理财产品的表结构包含哪些重要字段？这些字段的数据类型和限制条件是什么？
社区干货
NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文
### 1、场景介绍某银行业务人员想要查询某款理财产品中原财富1号9月销售额度,对于数据工程人员则会考虑写一个SQL语句:`Select sum(sale) from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`... 甚至需要Join不同表,更贴近真实场景,所以难度也更大。目前准确率最高只有54.7%。WikiTableQuestions:该数据集是斯坦福大学于2015年提出的一个针对维基百科中那些半结构化表格问答的数据集,内部包含22,033条真实问...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原生的理念,为孵化商业化向量数据库产品打下了坚实的基础。依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented Generation**大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业...
分布式数据库TiDB的设计和架构
那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享... 数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域...
电商场景下 ES 搜索引擎的稳定性治理实践
不知道为什么会发生,不知道还会发生什么。看似充满随机性,但实际上却是一个很严肃的问题,招商平台对大促活动非常重要,由此也引发了我们新的思考,我们做 ES 稳定性的全局视角是什么,该怎么定义和归类?这些思考也为后... 达到不仅有数据而且是有质量的数据标准。 **如何量化目标**在量化目标中,系统可用性沿用了 ES 集群 SLA 进行衡量可用性。数据质量可以理解为数据最终一致性和数据延迟,目前我们核心的数据包含准...
特惠活动
理财产品的表结构包含哪些重要字段？这些字段的数据类型和限制条件是什么？-优选内容
理财产品的表结构包含哪些重要字段？这些字段的数据类型和限制条件是什么？-相关内容
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
最终做出数据模型决策。总而言之,数据模型没有完美的方案,只有最适合企业自身业务、适合当前阶段的数据血缘方案。## 2. 数据血缘模型-展示层字节内部有很多种元数据类型,包括线上传统的离线数仓Hive、OLAP分析引擎ClickHouse,以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。所以为了维护 Hudi 表写入了读取性能,文件数目等多种需求,Hudi 提供了多种重要的表服务,它们是:* Compaction:用于... 会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。所以为了维护 Hudi 表写入了读取性能,文件数目等多种需求,Hudi 提供了多种重要的表服务,它们是:- Compaction:用于... 会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.09
快速形成大数据分析能力。## **产品迭代一览**### **大数据研发治理套件 DataLeap**- **【** **私有化-功能迭代更新** **】** - **数据集成:** 新增数据源、正则表达式配置,通道数据类型设置及参... TLS源端字段支持配置常量、变量、数据库函数等能力;支持已有表字段列匹配规则设置,设置全局高级参数能力; - **数据开发:** 升级IDE3.0编辑器助力研发提效;临时查询支持“通用 -MySQL 数据库”;Serverless F...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
和批量 Delete 操作,可以通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新。实践过程中,通过在 Context 中记录了两个信息——事务开始时的 Snapshot ID,以及 UPDATE/DELETE 的过滤条件,用于保证... 上图示例中原始 Schema 是 id、name、age,在 Schema 匹配情况下的写入不会报错,所以 Row 1 可以写入;Row 2 写入时由于长度不符合,所以会报错:Index out of range;Row 3 写入时,由于数据类型不匹配,会报错:Class ca...
FTP数据连接
产品概述 用户可以自行搭建FTP服务器,将数仓数据定期以文件的形式推入FTP服务器中,CDP支持通过连接FTP服务器将数据下载,然后将文件结构化映射成相关表结构内容,供CDP系统进行识别读取,实现数据连接。 2. 使用条件 ... 不支持多表共用一个文件目录,也不支持一张表有多个目录 文件目录内容: 数据文件:必填, 只支持CSV、TXT,可以有多个文件,名称也不做限制 规则:数据文件列(字段)顺序必须和元信息文件保持一致,且数据文件不包含表头...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
以及 UPDATE/DELETE 的过滤条件,用于保证批式 Update 和 Delete 的事务性。## Schema Evolution使字符比较比整型比较更复杂。比如应该使用 MySQL 内建的类型而不是字符串来存储日期和时间。### 2.3 避免 NULL很多表都包含可为 NULL(空值)的列,即使应用程序并不需要保存 NUL...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
流式集成和增量集成。******- 批式集成模式基于Flink Batch模式打造,将数据以批的形式在不同系统中传输,目前支持了20多种不同数据源类型。- 流式集成模式主要是从MQ将数据导入到Hive和HDFS,任务的稳定性和实时性都受到了用户广泛的认可。- 增量模式即CDC模式,用于支持通过数据库变更日志Binlog,将数据变更同步到外部组件的数据库。这种模式目前支持5种数据源,虽然数据源不多,但是任务数量非常庞大,其中包含了很多核心链...
