InLong（应龙）: 中国神话故事里的神兽，可以引流入海，借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong（应龙）是一个一站式的海量数据集成平台，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，同时支持批和流，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。 InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。刚刚发布的 1.1.0 版本，InLong 发布了大量重大特性，主要包括以下内容： 1、管控能力增
▍InLong(应龙) : 中国神话故事里的神兽，可以引流入海，借喻 InLong 系统提供数据接入能力。 Apache InLong（应龙）是一个一站式的海量数据集成平台，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，同时支持批和流，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。InLong 支持大数据领域的采集、汇聚、缓存和分拣功能，用户只需要简单的配置就可以把数据从数据源导入到实时计算引擎或者落地到离线存储。刚刚发布的 1.1.0 版本，InLong 发布了大量重大特性，主要包括以下内容： 管控能力增强
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
最近出去旅游了，嗨皮了嗨皮，明天上班，开始做作业，今日将1.8亿数据存储的方式进行总结，欢迎大家拍砖！
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache，如果给filesystem cache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
全球最大的开源软件基金会Apache软件基金会正式宣布，Apache InLong 正式毕业成为社区顶级项目，这也是 Apache 社区首个一站式大数据集成顶级项目！ Apache 基金会官博（点击“阅读原文”查看） InLong 中文名“应龙”是中国神话中引流入海的神兽，意寓 InLong 在大数据社区生态中的价值：大数据接入集成。 这个最初由腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 而这是继腾讯开源项目
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现
进入数字经济时代，无论企业还是工程师都深刻地意识到，数据在生产过程中的地位愈发重要。被称为数字时代「石油」的大数据，蕴藏着巨大的价值和可能性，等待我们挖掘和利用。 众所周知，数据的生命周期分为采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁等阶段。而数据集成则是数据全生命周期中至关重要的一环，关系着企业是否能够以最小的成本从数据中心获取最大的价值。 当数据资源成为生产发展乃至于生存过程中必不可少的要素，企业该如何通过数据集成帮助企业数据服务全生命周期落地呢？5 月 14 日，一站式数据集成平台 Apa
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
全球最大的开源软件基金会Apache软件基金会正式宣布，Apache InLong 正式毕业成为社区顶级项目，这也是 Apache 社区首个一站式大数据集成顶级项目！ Apache 基金会官博（点击“阅读原文”查看） InLong 中文名“应龙”是中国神话中引流入海的神兽，意寓 InLong 在大数据社区生态中的价值：大数据接入集成。 这个最初由腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 而这是继腾讯开源项目 A
apache doris在小米演进架构中的应用，原来的方式是来自各平台的数据，都要有一个数据汇总的平台，但是由于数据量巨大，如果还用传统的mysql来做数据筛选，mysql的查询语句会变得越来越复杂，而且每天产生的都是pb级别的数据量，这种级别的数据，不搭建hadoop大数据平台的话，根本没有这样海量数据的处理能力。但是要维护一个大数据处理平台，运维成本是相当高的。而且每进行一次数据的汇总运算的话，可能服务集群的所有资源都要让度出来供该次运算得出结果，对整体集群的上其他一些服务的影响也特别大，所以引入了apache doris平台。支持了本地数据的上传，支持insert into select from的查询语句，也支持routing keys直接订阅kafka的broker(这好像是rabbitmq中的概念呀)，这些数据导入之后，就可以在apache doris进行汇总了。现在apache doris已经在天星数科、新零食、用户画像、BI广告投放等业务上广泛被使用，大大提高的服务的运算性能。服务的演进过程也是宽查询，就是建立相应的表
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
对于银行来说，现今互联网贷款和信用卡办理面临的主要难题是数据和风控。站在银行或金融机构角度，自然而然是想获得更多的信息和数据，但是在收集数据这方面又是比较无力的。加上当下的发展趋势，消费贷以及贷款审批速度都要求快。如何在快的的过程中对客户进行一个全面的审查，得出一个合理的结果呢？如果没有详细的数据对客户进行评估，这势必会提高放贷的风险。
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。
过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
随着互联网场景的导入，非结构化的海量数据给传统数据库的处理能力带来了极大的挑战，作为最受欢迎的开源关系型数据库，MySQL一步步地占领了原有商业数据库市场。如今Google、Facebook、网易、淘宝等大公司都在使用MySQL数据库。而MySQL的发展也从1.0到如今的8.0版本，其功能的完善和稳定性也得到了很好的保证。 本文包含以下三部分： MySQL8.0 的新特性 云时代MySQL的运维实践 金融行业最佳应用场景 今年8.0版本将会带来哪些惊喜呢？ MySQL 8.0 新特性一览 1、InnoDB
Apache 软件基金会（即 Apache Software Foundation，简称为 ASF）于近日正式宣布，Apache InLong（应龙） 从孵化器成功毕业，成为基金会顶级项目。 Apache InLong 简介 InLong 中文名“应龙”是中国神话中引流入海的神兽，意寓 InLong 在大数据社区生态中的价值：大数据接入集成。该项目最初于 2019 年 11 月由腾讯大数据团队捐献到 Apache 孵化器，2022 年 6 月正式毕业成为 Apache 顶级项目。 InLong 以腾讯
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
任何一个时代或者模式的兴起，都离不开与之相关的Killer App，比如，C/S时代的SAP ERP，互联网 1.0 时代的门户，以及互联网 2.0时代的搜索和SNS等，那么在当今云计算这个时代有那些
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制，全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地，游客数量已经恢复到疫情前的水平。
由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在1.7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，1.7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。对于一般的文件存储，单个对象的4到16M的存储容量能够满足需求，但无法满足对于一些大文件的存储，如高清图片、设计图纸、视频等，因此在海量数据存储方面，MongoDB提供了内置的Grid
刚刚获悉，全球最大的开源软件基金会 Apache 软件基金会正式宣布，Apache InLong 成功从 Apache 孵化器毕业，成为社区顶级项目，这也是 Apache 社区首个一站式大数据集成顶级项目。 这个最初由腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，可以为大数据开发者提供百万亿级数据流高性能处理能力，以及千亿级数据流高可靠服务。 这是继腾讯开源项目 Angel 从 LF AI 基金会毕业，成为世界顶级的 AI 开源项目之后，腾讯大数据团队在开源领域创造的又一里程碑。作为国内国内大数
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache
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这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性，同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研，他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库，基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
本文原文（点击下面阅读原文即可进入） https://blog.csdn.net/qq_20499001/article/details/89261583
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
总结第一节课 昨天我们手撕深度学习算法讲坛开始，第一节内容是关于SVM算法（手撕深度学习算法开讲：先简单撕撕SVM ） 我总结了大家提的问题： A.第一节课SVM太短了，才十分钟： 老师回答：这个只是概括讲解一下。SVM 的部份，我們會再找個時間拍完整的手撕式，时长会是12小时 B.SVM处理大规模数据，如果我们分类效果不好，加入海量训练脚本，能有显著提升吗？会不会加入海量训练脚本只能少量提升？还是应该用更多的精力提取更多有用特征？ 老师回答：加入海量訓練樣本都能夠提升分類的精度，前提是訓練的資料特徵必須
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。 很多时候数
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 面试官心理分析 这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过ES，因为啥? 其实ES性能并没有你想象
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
所以咱就是说，现在的“battle”结果就是——24小时 vs 7分钟，性能整个提升了200多倍！
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
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