管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计... 一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺...
方式是一种简单直观的办法。它的典型交互场景如下:![图示描述已自动生成]()在这种场景下,烟草物流系统产生包含需要提供信息的文件,然后再由相关集成系统来通过访问文件获取信息。集成部分主要作用是将文件根据应用的不同需要做格式的转换。采用文件传输的方式,需要关注文件的格式,考虑到不同应用系统传递消息的具体样式不一致,烟草物流系统应用产生的文件不一定能够给相关集成应用。一些常见的方法是传递XML或者JSON格式的...
类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处... 然后通过配置规则的方式,将各业务关注的埋点分流到下游小Topic中,再提供给各个业务消费**。这样就减少了不必要的反序列化开销,同时降低了MQ集群带宽扇出比例。![picture.image](https://p6-volc-community-s...
管道式关系抽取是将任务转化为**命名实体识别**和**文本分类任务**。典型的代表有PURE。实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对每个文本段的实体进行两两配对,形成主客体的实体对。3. 最后将实体对与文本段进行拼接,进行文本分类。例如:[CLS]实体对[SEP]文本段[SEP],文本分类的类别数为:关系类别数+1,以区分两两配对过程中产生的无效主客体。#### 典型算法说明##### PURE算法该方法来自于论文...
类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之... 然后通过配置规则的方式,将各业务关注的埋点分流到下游小Topic中,再提供给各个业务消费**。这样就减少了不必要的反序列化开销,同时降低了MQ集群带宽扇出比例。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-...
对于其他服务,CommonPrefix 返回的是子目录列表,子目录下包含的文件需要递归调用接口指定 Prefix 去获取。 说明 您可在 veImageX 控制台的服务管理查看各服务的创建时间。 您也可以通过调用 GetAllImageServices 根据 CreateAt 参数查看各服务创建时间。 服务地址:veImageX 在全球多个区域部署,每个区域有自己对应的 OpenAPI 域名,不支持跨区域调用。具体详情请查看服务地址。 请求说明请求方式:GET 请求地址:https://imagex.vo...
业务方非常着急看到某个指标数据,而直接添加列肯定来不及,只能复用 ODS 层的某个 map 或者 JSON 字段。这种场景越多 map 字段就会越大,久而久之就会难以维护。这个难维护的问题常见解决方式只有两种:(1)登记在 Hive 之外的元数据服务。这需要有一套成熟的数据管理服务,如果服务不成熟会带来噪声,反而增加管理的成本。(2)维护在内部的文档,但文档本身很容易落后甚至丢失。有充足能力的大厂可能会选第一种,否则只能选第二...
其相应的 URL 中会显示 HTTPS(超文本传输安全协议)。单击浏览器地址栏的小绿锁,即可查看证书中的详细信息。那么一本证书是如何诞生的?HTTPS 背后的 SSL/TLS 是如何在工作过程中发挥功效以保证通信安全的?本文将系统... 大家会将其认为等价,不过稍有不同:CA 是证书颁发机构,由 CA 机构颁发的证书都可以成为 CA 证书,SSL 证书只是 CA 机构颁发证书的其中一种。2. SSL 证书分类SSL 证书根据验证级别主要分为三种类型:1. **...
我们在实际测量启动时间时应该是测量**温启动**类型,主要是冷启动状态不好统一,因为不好确定一些系统端服务的运行状态或者一些缓存的使用。## App 启动过程在优化之前,我们需要对 App 的完整启动过程有个了解,... 到`appDelegate`的`didFinishLaunchingWithOptions`方法执行完毕;- 首屏渲染:首屏构建完成可浏览 / 可操作页面;![启动流程](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/40c1ec3c699242f6846e0b85a2a79...
对比到这里的逻辑如下:- 字段面板:提供业务数据结构的字段映射,和常规字段类型配置,用来支撑组合面板的表单配置。 - 数据结构:对现有业务结构做映射,可能是文件、数据表、JSON等,生成相对标准的字段选项; ... 也可以是原有映射的结果,作为新业务主体的属性说明; - 类型维护:复杂的环节,不同数据类型在不同的存储中处理方式不同,需要统一维护类型存储映射; - 业务规则:对于新的业务主体,设置属性的规则,可以是:唯一...
数据质量平台收到规则创建请求后,会做以下三件事:* 将规则元数据保存到DB。* 根据规则的报警指标定义,在数据开发平台上创建对应的Flink SQL任务。* 将报警条件映射为报警平台的触发规则。3、Flink SQL作业... 支持json和pb格式,也支持按百分比取样消费数据(针对数据量较大的topic的采样监控策略)。**rule阶段:**本阶段执行所有监控规则的实际计算逻辑,每个监控规则对应一个或多个rule sql,由各个rule sql计算相应的监控...
**/ createTypeInfoConverter方法 /** 用于指定Source连接器的类型转换器;我们知道大多数的外部数据系统都存在着自己的类型定义,它们的定义与BitSail的类型定义不会完全一致;为了简化类型定义的转换,我们支持了通过配置文件来映射两者之间的关系,进而来简化配置文件的开发。 在行为上表现为对任务描述Json文件中 reader 部分的 columns 的解析,对于 columns 中不同字段的type会根据上面描述文件从...
但其实流式数据与batch数据一样,也有着数据量、空值、异常值、异常指标等类型的数据质量监控需求,另外因流式数据的特殊性,还存在着数据延迟、短时间内的指标波动等特有的监控需求。\此前部分数据质量平台用户为了监控流式数据质量,选择将流式数据dump到hive,再对hive数据进行监控。但这种方式的实时性较差,若有数据质量问题,只能在T+1后报出。且对于很多流式任务的“中间”数据,原本不需要落地,为了监控而落到hive,存在着大量...