对这种繁琐且没有统计归类的复盘说 NO!当前版本发布后,你想要让大家能及时了解到项目迭代内容,收到项目迭代推送,你还在手动组装语句,一个一个发送到你想要通知的 IM 里吗?如果需要通知的 IM 比较多,会有未通知到... 在用户 npm publish 的过程中,主要涉及 publish 过程中的两个钩子,prepublishOnly 和 postpublish 。有了相应的钩子,我们就可以针对钩子触发的时间节点,对整个功能做大致分配。项目发布前生成CHANGELOG.md,项目发...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049240&x-signature=o5p0FVU5V5fbGYfzTMSS1HzX4ig%3D) 随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续... 降低过滤语句的执行开销。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cbfdfee1c1884dc6a4ee5025c2551991~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expi...
这无疑对一些关键业务问题的发现和洞察起到至关重要的作用。有如下三个具体案例:1. 直播实时检测场景。当检测到直播间在一段时间内观看人数持续下跌时,会实时把消息推送给直播达人,方便其及时做出直播策略的调整。... 规则匹配条件 SQL 对应的执行计划、匹配结果处理函数等。然后保存到 Flink State 中,持续检测和处理后续的事件。这里解释一下为什么采用 Broadcast Stream 来实现规则的动态注入。由于 Flink CEP 是有状态的计...
这无疑对一些关键业务问题的发现和洞察起到至关重要的作用。有如下三个具体案例:直播实时检测场景。当检测到直播间在一段时间内观看人数持续下跌时,会实时把消息推送给直播达人,方便其及时做出直播策略的调整。比如... 规则匹配条件 SQL 对应的执行计划、匹配结果处理函数等。然后保存到 Flink State 中,持续检测和处理后续的事件。解释一下为什么采用 Broadcast Stream 来实现规则的动态注入。由于 Flink CEP 是有状态的计算,规则...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876449&x-signature=%2FCzHDLrTXFbnAgLN6vueUcjx6V4%3D)**文| 现银**来自字节跳动数据平台EMR团队![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-c... Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特...
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.... 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,用于保证批式 Update 和 Delete 的事务性。## Schema Evolution![picture.image](https://p6-volc-...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962859&x-signature=Se93nYW2H33xvEP8osgifqX1pSc%3D)这样我们就可以对Jay这个人是否外向做一个大致的评价,但是人是复杂的,仅仅从一个维度来分析一个人的性格肯定是不准确的,因此... 下面我们将一起来唠唠NLP任务中的常见模型。🍄🍄🍄### RNN模型结构RNN(循环神经网络)我想大家多少都有所耳闻吧,它主要用于解决时序问题,例如时间序列、自然语言文本、音频信号等。话不多说,我们直接来看RNN的...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790052&x-signature=V4w1%2BcZceDikptnbPgeNsWc6WWw%3D)**文 | 大滨**来自字节跳动数据平台开发套件团队![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg... 本文中的业务系统,是相对于引擎系统的概念,特指解决某些业务场景,给用户直接暴露前端使用的Web类系统。 **优化之前,首先应明确优化目标** 。与引擎类系统不同,业务类系统不会追求极致的性能体验,更多是以解决...
Spark 引擎解析 SQL 语句,然后调用 Iceberg 的接口,获取 data file 并进行 task 切分。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e2e0a0e016a540ccaf8c0ba7f21cdee1~tp... 把不符合条件的 data file 过滤掉,进而减少一部分数据的读取。## 3. 实现索引的必要性既然 Iceberg 已经提供 data file 级别的过滤。为什么我们还需要引入索引呢?以下面例子进行介绍,左边两个表格分别是 data ...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数... 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,用于保证批式 Update 和 Dele...
在线上业务的查询中,带 Join 的查询是非常多的,其中大部分的查询是 Equal Join,并且带一个 Filter 条件。但是由于 Join 一侧的 Filter 没有传递到 Join 的另一侧,从而导致 Scan 的数据量较大,进而影响查询性能。因此支持了 Join Filter 的传递。从上图中可以看出,t1 表的 Filter t1.id > 1,可以通过 Equal 的 Join 条件 t1.id=t2.id,推导出 t2.id>1。因此可以推到 t2 Scan 节点的上游,同时由于支持了 Filter 传递,最终 t2.id>1...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数... 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,用于保证批式 Update 和 Dele...
不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重组,且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系统结构包含四个层次:l 数据源,数据仓库系统的基础;l 数据的存... 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...