的可回溯性。...对于多个分布式进程，某种形式的锁是不可避免的，但就像真正的数据库一样，Hudi 的并发模型足够智能，可以将实际写入表的内容与管理或优化表的表服务区分开来。...•谈到键约束，Hudi 是当今唯一确保唯一键约束[5]的湖事务层，但仅限于表的记录键。我们将寻求以更通用的形式将此功能扩展到非主键字段，并使用上述较新的并发模型。
您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上，但在许多情况下，您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...等数据库的结构化表中，或存储在 MongoDB 或 CouchDB 等文档数据库中。...这些数据通常对您的业务至关重要，将 RAG 应用于此数据可以让您的用户以全新的方式与这些数据进行交互，例如问答、聊天机器人或摘要。最终结果是提高生产力、销售转化率或提高用户参与度。...因此，在进行任何数据摄取之前，我们需要设计一个“文档构建计划”，据此我们决定如何将数据库中每个感兴趣的实体转换为要摄取的 Vectara JSON 文档。...完成此摄取过程后，我们现在可以使用 Vectara 使用这些数据构建用于问答的应用程序或聊天机器人。 询问有关巴塞罗那的问题 好了，现在所有数据都已摄取，我们可以尝试对这些数据进行一些有趣的查询。
A 算法：给予AI、神经网络或其他机器的一组规则，以帮助其自己学习；分类、聚类、推荐和回归是四种最常用的算法类型。 Apache Flink：一个开源的流数据处理框架。...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。...R R：一种主要用于数据可视化和预测分析的开源语言。 实时流处理：通过并行使用机器分析数据序列的模型，但功能有所减少。...转换：将数据从一种格式转换为另一种格式。 U 非结构化数据：不具有预定义数据模型或未以预定义方式组织的数据。 V 可视化：分析数据并以可读、图形格式（如图表）进行表达的过程。
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储上，如优化文件大小之类后，这些记录最终会被写入。 对于诸如数据库更改捕获之类的用例，建议该操作，因为输入几乎肯定包含更新。...DeltaStreamer HoodieDeltaStreamer实用工具 (hudi-utilities-bundle中的一部分) 提供了从DFS或Kafka等不同来源进行摄取的方式，并具有以下功能。...从Kafka单次摄取新事件，从Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件夹中的多个文件 增量导入 支持json、avro或自定义记录类型的传入数据 管理检查点，回滚和恢复 利用...Hard Deletes（硬删除） ：这种更强形式的删除是从数据集中彻底删除记录在存储上的任何痕迹。
在旧版本的 hudi 中，您不能将多个流式摄取编写器摄取到同一个 hudi 表中（一个具有并发 Spark 数据源编写器的流式摄取编写器与锁提供程序一起工作；但是，不支持两个 Spark 流式摄取编写器...不覆盖内部元数据表配置 由于错误配置可能导致数据完整性问题，在 0.13.0 中，我们努力使用户的元数据表配置更加简单。 在内部，Hudi 确定这些配置的最佳选择，以实现系统的最佳性能和稳定性。...以下与元数据表相关的配置是内部的； 您不能再显式配置这些配置： hoodie.metadata.clean.async hoodie.metadata.cleaner.commits.retained...通过依赖 HoodieRecordMerger 形式的统一组件，我们可以在写入操作的整个生命周期内以统一的方式处理记录。...它不适用于启用元数据表。 要扩大或缩小buckets，用户必须使用上述配置（以某种节奏）手动触发clustering，但他们不能同时运行压缩。
在Python中，字符串前面添加字母r即可把字符串变成原始字符串。 下面是一个正则表达式最简单的使用例子。我们查找所有以字母F开头的单词，不论大小写。...基本上大部分方法都有这两种形式，所以这里只需要介绍一种形式。 re.search(pattern, string, flags=0)方法查询字符串，返回第一个结果的匹配对象。...groups，正则表达式中捕获组的数量。 pattern，返回模式字符串。 groupindex，返回(?P)形式的命名组和组编号键值对组成的字典。...匹配对象 上面提到的很多方法都返回匹配对象。匹配对象包含了一些方法和属性，方便我们进行查询。 最常用的就是group函数，它会返回指定组对应的字符串。下面的例子就查询了给定数据中的数据量和每页的条数。...text = '总共20条数据 每页5条' pattern = re.compile(r'总共(?P\d+)条数据\s+每页(?
