大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 源软件项目，支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集，并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop

Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注意，本文选择了 实现。 ## 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。  图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问

## ZPLAY 掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 ts/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p4_1.jpg) 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2 极致 可信赖  ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布 Continuous Delivery 3. 持续部署 Continuous Deployment ## Continuous

## 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 ## --πDataCS简介 ## 吴疆 拓数派产品市场总监  ## 吴疆 拓数派(Openpie)产品市场总监 深耕云计算和数据库行业十余年 毕业于清华大学计算机系，先后在IBM，EM C，Pivotal，VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 02 πDataCS简介 03 πDataCS与龙晰 ### 01. 拓数派简介 # 全球数据计算系统引领者 杭州拓数派科技发展有限公司（又称"OpenPie"）是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。作为国内云上数据库和数据计算领域的引领者，拓数派以“Data Computing for for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命，致力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准，驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System

## 大模型时代下向量数据库的设计与应用 msup $ ^{®} $ | ARCHNOTES 架構 ## 个人简介  邱培峰 拓数派向量数据库负责人 目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品，聚焦于大模型与大数 据领域。拥有多年数据库内核研发和配套解决方案架构经验，在加入拓数派前曾就职于开源大数据平台Greenplum团队，担任外部数据源访问框架，对象存储访问扩展，ETL工具等产品模块的研发，并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献，拥有丰富的存储模块核心开发和性能优化等实践经验。 ## 拓数派：大模型数据计算系统先行者 - 拓数派（OpenPie）是立足于国内的基础数据计算领域高科技创新机构； 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学团队和数字化转型团队； - 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据计算引擎方向进行创新，全面拥抱AI技术趋势。 # 虚拟数仓 拓数派/数仓虚拟化 PieCloudDB产品技术 数企虚拟化由拓数派（杭州拓数派科技发展有限公司，又称“OpenPie”）于2023年3月正式提出。 数仓虚拟化 $ ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台

Failed()) { g_latency_recorder << cntl.latency_us(); } ## BRPC EndPoint EndPoint是一个代表通讯地址的数据结构，是一个C++类。 字段： ip，port .在Socket创建时需要提供EndPoint .Socket::Connect时需要Remote EndPoint .Accept的Socket可以获得Remote Accept的Socket可以获得Remote EndPoint ## BRPC Socket对象 .brpc最终的网络通讯都集中在socket对象里面 ·读socket通过EventDispatcher触发 ·上层发送网络数据通过写socket完成，不能立刻完成的，则去启动后台bthread去完成。 ## BRPC SocketMap ·根据EndPoint作为一个map的Key，Value是Socket对象 .So ## UCX .NVIDIA Mellanox 开源项目 ·支持RDMA，TCP，Shared memory等 ·能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ·编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ·有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ·有性能测试工具 ·比较详细的文档 ## Architecture Applications MPICH, Open-MPI

MATLAB与Spark/Hadoop相集成：实现大数据的处理和价值挖 马文辉  ## 内容 ## 大数据及其带来的挑战 ## ■ MATLAB大数据处理 tall数组 并行与分布式计算 ## ■ MATLAB与Spark/Hadoop集成 MATLA ## 应用演示－汽车传感器数据分析 ## 大数据概述 大数据的"4V"特征： - Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展 Variety - 数据种类，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 - Velocity Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速数据处理速度是决定大数据应用的关键 ## 大数据带来的挑战 传统的工具和方法不能有效工作 — 访问和处理数据变得困难； - 需要学习使用新的工具和新的编程方式； - 不得不重写算法以应对数据规模的增大； 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 - 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； - 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响；

## 全民双十一 基于容器服务的大促备战  李斌 阿里云容器服务  ## 我是谁 安全加固离线计算开发运维一体化极致性能故障演练大数据边缘计算全链路压测全站上云高可用人工智能 [Image](/uploads/documents/4/7/3/a/473a77ef3e79496ce57ea869b48b9312/p9_11.jpg) 云日志 限流，熔断， 降级，系统保护 日志类数据采集、 消费、投递及查询 分析功能 挂卷 ![Image](/uploads/documents/4/7/3/a/473a77ef3e79496ce57ea869b48b9312/p9_12

李涛，APUS董事长兼CEO 2023年12月发布 设计：张琪 ## LLM 技术报告 大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。 LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言处 ## LLM Tech Map ## 大模型 ➢ 备案上线的中国大模型 知名大模型 知名大模型应用 LLMOps 大模型聚合平台 ## 工具和平台 ➢ 开发工具 插件、IDE、终端代码生成工具 ## AI 编程 ## 算力 ## 基础设施 向量数据库 数据库向量支持 ➢ 大模型框架、微调 (Fine Tuning) ➢ 大模型训练平台与工具 ## LLM Agent Agent ## 编程语言 ## LLM Tech Map 大模型技术图谱  ## 基础设施 AquilaDB Annoy marqo MongoDB Faiss Weaviate Qdrant ScanN ROCKSET

## 数据迁移 ## 存量 MySQL 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移，及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。 ## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。 ## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。 ## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从 库。