一、架構設計的主要目的 爲了解決軟件系統複雜度帶來的問題 二、複雜性來源 軟件的架構設計是一個非常複雜的過程；基於業務&技術現狀、公司成本、團隊規模、團隊技術能力、近三年業務發展規模預測、技術發展趨勢等條件篩選出合適的技術、編寫多種架構設計
引言 在數據驅動的世界中，企業正在尋求可靠且高性能的解決方案來管理其不斷增長的數據需求。本系列博客從一個重視數據安全和合規性的 B2C 金融科技客戶的角度來討論雲上雲下混合部署的情況下如何利用亞馬遜雲科技雲原生服務、開源社區產品以及第三方
點擊藍字 關注我們 作者 | ALIREZA SADEGHI翻譯 | Debra Chen 01 簡介
轉載自第一片心意 1 前言 由於海豚調度器官網的集羣部署文檔寫的較亂，安裝過程中需要跳轉到很多地方進行操作，所以自己總結了一篇可以直接跟着從頭到尾進行操作的文檔，以方便後續的部署、升級、新增節點、減少節點的相關操作。 2. 提前準備 2.
引言 從2021年校招加入京東開始，我一直從事AI產品經理的工作，有幸見證了AI行業的熱情從一臺臺服務器燒到了全世界各個角落，也見證了京東AI中臺團隊的影響力如何一步步的擴大。從21年的迷茫到24年的堅定，很慶幸我正走在適合自己的道路上，
1、什麼是Hive Hive是一個基於Hadoop的數據倉庫工具,用於處理和分析大規模結構化數據。Hive提供了類似SQL的查詢語言(HiveQL)，使得熟悉SQL的用戶能夠查詢數據。Hive將SQL查詢轉換爲MapReduce任務，以在
在實際項目中，從Kafka到HDFS的數據是每天自動生成一個文件，按日期區分。而且Kafka在不斷生產數據，因此看看kettle是不是需要時刻運行？能不能按照每日自動生成數據文件？ 爲了測試實際項目中的海豚定時調度從Kafka到HDFS的K
本文分享自華爲雲社區《GaussDB DWS的SQL ON ANYWHERE技術解密》，作者：tooooooooooomy。 1. 前言 適用版本：【8.1.1（及以上）】 查詢分析是大數據要解決的核心問題之一，雖然大數據相關的處理引
集羣部署方案(2 Master + 3 Worker) Apache DolphinScheduler官網：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn Apache DolphinScheduler
一、概述 團隊有需求要在頁面上同時使用sql和python語法對數據進行分析，在調研過程中發現linkis可以滿足需要，遂將其引入內網，由於使用的是華爲MRS，與開源的軟件有所不同， 又進行了二次開發適配，本文將分享使用經驗，希望對有需
1. 背景介紹 隨着音頻內容在互聯網上的廣泛應用，如音樂、播客、語音識別等，越來越多的企業和研究機構希望能夠獲取和分析這些數據，以發現有價值的信息和洞察。而傳統的手動採集方式效率低下，無法滿足大規模數據處理的需求，因此需要利用自動化爬
在AI大模型時代，數據已經成爲企業的重要資產。爲了更好地利用數據，企業需要構建一套高效、穩定、可擴展的數據智能基礎設施。本文將介紹如何構建這樣的基礎設施，並探討其中的關鍵技術和實踐經驗。 一、數據採集與整合 數據是構建數據智能基礎設施的基礎
重新啓動Hadoop命令 整體流程 爲了重新啓動Hadoop命令，我們需要按照以下步驟進行操作： 步驟 描述 停止Hadoop集羣中的所有服務 清除Hadoop臨時文件和數據 啓動Hadoop集羣中的所有服務 驗證Had
1、Iceberg簡介 本質：一種數據組織格式 1.1、應用場景 ①面向大表：單表包含數十個PB的數據 ②分佈式引擎非必要：不需要分佈式SQL引擎來讀取或查找文件 ③高級過濾：使用表元數據，使用分區和列級統計信息修建數據文件 1.2、集成方
1. 什麼是hpsql 目前版本的hive中沒有提供類似存儲過程的功能，使用Hive做數據開發時候，一般是將一段一段的HQL語句封裝在Shell或者其他腳本中，然後以命令行 的方式調用，完成一個業務或者一張報表的統計分析。好消息是，
