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社区干货

未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文

# 向量数据库的崛起与多元化场景创新## 前言:> 在如今的数字时代,数据被称作金子,对企业、科学家和管理者都有很大价值。但是,随着数据规模的不断增长,高效的管理、存储和检索数据变得越来越复杂。这引进了当今... 语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提高模型的准确度和效果。# 搭建大模型知识库**1.数据收集和清洗:** 搭建知识库的第一步是收集相关的数据。这可以包括从各种来源获取结构化和非结构化数据,如文本文档、网页内容、数据库等。然后需要对数据进行清洗,去除噪音、标准化格式、处理缺失值等。可能遇...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚...

干货 | 字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构

“一站式数据治理解决方案及平台架构”的分享会分为四个部分展开:* **首先,**明确数据治理的概念,从平台视角出发,介绍在字节跳动内部数据治理所服务的目标;* **其次,**介绍字节跳动内部数据治理的现状与我们需... 所以数据治理的目标主要由以下几点构成:* **第一,最大化数据价值。*** **第二,管理数据的风险。*** **第三,降低数据的成本。**数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程,以及一些...

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网站结构化数据-优选内容

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚...
干货 | 字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构
“一站式数据治理解决方案及平台架构”的分享会分为四个部分展开:* **首先,**明确数据治理的概念,从平台视角出发,介绍在字节跳动内部数据治理所服务的目标;* **其次,**介绍字节跳动内部数据治理的现状与我们需... 所以数据治理的目标主要由以下几点构成:* **第一,最大化数据价值。*** **第二,管理数据的风险。*** **第三,降低数据的成本。**数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程,以及一些...
结构化处理函数
本文档介绍数据加工结构化处理函数的语法格式和典型示例。 if_json 函数判断字符串是否为标准 JSON 格式的字符串。如果指定字符串为标准 JSON 格式,则返回 True,否则返回 False。 函数语法/格式Python if_json(value)参数说明如下: 参数 参数类型 是否必选 说明 value String 是 待格式判断的字符串。 函数示例判断指定字符串是否为合法的 JSON 格式。 加工规则: Python f_set("if_json",if_json("{"a":"b"}") 原始日志...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### 1.1 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术对企业的数据...

网站结构化数据-相关内容

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 数字分析法:对于可能出现的数值全部了解,取关键字的若干数位组成哈希地址- 平方取中法:取关键字平方后的中间几位作为哈希地址- 折叠法:将关键字分割成为位数相同的几部分(最后一部分的位数可以不同),取这几部分...

Vue3+Nuxt3+Element Plus 入门实践及打造SSR网站应用

> 由于公司产品需要进行SEO推广优化,所以就选择了Nuxt作为网站前端框架,之前所有的项目基本都是单页面应用,对于服务端渲染也是一知半解,项目整个开发的过程也是一边学习一边实践,如有不正确的地方,欢迎指正👏👏>... 一个最小化的Nuxt应用就创建好了## 重构项目结构现在要对项目的结构做一些调整``` js├── app 重写路由├── assets │ ├── images│ └── scss├── components ...

字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构

所以数据治理的目标主要由以下几点构成:* 第一, **最大化数据价值** 。* 第二, **管理数据的风险** 。* 第三, **降低数据的成本** 。数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程... 或者是数据倾斜任务的圈选。挖掘类其实是在元数据的基础上进行一些更深层次的挖掘,去找到一些数据的问题,比如相似的库表,相似的任务等。一站式数据治理平台架构 上面介绍了我们应对数据...

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一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文

大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输、数据安全等。但此处我们不考虑过多,讨论下较通用的架构设计。1. 这种字段和数据都频繁变化的就不太适合设... 从源系统同步过来的数据落到ODS层,但是要注意采集数据时需要能捕获到源系统表结构的变更,可以采用Flink CDC等。ODS层的数据落到Kakfa中,设置一个较长的保存周期。kafka直接作为数仓的存储层,优点是不关心数据的格...

创建数据

如需通过数据源导入数据,则在平台首页,选择左侧导航栏中的数据中心> 数据源: 点击【添加数据源】,填写数据源名称和数据源地址,添加数据源: 在原始数据集列表页,点击【创建数据集】: 创建数据集可选择【数据源导入】和【本地导入】两种方式。数据源导入要求已完成第 3 步的添加数据源。 参数 参数说明 选填/必填 测试环境填写示例 数据集名称 数据集名称是数据集的唯一标示 必填 test 数据集类型 结构化数据:支持 csv、tfrecord 形...

数据加工概述

日志服务提供灵活便捷的数据加工功能,支持对采集到的日志数据进行清洗过滤、内容脱敏、数据分裂和数据分发。本文档介绍数据加工的原理与能力、限制等信息。 功能概述在大数据、流式计算等场景下,往往需要将各类日志处理为结构化的数据,例如对格式混乱的日志进行字段内容提取、格式转化等日志内容规整操作,或需要将日志分发到多个数据处理下游系统进行存储或计算,供不同的业务系统使用。日志服务提供实时的数据加工服务,对日志数据...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删... NoSQL 强调的是“最大化” P,也就是弹性规模化能力,在 C 和 A 上不同的场景各有不同权衡。最后再看看未来的机遇。根据 Gartner 的统计,2025 年全球会有 175ZB 的数据需求,其中大部分是非结构化/半结构化数据,并且...

应用性能前端监控,字节跳动这些年经验都在这了

想着手优化,则必须先有相关的监控数据,才能对症下药。**性能是留住用户的关键。** 大量的研究报告已经表明了性能和商业成绩的关系,糟糕的性能会让您的站点损失用户数、转化率和口碑。**错误监控则能够让开发者第一时间发现并修复问题**,单靠用户遇到问题并反馈是不现实的,当用户遇到白屏或者接口错误时,更多的人可能会重试几次、失去耐心然后直接关掉您的网站。字节跳动开发团队根据内部数十款产品的体验监控需求,逐渐打磨出...

数据服务基础能力之元数据管理 | 社区征文

完善整个业务结构;- 组合面板:承载字段的组合管理,生成新的数据结构,根据业务场景,完成底层数据的抽取存储或者API服务生成。 - 业务主体:通过业务需求的判断,明确面板支撑的业务属性,通过基础结构组合新的业务主体; - 组合结构:面板上呈现的字段,是多个业务结构的抽取,即不同业务结构中的部分字段组合;- 规则面板:对组合面板上字段进行规制设定,常见涉及:描述,类型,默认值等,对面板字段进行相对统一的标准化管理...

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