Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
不允许对数据做任何修改,不允许新建表、新建列、修改数据格式、按列排序等操作,也不允许设置自动日期智能:
路由协议的目的是实现端点之间端到端的网络层连接,每个会话的端点之间总是有一个前向和反向路径选择。
1、减少了管理任务(不需要人工去配置路由表了) 2、能够及时适应网络拓扑的变化 3、占用设备资源、占用网络带宽、降低网络效率!
3.解放业务,使业务方专注于业务逻辑本身:通过注解以搭积木方式引入各式资源,每个资源都是一行注解,极大提升业务方产出效率。
高可用性对于构建高可伸缩系统是一个极其重要的因素,那么什么是可用性,系统可用性和可靠性之间怎么区分。
Gergely Orosz(The Pragmatic Engineer Newsletter 作者)和 Abi Noda(DX 首席执行官,DevEx 框架创建者之一)在 Pragmatic Engineer 上发表了一篇题为“开发生产力度量:真实案例分析”的文章。InfoQ 报道了 Noda 对 17 家知名科技巨头所使用的工程指标的调查结果。Noda 发现,位居前列的团队并不会大规模采用像 DORA 或 SPACE 这样的框架,而是会混合使用特定于组织的定性和定量指标。Noda 和 Orosz 从指标实现团队所寻求的结果倒推,提供了定义此类指标的建议。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
双十一来了,你准备好了吗?不管你是否准备完毕,我们带来了全网首发的 PowerBI 秒级实时大屏展示方案,你可以直接用来展示双十一的实时状况。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象,优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中,每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询,执行这些查询会增加等待时间,特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能,最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢?一起来看看下面的例子吧! 当用户位于报告的单个页面上时,Power BI仅计算报表
时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。
前言 业务的高速发展驱动了腾讯DCN(Data Center Network)数据中心网络的大规模建设,对此我们通过设备自研、自动化系统等手段打造了高质量、低成本、高效率的智能DCN。近年来,随着大数据以及人工智能时代的来临,对性能有着苛刻诉求的分布式系统对网络提出了更高要求。因此,在规模与应用双重驱动下,我们也将极致性能与极致运营并驾齐驱,通过端网协同,构建高吞吐、低时延、高可用的极致DCN。 1.构建大规模网络的核心能力: 底层极简,上层智能 回顾过去几年DCN的演进历
Kubernetes的核心是资源管理和编排工具。可以将第1天操作作为重点来探索和体验它的酷特性来部署、监控和控制你的豆荚。但是,你还需要考虑第2天的操作。你需要关注以下问题:
问:为什么还没有更新10月的文章? 答:没学会呢。 问:10月PBI更新又没有特别复杂的内容。 答:非也。10月PBI更新是PBI史上里程碑。
从源设备到目的设备的特定路径上所有传出接口的开销总和,默认情况下,所有链路开销均为10。
2、编译vertor,这里需要你的服务器上安装有Node.JS, npm 和 Bower。这里几个工具请自行Google或百度安装。安装这些依赖后
翻译自 Why Did Grafana Labs Need to Add Adaptive Metrics? 。
“带你走进Apache Kylin的世界”
MySQL8.0.18刚刚发布,它包含一个全新的功能EXPLAIN ANALYZE,用来分析和理解查询如何执行。
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
企业如何规模化地赋能团队,以应对上云后所遭遇的未知暗债?在解决这个复杂问题的过程中,混沌工程诞生了。
Kylin沿用了原来的数据仓库技术中的Cube概念,把无限数据按有限的维度进行“预处理”,然后将结果(Cube)加载到Hbase里,供用户查询使用。
在当今企业降本增效、去肥增瘦的大环境下,大数据平台研发效能度量成为了重要的提升企业研发效率和产品质量的关键。本文介绍字节研发效能度量平台从 0 到 1 的完整演进过程,通过深入浅出工程实现过程中遇到的各类矛盾问题,帮助读者更好地应用技术解决方案,加深该领域的深入思考。
随着 DevOps 的持续火热,企业的信息化能力的持续加强,以及企业对于IT精益运行的迫切需要,从根本上提升 IT 的生产效率,加速部门、企业的业务创新能力。让团队从IT支撑部门,转向为IT创新部门。
本文介绍了如何编写高效、简洁且可靠的代码,通过减少冗余和提高性能来优化程序性能。同时,也讨论了编译器优化和程序性能分析方法,以及如何利用现代处理器的特性来提高代码性能。
运行生成树协议(STP)的以太网设备已部署在许多网络中。许多企业对STP习以为常,但是却没有按照行业最佳实践来配置它,STP错误比比皆是。
[R3]ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 NULL 0
度量值工作的两大核心步骤是筛选和计算,筛选函数是制定计算的范围,聚合函数的用途是计算。如果你能够领悟第一阶段学习的筛选和聚合共10个函数以及上下文的概念,你就掌握了度量值和DAX的精髓。左手漏斗筛选器,右手智能计算器,随心所欲的设计你的筛选和计算,Master of Power BI指日可待。这一节我们就来学习最强大的筛选函数Filter。
上周,对性能测试系列专题,在公号内发表了第一篇介绍:【性能系列连载一】开篇:性能测试不可不知的“干货”,但反响貌似并不太好,但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识,含着泪也得继续写。
获奖的作品主题是人力资源管理,但是本篇不单是写给人力的同学看的,希望能帮助到所有学 Power BI 的同学。所以我们不讲业务,只讲方法。
