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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline,成了亟待解决的问题。为此,Uber 开源了 Apache Hudi,Databricks 提出了 Delta Lake,而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目,一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上,抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上,抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s(的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时,s( 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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Doris的用户画像人群应用

1,用户画像群体服务的业务场景 2,技术问题、思路与相关业界方案实现情况 3,基于Doris的技术实现

  • 2021-04-17
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基于SpringCloud-微服务系统设计实施

微服务架构从本质上说其实就是分布式架构,与其说是一种新架构,不如说是一种微服务架构风格。 简单来说,微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程,并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理,从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统,由于其服务粒度小,模块化清晰,因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划,优先考虑如何在交付过程中,从工程实践出发,组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程,从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。

  • 2021-04-17
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智慧物联网平台(完整版)

随着物联网技术的发展,物联网并不仅仅是一种网络,而是一个新的生态环境,它描述的本质是物品和网络连接在一起,并可使用单个或者多个的终端设备对它们进行各种控制和使用。 传统物联网项目开发存在的设备管理成本高昂、架构僵化、系统风险大、投入产出低、开发周期长、落地慢等痛点问题。 北京西岐网络认为,只有在物联网应用平台上,有深度的数据足够多时,才能提前预知物联设备实施运行况,以及潜在的风险,统计分析,提供更好的产品服务和深层次的应用。

  • 2021-04-17
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故障预测与健康管理系统方案

在多年项目实施过程中,国内不管大企业还是中小企业,设备数控化率逐年提高,数字化设备的梳理与日剧增。但这些设备出现故障后的维修周期平均在2周以上,不仅影响生产进度、交货期,而且需要巨额成本。所以,需要研究探索,对于大量离散制造业的设备进行预防性维护和故障预测的方案

  • 2021-04-17
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全文检索系统整体方案

1) 系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径; 2) 支持字索引和词索引; 3) 检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力,支持复合式布尔逻辑运算查询,并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关键词查询优先级的设置; 4) 提供用户多次递进查询的功能,用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集,增加查询关键词与缩小搜索日期范围,而得到更准确的查询结果集; 5) 能够支持对以上文件中的中文(简体/繁体)、英文、日语、韩语内容实现关键字检索; 6) 支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索,并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索; 7) 在数据源数据发生更新时,能在索引库中反映出来,保证搜索的信息为最新,即支持增量索引机制; 8) 用户可自行设定时间,让系统自动定时进行更新索引; 9) 对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式,搜索时间不得超过10秒; 10) 提供跨数据源、数据格式的搜索; 11) 同过相关性搜索,能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来; 12) 不但能够对图片的描述信息进行搜索,还能对图片内容的检索;

  • 2021-04-17
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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