MRS+LakeFormation:打造一站式湖仓,释放数据价值

摘要:华为LakeFormation是企业级的一站式湖仓构建服务。 本文分享自华为云社区《华为云MRS支持LakeFormation能力,打造一站式湖仓,释放数据价值】》,作者:breakDawn 。 1 背景 1.1 数仓和数据湖的概念 数据分析技术在2010~2019年间,以湖仓两层架构技术作为

华为云HBase冷热分离最佳实践

冷热分离功能支持将冷热数据存储在不同的介质上,可以大大降低存储成本,HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。

云小课|MRS基础操作之集群健康检查

MapReduce服务为用户提供海量数据的管理及分析功能,快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。集群中的FusionInsight Manager将提供企业级的集群的统一管理平台。

如何实现 Java SpringBoot 自动验证入参数据的有效性

Java SpringBoot 通过javax.validation.constraints下的注解,实现入参数据自动验证 如果碰到 `@NotEmpty` 否则不生效,注意看下 `@RequestBody` 前面是否加上了`@Valid`

自然语言处理 Paddle NLP - 结构化数据问答-理论

基础 [自然语言处理(NLP)](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理(N

Pandas 使用教程 Series、DataFrame

[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算) Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建药品节点

目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程:首先有什么症状,做哪些对应的检查,根据检查诊断什么疾病,需要用什么药物治疗,服药期间要注意哪些饮食,需要做哪

项目中统计SQL执行缓慢的方案-数据预处理

使用场景: 由于表数据量巨大,导致一些统计相关的sql执行非常慢,使用户有非常不好的体验,并且sql和数据库已经没有优化空间了。(并且该统计信息数据实时性要求不高的前提下) 解决方案: 整体思路:创建预处理表——通过定时任务将数据插入到结果表——统计信息时直接通过结果表进行查询——大大提高响应速度

京东云开发者| Redis数据结构(二)-List、Hash、Set及Sorted Set的结构实现

1 引言 之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现,接下来再来看下List、Hash、Set及Sorted Set的数据结构的实现。 2 List List类型通常被用作异步消息队列、文章列表查询等;存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时,可以使用Redis的List类型。对于这

国际财务系统基于ShardingSphere的数据分片和一主多从实践

作者:京东物流 张广治 1 背景 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案,在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景,系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能,许多的资源受到单机的限制,例如连接数、网络IO、磁盘IO等,从而导致它的并发能力不高,对于高并发的要求不满足。 每到月初国际财务系统压力巨

谈JVM参数GC线程数ParallelGCThreads合理性设置

作者:京东零售 刘乐 导读:本篇文章聚焦JVM参数GC线程数的合理配置,从ParallelGCThreads参数含义、参数设置,到参数实验以及修改意见进行解析。 1. ParallelGCThreads参数含义 在讲这个参数之前,先谈谈JVM垃圾回收(GC)算法的两个优化标的:吞吐量和停顿时长。JV

解密TCP连接断开:四次挥手的奥秘和数据传输的安全

本文将介绍TCP连接的断开过程,重点关注四次挥手的过程和状态变迁,以及为什么挥手需要四次和为什么需要TIME_WAIT状态。在TCP连接断开的过程中,双方需要发送FIN和ACK报文来确保数据的可靠传输和连接的正确关闭。挥手需要四次的原因是为了确保数据的完整传输和连接的可靠关闭。

基于ClickHouse解决活动海量数据问题

魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据,帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据,预估至少几十亿甚至上百亿的数据量,所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储,所以对实时写入性能也有一定要求

使用Java统计gitlab代码行数

一、背景: 需要对当前公司所有的项目进行代码行数的统计 二、 可实现方式 1.脚本:通过git脚本将所有的项目拉下来并然后通过进行代码行数的统计 样例: echo 创建项目对应的文件夹 mkdir 项目名称echo 切到创建的文件夹中 cd 项目名称echo 进行git初始化 git init ec

【最佳实践】MongoDB导出导入数据

首先说一下这个3节点MongoDB集群各个维度的数据规模: 1、dataSize: 1.9T 2、storageSize: 600G 3、全量备份-加压缩开关:186G,耗时 8h 4、全量备份-不加压缩开关:1.8T,耗时 4h27m 具体导出的语法比较简单,此处不再赘述,本文重点描述导入的优化过

【matplotlib 实战】--直方图

直方图,又称质量分布图,用于表示数据的分布情况,是一种常见的统计图表。 一般用横轴表示数据区间,纵轴表示分布情况,柱子越高,则落在该区间的数量越大。构建直方图时,首先首先就是对数据划分区间,通俗的说即是划定有几根柱子(比如,1980年~2020年的数据,每5年划分一个区间的话,共8个区间)。接着,对

万字长文 | 泰康人寿基于 Apache Hudi 构建湖仓一体平台的应用实践

文章贡献者 Authors 技术指导: 泰康人寿 数据架构资深专家工程师 王可 文章作者: 泰康人寿 数据研发工程师 田昕峣 摘要 Abstract 本文详细介绍了泰康人寿基于 Apache Hudi 构建湖仓一体分布式数据处理平台的技术选型方法、整体架构设计与实施、以及针对大健康领域的领域特征和公

解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好?LTD & LIMA & AlpaGasus

总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA,LTD等。论文都是以优化指令样本为核心,提出对齐阶段的数据质量优于数量,少量+多样+高质量的对齐数据,就能让你快速拥有效果杠杠的模型

MySQL到TiDB:Hive Metastore横向扩展之路

本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程,由实际面临的问题出发,对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试,通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案,对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值...

【matplotlib 实战】--折线图

折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表,它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成,折线段表示数值随时间或类别的变化趋势,折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向,即正变化还是负变化,折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下