图数据库有多大前景
社区干货
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。* **推荐模型**:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:* 服务 **2000+** 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)* **1000+**图数据库集群* 日均运行 **1000+** 图计算任务* 服务器规模 **1W+** 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
治理同学&上级协助推动工作量有多大?数据治理会有一个自上而下的推动,上级会做整个团队治理进度的推动。如果自己推动或是上级协助推动工作量非常大,那么效果也会不好,所以需要将工作量降低,需要有一个有效精准... 未来在治理和开发效率提升场景均有较大的前景。 - 1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 服务器规模 1W+ 台字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
有一个清晰的呈现,下面采用一个现实中的基础建设的例子来说明。假设我们目前需要在一个靠近大海的地方建设一个新型设备的工厂,这个设备可以用于我们日常生活,应该会大大提高我们的生活水平,但是目前市场的前景也... 多大● 如果影响比较大的话,如何解决● 原料是否还需要再加工● 原料的量是多少对应到大数据系统,这些也就是需要回答以下问题:● 是否确定了数据源头对应的业务系统是哪些● 这些系统通过何种方式来准...
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图数据库有多大前景-优选内容
图数据库有多大前景-相关内容
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
没有复杂的计算逻辑(相对于数据库来说,计算逻辑非常简单)。在这种情况下,选择存储计算一体化架构是最佳选择,因为它简单易用、性能高、延迟低,并且足以满足需求。这种架构能够提供高效的数据处理,适用于需要快速、高... 以进一步释放云存储的潜力。LSM(Log-Structured Merge)原理RocketMQ引入了LSM(Log-Structured Merge)的KV(Key-Value)索引时,它改变了消息队列的存储方式和索引结构。- **传统的消息队列**:通常使用的是基于...
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍...
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
这个场景未来将具有更广泛前景。目前StarRocks/Doris都有存算分离方式的趋势,通过对象存储来实现成本管理的优化。冷热数据管理可能更具有技术预研性。目前冷热数据管理主要应用在湖仓一体场景下,SR/Hadoop集群对数... 原有Gp模式需每15分钟批量写入最新数据到在线数据存储;实时更新能力;在线报表业务的联合多维分析性能不佳。针对用户情况火山提供了Doris+ES方案,通过客户现有MySQL+Kafka业务数据库经过DataSail,进入Doris及ES。...
一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文
## 笔者介绍笔者介绍,近几年的工作内容都与数据库和大数据相关,公司的市场定位 为客户提供数据智能一体化的解决方案,笔者的工作主要围绕公司的旗舰产品做一些售前、售中、售后的事情 ,主要是DBA和技术支持。工作... 可以满足未来发展的潜力需求。一般采用关系模型建模的方式 。**大数据系统建设方案:** 该应用建设需要整合较多的数据源,将集成较多的数据集,主要与业务系统联通或者其它设备的数据汲取过来,通过清洗、整合、编排...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hold,很容易出现短板,并且容量也有明显天花板,可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-DBMS带来巨大挑战,在海量数据场景下,数据实... 我们不妨以北京地铁线路图为例: 北京地铁一天的吞吐量多大,周末的吞吐量又是...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公布具体的模型细节。但可以猜测的是,这些模型的规模可能已经达到了... 其次是通过**传统数据库方案**存放样本,这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标...
i 人福音:人工智能 |社区征文
湿度等等都有监控,把一切调成适宜的温度。出行方面的,也是很便捷的。显然我们已经离不开人工智能了。## 人工智能前景