当人工智能体玩GAN生成的游戏时，GameGAN会对智能体的动作做出反应，实时生成新的游戏环境帧。如果对多个关卡或版本的游戏剧本进行训练，GameGAN甚至可以生成它从未见过的游戏布局。...利用来自BANDAI NAMCO Research的数据，Kim和他在多伦多的NVIDIA AI研究实验室的合作者使用NVIDIA DGX系统对PAC-MAN剧集（总共有几百万帧）的神经网络进行训练，并将其与玩游戏的...AI智能体的按键数据配对。...AI会持续跟踪虚拟世界，记住已经生成的内容，以保持每一帧的视觉一致性。...模拟器被用于开发各种类型的机器人，比如仓库机器人学习如何抓取和移动物体，或者送货机器人学习如何在道路上导航以运送食物或药品。
这些索引所需的每个文件的开销使得它们对于具有大量文件或记录的数据集效率较低。 另一方面，Hbase 索引为每个记录键保存一对一的映射，从而实现随数据集大小扩展的快速性能。...作为 HUDI 元数据表的一部分，未来写入和查询方面的任何性能增强都将自动转化为记录索引性能的改进。...通过记录级别索引，可以观察到大型数据集的显着性能改进，因为延迟与摄取的数据量成正比。这与其他全局索引形成鲜明对比，其中索引查找时间随着表大小线性增加。...查询端改进 Athena 的元数据表支持 用户现在可以与 Athena 无缝地利用 Hudi 的元数据表。...已知回退 在Hudi 0.14.0中，当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时，分区值以字符串形式返回。
Zeppelin描述自己是一个可以进行数据摄取、数据发现、数据分析、数据可视化的笔记本，用以帮助开发者、数据科学家以及相关用户更有效地处理数据，而不必使用复杂的命令行，也不必关心集群的实现细节。...翻译器是一个插件式的体系结构，允许任何语言/后端数据处理程序以插件的形式添加到Zeppelin中。特别需要指出的是，Zeppelin内建Spark翻译器，因此不需要构建单独的模块、插件或库。...用这种方式可以方便地将结果页作为一帧嵌入到自己的web站点中。 2....单独链接的页面也随之自动发生变化，如下图所示。 ? 5. Hue与Zeppelin比较 （1）功能 Zeppelin和Hue都能提供一定的数据可视化的功能，都提供了多种图形化数据表示形式。...Zeppelin只提供了单一的数据处理功能，包括前面提到的数据摄取、数据发现、数据分析、数据可视化等都属于数据处理的范畴。
有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。 满足写性能需要的条件 理想的键值存储每秒摄取许多键，快速持久并确认每次写入，并保存大量数据。...键值存储基准测试设置 所有基准测试都使用以下软件配置： 软件名称 版本 编译语言版本 etcd v3.1.0 Go 1.7.5 Zookeeper r3.4.9 Java 8 (JRE build 1.8.0...用于在客户端扩展时创建一百万个键的服务器CPU使用 内存 当键值存储设计为仅管理元数据大小的数据时，大多数数据可以缓存在内存中。...这些最佳摄取率为测量负载下的延迟提供了基础，从而衡量总的等待时间。同样，每个系统客户端以最佳摄取速率计数，当密钥从一百万个键扩展到三百万个键时，可以通过测量吞吐量的下降来强调总容量。...创建300万个键时的延迟 下一步是什么 在创建一百万个或更多键时，etcd可以比Zookeeper或Consul稳定地提供更好的吞吐量和延迟。此外，它实现了这一目标，只有一半的内存，显示出更高的效率。
Druid 最常被当做数据库，用以支持实时摄取、高查询性能和高稳定运行的应用场景。 例如，Druid 通常被用来作为图形分析工具的数据源来提供数据，或当有需要高聚和高并发的后端 API。...实时或者批量数据处理（Realtime or batch ingestion） Druid 可以实时（已经被导入和摄取的数据可立即用于查询）导入摄取数据库或批量导入摄取数据。...针对快速过滤的索引（Indexes for quick filtering） Druid 使用 Roaring 或 CONCISE 来压缩 bitmap indexes 后来创建索引，以支持快速过滤和跨多列搜索...你可能具有多个数据表，但是查询通常只针对一个大型的分布数据表，但是，查询又可能需要查询多个较小的 lookup 表。...例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。
4.数据浏览 如果大家希望通过酷炫的方式进行数据交互，那么Dex绝对不容错过。它能够帮助我们提取、转换及可视化数据，同时附带预测功能。大家可以将可视化结果发布为3D或者其它HTML变量形式。...5.小小大数据 Tablesaw是一套内存内数据表，其中包含多种数据工具与面向列的存储格式。其设计思路认为没人会面向小型任务执行分布式分析，而大家可以在单一服务器上对200万行级别的表进行交互。...6.键值存储 Chronicle Map是一套内存内键值存储方案，其设计目标在于实现低延迟与/或多进程应用，例如贸易与金融市场应用。...其主要用途包括在单一服务器（例如Redis）中替代低速键值存储方案，或者取代同类面向JVM的解决方案以实现速度提升。大家也可以将部分应用状态移出Java堆，从而降低堆体积及GC压力。...有了它，我们可以精确到具体代码行并了解与堆栈调用及个别栈帧相关的统计数据，从而确切分析资源使用情况（例如TCP、UDP、文件系统或处理器使用量）。
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