数据流程简单,数据处理流程简单,数据包括日志、DB log等,经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里,在大数据平台进行ETL后,通过大数据调度系统Ooize,每天定时写入到关系型数据库MySQL,再以MySQL中数据为基础产出各种报表。
文章:FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
导语:6月23日,腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容,具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家,欢迎大家来交流,指正。 给大家说下,我今天分享主要内容,分为三个主要内容: 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲,这个是当时大数据技术最
万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
Llama 2模型中最大也是最好的模型有700亿个参数。一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama 270b需要140 GB内存(700亿* 2字节)。
翻译 | 王柯凝 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】近日,Yann LeCun 等人发表了一篇针对未来实例分割预测的论文。该论文提出了一种预测模型,可通过预测卷积特征来对未来实例分割进行预测。该算法有以下几大优势: 可以处理模型输出大小不固定的情况,如对象检测和实例分割; 不需要使用带有标记的视频序列进行训练,可以直接从未标记的数据中计算出中间的 CNN 特征映射图; 支持可生成多个场景解释的模型,如曲面法线、对象边界框和人体部分标签,而不
Apache Kylin,作为一款开源的大数据分析平台,以其独特的预计算技术,为用户提供亚秒级的OLAP查询体验。无论是数据分析师还是大数据工程师,掌握Kylin的使用技巧,都将极大地提升数据洞察力和决策效率。本文将从Kylin的基本概念出发,深入解析其工作原理,分享我在使用过程中的常见问题及解决方案,同时附上实战代码示例,帮助你更有效地驾驭这一强大的分析工具。
黄凯耀 (Kaya) ACOUG核心会员,高级技术专家 曾经工作于Oracle Real World Database Performance Group,一个隶属于Oracle公司总部数据库产品管理的核心团队。大学及研究生时期专注于Linux应用开发和Linux内核开发工作。 编辑手记:AWR是Oracle数据库中一个非常重要的诊断工具,通过度量而展现问题,每一个DBA都应当深入理解这其中的知识,本文通过讲解和分析,展示AWR分析的过程。 概述:本篇文章重点对 AWR 报告中的 DB Time、DB
大多数测试人员在谈到性能测试时,往往会倍感压力。对于我来说更是如此,想做好性能测试需要庞大的知识体系,不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方,此次逐步揭开性能测试得神秘面纱,结合课堂学习及自身消化理解后的,归纳了一些性能测试的基础知识,希望对大家理解性能测试有所帮助。
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
在上周,我发布了微软DevOps转型深度案例解析系列的第一篇文章《万亿市值的帝国崛起-微软DevOps转型实践(一)》,介绍了微软Azure DevOps团队工程效率的重要基石 - Release Flow 分支策略,文章非常受欢迎,也引发了很多技术讨论。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时,就可以在页面设置自动刷新的时间间隔,如下:
在许多应用程序中部署神经网络时,模型大小和推理速度/功率已成为主要挑战。解决这些问题的一种有前途的方法是量化。但是,将模型统一量化为超低精度会导致精度显着下降。一种新颖的解决方案是使用混合精度量化,因为与其他层相比,网络的某些部分可能允许较低的精度。但是,没有系统的方法来确定不同层的精度。对于深度网络,蛮力方法不可行,因为混合精度的搜索空间在层数上是指数级的。另一个挑战是在将模型量化到目标精度时用于确定逐块微调顺序复杂度是阶乘级别的。本文介绍了 Hessian AWare 量化(HAWQ),这是一种解决这些问题的新颖的二阶量化方法。HAWQ 根据Block块的 Hessian 最大特征值选择各层的相对量化精度。而且,HAWQ基于二阶信息为量化层提供了确定性的微调顺序。本文使用 ResNet20 在 Cifar-10 上以及用Inception-V3,ResNet50 和 SqueezeNext 模型在 ImageNet 上验证了方法的结果。将HAWQ 与最新技术进行比较表明,与 DNAS 相比,本文在 ResNet20 上使用 8 倍的激活压缩率可以达到相似/更好的精度,并且与最近提出的RVQuant和HAQ的方法相比,在ResNet50 和 Inception-V3 模型上,当缩小 14% 模型大小的情况下可以将精度提高 1%。此外,本文证明了可以将 SqueezeNext 量化为仅 1MB 的模型大小,同时在 ImageNet 上实现 Top-1 精度超过 68%。
爱奇艺发展的大体时间线,2015 年前以离线分析为主,技术上是经典的 Hive + MySQL 方案,但缺点是报表查询比较慢,而且数据时效性差;2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别,分为两大类:Kylin 针对固定报表,在维度比较有限的情况下,通过一个预处理,TB 级别数据延时能在秒级,而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景,可以查询任意明细数据;2018 年以后从离线往实时去发力,其中 Kudu 支持实时插入和更新,Druid 支持事件流场景。
标准SQL借口 支持超大数据及 亚秒级相应 可伸缩性和高吞吐率 BI工具集成
大数据时代,数据的价值越来越被重视,企业从海量大数据中挖掘所需要的信息,用来驱动业务决策以获得更大的商业价值。
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
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