如何联系sql和Tableau，使得如果报告中有错误，它会用红色标记出来？
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
和光同尘,与时舒卷。## 一 前言### 1.1 背景自2020年至今,众多传统行业都受到疫情的冲击,据IDC相关报告,疫情期间,终端消费者需求的多样性、易变性对企业传统IT架构以及经营运营模式发起了挑战,使得企业追求云... 配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行...
State Migration on Flink SQL
则上一个窗口的迟到数据可能会导致错误的输出。**因此,在流式作业的迭代时,需要尽量迁移旧状态,来保证计算的连续性和正确性。**### **SQL 作业与状态**,还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明,粒度传递了事实表度量值相联系的细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。典型的粒度定义包括:- 超市顾客小票的每一个子项;...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
如果用户输入问题,则对问题语句进行向量化,以余弦相似度或点积等指标,计算在向量数据库中和问题向量最相似的top k个文档片段,通过大模型的上下文组织能力,将查询结果包装成标准回答返回给应用系统。:在数据量较大,而且需要做逻辑分割管理;对于性能要求在几十ms到一两百ms;对召回率要求较高。ByteHouse的优势是性能好、扩展性好能支撑海量数据集、支持SQL易用性好。### 商品搜索和推荐在电商场景中,采用标量数据条件检索与图...
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如何联系sql和Tableau，使得如果报告中有错误，它会用红色标记出来？
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则上一个窗口的迟到数据可能会导致错误的输出。**因此,在流式作业的迭代时,需要尽量迁移旧状态,来保证计算的连续性和正确性。**### **SQL 作业与状态**,还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数... 定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明,粒度传递了事实表度量值相联系的细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。典型的粒度定义包括:- 超市顾客小票的每一个子项;...
火山引擎:如何通过数据洞察驱动数字化转型?
更多的把用户的精力引导到如何利用数据快速的形成对自己的用户的理解。 数据仓库在这里可以是一个已经存在的东西,也可以是借着 CDP 的建设隐含着一起搭建的东西,而把数据的打通、数据的标记、基于标记的探索作为重... 我们就体现了如何去快速的洞察分析,有几个方面: 第一是建模快。我们充分利用已有的知识去给构建数据模型,并且能够在日常的分析报告中去沉淀新的知识,形成一个应用与知识沉淀相结合的闭环,举个例子来说,假如说我们在...
火山引擎ByteHouse:“专用向量数据库”与“数据库+向量扩展”,怎么选?
如果用户输入问题,则对问题语句进行向量化,以余弦相似度或点积等指标,计算在向量数据库中和问题向量最相似的top k个文档片段,通过大模型的上下文组织能力,将查询结果包装成标准回答返回给应用系统。:在数据量较大,而且需要做逻辑分割管理;对于性能要求在几十ms到一两百ms;对召回率要求较高。ByteHouse的优势是性能好、扩展性好能支撑海量数据集、支持SQL易用性好。### 商品搜索和推荐在电商场景中,采用标量数据条件检索与图...
组件最佳实践
本文为您整理火山引擎 E-MapReduce(EMR)中,各组件的最佳实践,方便您快速上手 EMR 集群中各组件的实操流程。 组件服务的最佳实践列表如下,您可单击前往查看相应的组件实践详情: HDFS 最佳实践 Hive 最佳实践---Hive 访问 Hudi 数据 Spark 最佳实践---Ksana for SparkSQL 高级配置 Hue 最佳实践---使用 Hue 进行数据查询 Airflow 最佳实践---Airflow 工作流 Doris 最佳实践---Doris 连接 Tableau Impala 最佳实践---使用 Imp...
干货 | 如何快速实现BitSail Connector?
"sql_filter": "( id % 2 == 0 )", "columns": [ { "name": "id", "type": "int64" }, { "name": "int_type", "type": "int32" }, { "name": "double_type", "type": "float64" }, { "name": "string_type", "type": "string" }, { "name": "...
函数概览
本文档罗列了日志服务所支持的 SQL 函数。 注意 日志服务产品架构升级,支持更丰富的检索分析功能。 如果控制台提示新一代架构正式发布信息,表示您使用的是 2.0 架构,可参考本文档使用相关功能。 如果控制台未提示新一代架构正式发布信息,表示您使用的是 1.0 架构,可参考检索分析(1.0 架构)中的检索概述等文档使用相关功能。 关于 1.0 架构与 2.0 架构的具体说明,请参考日志服务架构升级通知。 聚合函数函数名称 函数语法 说明...
干货 | 如何快速实现BitSail Connector?
"sql_filter": "( id % 2 == 0 )", "columns": [ { "name": "id", "type": "int64" }, { "name": "int_type", "type": "int32" }, ...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
第29届国际知识发现与数据挖掘大会(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,以下简称KDD)在美国加州长滩举办。 由火山引擎数智平台,北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引擎数智平台的任鑫宇杨担任共同第一作者,北京...
