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干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
3nFzr5g%3D) **数据湖** **仓开源趋势**==================== **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Wa... HDFS 到云对象存储等多种底层。* **Table 格式** :本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个实现: **Delta Lake** 、 **Iceberg** 和 **Hudi** 。三种格式的出发点略有...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据... 开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。 - Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、I...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建... 同样官网上开发社区内容一些业界大咖的文章也非常有启发性,使我对“火山引擎”的知识体系和框架的构建起到很好的引导作用。****
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为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
点击上方👆蓝字关注我们! 接入CDP中使用,丰富CDP中的数据维度。 新增 可视化建模任务输出节点的高级配置中,新增队列配置能力,支持配置...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 声场分析和 3D 音效为 VR 和 AR 打造了身临其境的声音效果,提升了沉浸式的音频体验。随着谷歌在音视频通讯中采用音视频结合的音频处理技术,极大程度的改善了音频质量,为传统的单独音频信号处理往多模态维度扩展提...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
打算一共分为三篇来讲述,计划如下:- `第一篇:`介绍NLP领域的transformer,这是我们入门VIT的必经之路,我认为这也是最艰难的一步。当然我会尽可能从一个CV程序员的角度来帮助大家理解,也会秉持我写文章的宗旨——通... [picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2dead08c1af845179a93deed61c6a9a1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753302&x-signature=exgeqXW3J...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
进行同一业务过程不同事实表进行**融合**,把同一业务过程的关键属性字段做适当冗余,即宽表化处理,构建**明细宽表**。在还原业务过程过程中,需要对具体表进行如下数据剖析,对数据内容要了然于胸1、业务场景【产品随时间串行的流程,例如授信、支用、还款、催收等等】2、数据表粒度【实体主键、如何判断唯一一条记录】3、数据生产方式【场景下增删改查】4、关键字段状态【status,type】5、注意事项#### 整体论整体论...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3cc84c3eed3f4395a008b6a530fdb16e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753245&x-signature=RsgB4RyW%... **第三,资源成本失控。**从该电商平台基本数据的分析可以看出,业务数据膨胀速度非常快,大数据资源的成本占比很高,目前整个行业都在降本增效的背景下,企业对于成本优化的诉求会越来越高。 **第四,治理效...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如AWS在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储S3。在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象... Hudi Metastore Server 融合了Hive Metastore和Hudi MetaData管理的优势。首先,Hudi Metastore Server 提供了多租户的、中心化的元数据管理服务,将文件一级的元数据保存在适合随机读写的存储中,让数据湖的元数据不...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
DeltaLake 这三种数据湖存储格式最为流行。  湖仓一体技术也存在一些缺点,其中比较突出的是对实时性支持不足。如果我们把数据湖和实时数仓进行融合,利用实时数...
大模型实践总结|社区征文
Encoder-Decoder这三类。- 仅编码器架构(Encoder-only):自编码模型(破坏一个句子,然后让模型去预测或填补),更擅长理解类的任务,例如:文本分类、实体识别、关键信息抽取等。典型代表有:Bert、RoBERTa等。- 仅解码器架构(Decoder-only):自回归模型(将解码器自己当前步的输出加入下一步的输入,解码器融合所有已经输入的向量来输出下一个向量,所以越往后的输出考虑了更多输入),更擅长生成类的任务,例如:文本生成。典型代表有:...
