字节的数据的来源分为两种:- **端数据**:APP 和 Web 端通过埋点 SDK 发送的,经过 LogService,最终落入 MQ;- **业务数据**:APP,Web 和第三方服务所进行的业务操作,通过各种应用的服务,最终落入 RDS,RDS 中的... 进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景,对于血缘数据的消费方式,血缘的覆盖范围,血缘的质量诉求,都会有所差别。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ac71c443324247a2a...
[](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... 但是计算机如果区分不同的符号,那么加减就会比较复杂,比如正数+正数,正数-正数,正数-负数,负数+负数...等等。于是,有人就想用同一个运算器(加号运算器),解决所有的加减法计算,可以减少很多复杂的电路,以及各种符号...
字节的数据的来源分为两种: - 端数据:APP和Web端通过埋点SDK发送的,经过LogService,最终落入MQ - 业务数据:APP,Web和第三方服务所进行的业务操作,通过各种应用的服务,最终落入RDS,RDS中的数据,经... 进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景,对于血缘数据的消费方式,血缘的覆盖范围,血缘的质量诉求,都会有所差别。| 领域 | 场景举例 ...
字节的数据的来源分为两种:* **端数据**:APP和Web端通过埋点SDK发送的,经过LogService,最终落入MQ;* **业务数据**:APP,Web和第三方服务所进行的业务操作,通过各种应用的服务,最终落入RDS,RDS中的数据,经过B... 进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景,对于血缘数据的消费方式,血缘的覆盖范围,血缘的质量诉求,都会有所差别。 | 领域 | 场景举例 | 场景描述 | 场景特点 || 数据资产 | 引...
字节的数据的来源分为两种:* **端数据**:APP 和 Web 端通过埋点 SDK 发送的,经过 LogService,最终落入 MQ;* **业务数据**:APP、Web 和第三方服务所进行的业务操作,通过各种应用的服务,最终落入 RDS;RDS 中的数... 进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景,对于血缘数据的消费方式,血缘的覆盖范围,血缘的质量诉求,都会有所差别。| | | | || --- | --- | --- | --- || 领域 | 场景举例 | 场景描述 | 场景特点...
一直致力于使用让软件之间的数据连接变得更简单,让原来本需要项目定制,研发的事情,变得简单到可以由非技术人员进行操作。在AI语言大模型时代,我们一直积极探索AI与业务流程搭建结合的方式,先后推出了 AI字段匹配,语... **AI自动化流程与传统集简云数据流程的区别** 为了更好的解释区别,我们使用一个场景来说明:**场景示例:微信公众号对接企业知识库,AI助手自动进行问答对话。**我们希望AI语言模型在微信...
如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程... 程序**)提供虚拟的计算机硬件环境,将此虚拟环境称之为VM(Virtual Machine,虚拟机)。安装在这个环境之上的系统称为**Guest OS(客户系统)**,运行VMM的操作系统称**Host OS(本地操作系统)** * 虚拟化前后差别 *...
引言:随着互联网的迅速发展,数据已经成为了现代社会中最宝贵的资源之一。而要获取这些数据,我们需要面对海量的信息、各式各样的网站和应用程序。在这个过程中,Python爬虫与数据抓取技术无疑成为了我们的得力助手。 Python爬虫的原理 Python爬虫是一种自动化程序,通过模拟人类浏览器行为,从互联网上获取数据的技术。其原理主要包括以下几个步骤: a) 发送HTTP请求:爬虫程序通过发送HTTP请求来获取网页内容。 b) 解析HTML:获...
才有架构和工程一说。使用模块化的好处:- 解决命名冲突- 提供复用性- 提高代码可维护性- 到底什么是模块化? 简单来说就是,对于 一个复杂的应用程序,与其将所有代码一股脑儿地放在一个文件中,不如按照一定的语法,遵循确定的规则(规范)将其拆分到几个互相独立的文件中 。 这些文件应该具有原子特性,也就是说,其内部完成共同的或类似的逻辑,通过对外暴露一些数据或调用方法,与外部完成整合 。 这样一来,每个...
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APP内的版块有了更精细的区分,包括我们的用户也有了更多类型的诉求表达。” **他透露,这些新形势的背后,就像有一张错综复杂的数据网络,亟待被厘清。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/712594b7f4a54ceba1161e2af165cf3c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271646&x-signature=j1q6TZ63UL6Tw1u4yq3XhaPE534%3D) ![picture.image...
数据主要来源于以下两部分:- 第一,埋点数据:主要来自 APP 端和 Web 端。经过日志采集后,这类数据最终进入到消息队列中。- 第二,业务数据:该类数据一般以在线形式存储,如 RDS 等。中间部分是以 Hive ... 对于实时元数据,如 Kafka ,相关 Topic 覆盖 70%,其他元数据则稍低。 **在准确率部分,我们区分任务类型做准确性解析**。如 DTS 数据集成任务达到 99%以上,Hive SQL 任务、 Flink SQL 任务是 97%、81% 左右。...
完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。- DM/ADS:面向应用的数据服务层(Application Data Service)。整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指... 随着软件行业**微服务架构**成为一种常用架构,微服务有**松耦合**与**去中心化**的特点,这样的架构模式更加符合大规模复杂系统协作,提高整体研发效能,但如果站在数据视角去看,数据是**分散的**,**割裂的**,**不一致...