哈希/列表/集合类型以及 stream 结构。Redis 内置了很多特性,其中比较重要的有:- **复制**:Redis 支持异步的全量和增量同步,可以把数据从 Master 复制到 Slave, 实现 Redis 数据的高可用。- **持久化**:支持数据的持久化,可以通过 RDB 和 AOF 机制实现数据落盘。- **支持哨兵工具**:哨兵工具的主要工作模式是监控 Master 节点的健康状况。当发现 Master 节点不可用时,会主动执行 Failover, 把 Slave 节点提升成 Master...
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问... ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节...
逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析、A/B测试、模型预估等。在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的优化,同时又开发了非常多的特性。2020年, ByteHouse正... ByteHouse产品可以分为两个形态:1. **企业版**:PaaS模式、全托管、租户专属资源。1. **数仓版**:SaaS模式,在这个模式中,使用者可以免运维。用户通过控制台建表、导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用...
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
看板管理内进行查询;建议您可以把常用看板进行收藏: 2023年08月03日 单项目多应用(beta)功能价值: 针对多触点/多应用的客户,在Finder目前单应用层级只能看到单端的数据。升级后可在单一项目中接入多个应用,实现多应用之间的汇总统计,统一用户ID标识和埋点方案,获得全局视角的数据分析和管理体验。(注:功能仅面向云原生版本,且默认关闭,如需要可联系管理员修改配置开启)。功能详细说明&配图: 分析工具:分析模式从应用粒度切换为项...
看板管理内进行查询;建议您可以把常用看板进行收藏: 2023年08月03日 单项目多应用(beta)功能价值: 针对多触点/多应用的客户,在Finder目前单应用层级只能看到单端的数据。升级后可在单一项目中接入多个应用,实现多应用之间的汇总统计,统一用户ID标识和埋点方案,获得全局视角的数据分析和管理体验。(注:功能仅面向云原生版本,且默认关闭,如需要可联系管理员修改配置开启)。功能详细说明&配图: 分析工具:分析模式从应用粒度切换为项...
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问... ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节...
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
系统的数据模型,火山引擎 DataLeap 研发人员基本参照了Apache Atlas的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下:- 类型(Type):描述一类元数据,由多个属性组成。例如,hive table是一类元数据,hive_db也是一类元数据... 用以描述两个Entity之间的关联模式。在实际应用这套类型系统时,我们有两个方面比较有特点:1. **继承与组合的广泛使用**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...
查询相关## 充分利用缓存* **分片查询缓存(Shard Request Cache)**ES 层面的缓存实现,封装在 IndicesRequestCache 类中。缓存的 Key 是整个客户端请求,缓存内容为单个分片的查询结果。**主要作用是对聚合的缓... 建议使用 ES 官方在 7.9 推出的一种专门用来解决模糊查询慢的 Wildcard 字段类型。与 Text 字段相比,它不会将文本看作是标点符号分割的单词集合;与 Keyword 字段比,它在中缀搜索场景下具有无与伦比的查询速度,且对...
这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向量的维数变化很大,从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,...
反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,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... 按多维模型组织,以便进行多角度、多层次的分析并发现趋势;l 前端工具。[2.WEBServices]()技术web服务定义了一种松散的、粗粒度的分布式计算模式,使用标准的HTTP(S)协议传送XML表示和封装的内容;webservice...
1. 概述 数据集的模型配置可以将不同来源的数据整合,辅助数据最终能以可视化的方式呈现,帮助用户从多个角度全面地把握数据。在完成数据源接入后,就可以配置模型创建数据集。前置说明:抽取的数据集可以支持如下描述... 3.1 使用限制抽取模式的多表关联(Join):支持数据来自同一个数据连接/数据源,也可以支持来自不同数据连接/数据源 直连模式会根据版本有如下限制: 在 V2.50.0 版本之前仅支持单表直连查询,不支持多表关联(Join) 从...