、Ka,a • 各种数据格式：结构化、半结构化（JSON/XML/Hstore)、非结构化 • 强大内核: MPP、优化器、多态存储、灵活分区、高速加载、PG内核 • 强大的灵活性、可扩展：PL/X、Extension、PXF、外部表机制 • 完善的标准支持：SQL、JDBC、ODBC • 集成数据平台：BI/DW、文本、GIS、图、图像、机器学习 • 开放源代码，持续大力投入 2017.thegiac.com MADlib 2017.thegiac.com 强⼤大的分析能⼒力力 ● 机器器学习 ● 图形分析 ● 统计分析 MPP系统上的可扩展应⽤用 Apache上的开源项⽬目 ● 发布了了 6 个版本 ● Apache 顶级项⽬目 Pivotal Greenplum k-Nearest Neighbors 成熟的数据科学学习库 2017.thegiac.com • 更好的并行度 • 算法充分利用 MPP 架构实现并行 • 更好的可扩展性 • 算法随着数据扩充而线性扩展 • 更高的预测精准度 • 适用更多数据，而不是抽样 • 顶级 ASF 开源项目 • 社区驱动开发模式 MADlib 特性 2017.thegiac.com

SQLite 简 介 本章节包括下列主题： ■ 关于 NetBackup for SQLite ■ NetBackup for SQLite 支持的功能 ■ NetBackup for SQLite 代理 文档 ■ NetBackup for SQLite 的前提条件 关于 NetBackup for SQLite NetBackup for SQLite 代理 扩展了 NetBackup 的功能，以包括备份和还原 确保执行备份和还原的用户为超级用户或具有超级用户权限。 8 NetBackup for SQLite 简介 NetBackup for SQLite 的前提条件 配置 NetBackup for SQLite 本章节包括下列主题： ■ 使用 DataStore 策略配置 SQLite 备份 使用 DataStore 策略配置 SQLite 备份 代理支持 DataStore 策略定义属性、日程表、客户端列表和备份选择。 现有策略列表中查看该策略。 10 配置 NetBackup for SQLite 使用 DataStore 策略配置 SQLite 备份 NetBackup for SQLite 备 份和还原 本章节包括下列主题： ■ 关于 SQLite 数据库备份 ■ 执行 SQLite 备份 ■ 验证备份信息 ■ 查询备份 ■ 从 NetBackup 目录库文件中删除备份信息 ■ 关于还原 SQLite 备份

.................................................. 34 5 目录 NetBackup for SQLite Agent 简介 本章节包括下列主题： ■ 关于 NetBackup for SQLite 代理 ■ NetBackup for SQLite 代理 支持的功能 ■ NetBackup for SQLite 代理 软件包 ■ 关于 for SQLite 代理 许可证 ■ NetBackup for SQLite 代理 文档 关于 NetBackup for SQLite 代理 NetBackup for SQLite 代理 扩展了 NetBackup 的功能，以包括备份和还原 SQLite 数据库的功能。代理位于 NetBackup 客户端上并支持独立的设置操作。代理支持 SQLite 版本 3.10.0 及更高版本。 注意：确保 8 NetBackup for SQLite Agent 简介 NetBackup for SQLite 代理 文档 安装 NetBackup for SQLite Agent 本章节包括下列主题： ■ 规划 NetBackup for SQLite 代理 的安装 ■ 验证操作系统和平台 ■ NetBackup for SQLite 代理 的安装先决条件 ■ NetBackup for

拓数派⼤模型数据计算系统正式亮相，让AI模型更⼤更快 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential πDataCS的产品理念及定位 数据 计算 模型 灵活扩展的数据引擎，支持关系型数据库SQL、Spark/Flink 等流批⼀体处理、LLM的向量数据库以及GIS地理数据库等。 1 2 3 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技术重构数据存储和计算，⼀份数据，多引擎 数据计算。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，具备湖仓⼀体化的能⼒， 用户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎，组件少⽽精（All in One），提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 弹性伸缩，支持多集群协同。 存储层： Ø 存算分离，存储独立扩展。 Ø ⾼可靠，支持跨多数据中⼼的灾备复制。 Ø 节约成本，全局数据唯⼀存储，通过共享存储来实现数据共 享，避免拷贝和维护多份数据副本。 事务管理： Ø 存两种隔离级别：Read Committed、Repeatable Read Ø ⾼性能事务管理器，支持自动扩展。 Ø ⾼可靠性，支持故障自动容错。 Ø 租户之间的事务管理器完全隔离，互不⼲扰。

ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。 2 2 功能列表 • 弹性调度 – 支持任务在分布式场景下的分片和高可用 – 能够水平扩展任务的吞吐量和执行效率 – 任务处理能力随资源配备弹性伸缩 • 资源分配 – 在适合的时间将适合的资源分配给任务并使其生效 – 相同任务聚合至相同的执行器统一处理 – 动态调配追加资源至新分配的任务 失效转移 – 错过作业重新执行 – 自诊断修复 • 作业依赖 (TODO) – 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖 – 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖 • 作业开放生态 – 可扩展的作业类型统一接口 – 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等 – 易于对接业务作业，能够与 Spring 依赖注入无缝整合 • 可视化管控端 – 作业管控端 – 作业执行历史数据追踪 Bean，如数据源连 接池、Dubbo 远程服务等，更加方便的贴合业务开发。 5.2 弹性调度 弹性调度是 ElasticJob 最重要的功能，也是这款产品名称的由来。它是一款能够让任务通过分片进行水 平扩展的任务处理系统。 5.2.1 分片 ElasticJob 中任务分片项的概念，使得任务可以在分布式的环境下运行，每台任务服务器只运行分配给该 服务器的分片。随着服务器的增加或宕机，ElasticJob

resultMap="authorResult" columnPrefix="co_" /> 上面你已经看到了如何处理“有一个”类型关联。但是“有很多个”是怎样的?下面这 个部分就是来讨论这个主题的。 集合 集合 时你应该在大脑中保留它们的表现。 你的应用在 找到最佳方法前要一直进行的单元测试和性 能测试。好在 myBatis 让你后来可以改变想法,而不对你的代码造成很小(或任何)影响。 高级关联和集合映射是一个深度的主题。文档只能给你介绍到这了。加上一点联系,你 会很快清楚它们的用法。 鉴别器 鉴别器 扩展,这在第二个示例中讨论) 。如果没有任何 一个 实例相匹配,那么 MyBatis 仅仅使用鉴别器块外定义的结果映射。所以,如果 carResult 按如下声明:

0 码力 | 98 页 | 2.03 MB | 1 年前

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的数据结构数量已经从过去的五种增加到了九种， RDB-AOF 混合持久化模式的引⼊ 使得⽤户不必再陷⼊“⻥和熊掌不可兼得”的难题中， ⽽集群功能和模块机制的引⼊则让 Redis 在性能和功能上拥 有了近乎⽆限的扩展能⼒。 综上所述， 我们可以说现在的 Redis 跟五年前⽐起来已经完全不⼀样了， ⽽如何向读者讲述新版 Redis ⽅⽅⾯ ⾯的变化， 则是每⼀本 Redis 书都必须回答的问题。 本书以服务 Redis 为⽤户提供了字符串、散列、列表、集合、有序集合、HyperLogLog、位图、流、地理坐标等⼀系列 丰富的数据结构， 每种数据结构都适⽤于解决特定的问题。 在有需要的时候， ⽤户还可以通过事务、Lua 脚本、模块等特性， 扩展已有数据结构的功能， 甚⾄从零实现⾃⼰专属的数据结构。 通过这些数据结构和 特性， Redis 可以保证， ⽤户总是可以使⽤最适合的⼯具去解决⼿头上的问题。 完备的功能 在上述这些数据结构的基础上， 应⽤在更多不同的场景中， 或者给予⽤户以⽅便。 更重要的是， Redis 不仅可以单机使⽤， 还可以多机使⽤： 通过 Redis ⾃带的复制、Sentinel 和集群功 能， ⽤户可以将⾃⼰的数据库扩展⾄任意⼤⼩。 ⽆论你运营的是⼀个⼩型的个⼈⽹站， 还是⼀个为上千万 消费者服务的热⻔站点， 你都可以在 Redis 找到你想要的功能， 并将其部署到你的服务器⾥⾯。 ⻛驰电掣般的执⾏速度 Redis

需求响应慢 02 数据架构 数据同步ck 01 1，基于公司对数据要求为T+1 2. 基于现有开发人员水平及成本 因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度信息以及相关主题清单数据同步至clichouse数据 仓库 Oracle数据平台 • 通过kettle每天 定时导出文件至 本地 Etl服务器 • 通过clickhouse- client将文本导 入ck数据库 维度表 一般维度表数据量不大. 目前采用的是引擎Log+字典表(dictionary) 数 仓 建 设 – 主题事实清单表 主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle数据平台增量同步到ck数仓. 数 仓 建 设 – 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表 封装成一个视图,类 似如下 数 据 展 示 + 多 维 分析 采用开源报表系统davinci

架构图，分为数仓层、加速层、应用层三部分，数据架构 1.0 是 一个相对主流的架构，简单介绍一下各层的作用及工作原理：  数仓层：通过 ODS-DWD-DWS 三层将数据整合为不同主题的标签和指标体系， DWM 集市层围绕内容对象构建大宽表，从不同主题域 DWS 表中抽取字段。  加速层：在数仓中构建的大宽表导入到加速层中，Clickhouse 作为分析引擎， Elasticsearch 作为搜索/圈选引擎。