，有时与 DevOps 和 SRE 相关。...它由三个主要部分组成： Turbopack：一个功能强大且高效的增量打包器 Turborepo：提供了一个灵活而可扩展的增量构建系统 Turbo 引擎：低级增量计算和记忆引擎 关键特点： 适用于前端开发领域...它还包括一个具有挑战性 evals 的开源注册表。...它们设计精美，易于使用，并且完全可扩展，这是您下一个 Laravel 应用程序的理想起点。不要浪费时间一遍又一遍地构建相同的功能。...Table Builder：为任何情况打造出漂亮、优化且交互式数据表格，支持添加自定义列、筛选器和操作 Notifications：提供闪存通知给用户以及从数据库获取并在幻灯片弹窗中呈现通知或接收实时通知等重要事件处理能力
它包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...，那么在建立员工维度 时，我们需要将员工维度建立成父子型维度，这样在统计时，主管的工资会自动加上，避免了都是叶子节点才有数据的情况。...这样新来的数据要改写历史数据，这时我们要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID 号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...19.近源模型层到整合模型层的数据流算法-常规拉链算法 此算法通常用于无删除操作的常规状态表，适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改，但不删除，所以需每天获取当日末最新数据(增量或全增量均可)，先找出真正的增量数据...只是在最后一步只将属性非空即非0的记录才作为开链数据插入目标表; 23.近源模型层到整合模型层的数据流算法-经济型基于增量数据删除拉链算法 此算法基本等同于基于增量数据删除拉链算法，只是在最后一步只将属性非空及非
它包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...这样新来的数据要改写历史数据，这时我们要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID 号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...近源模型层到整合模型层的数据流算法----常规拉链算法： 此算法通常用于无删除操作的常规状态表，适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改，但不删除，所以需每天获取当日末最新数据(增量或全增量均可)，先找出真正的增量数据...近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型常规拉链算法： 此算法基本等同与常规拉算法，只是在最后一步只将属性非空即非0的记录才作为开链数据插入目标表。 24....近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型基于增量数据删除拉链算法： 此算法基本等同于基于增量数据删除拉链算法，只是在最后一步只将属性非空及非0的记录才作为开链数据插入目标表。 25.
例如当建立地区维度时我们将地区维度作为一个级别，层次为省、市、县三层，考虑到维度表要包含尽量多的信息，所以建立维度时要符合“矮胖原则”，即维度表要尽量宽，尽量包含所有的描述性信息，而不是统计性的数据信息...这样新来的数据要改写历史数据，这时要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...近源模型层到整合模型层的数据流算法----常规拉链算法 此算法通常用于无删除操作的常规状态表，适合这类算法的源表在源系统中会新增、修改，但不删除，所以需每天获取当日末最新数据(增量或全增量均可)，先找出真正的增量数据...近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型常规拉链算法 此算法基本等同与常规拉算法，只是在最后一步只将属性非空即非0的记录才作为开链数据插入目标表。...近源模型层到整合模型层的数据流算法--经济型基于增量数据删除拉链算法 此算法基本等同于基于增量数据删除拉链算法，只是在最后一步只将属性非空及非0的记录才作为开链数据插入目标表。
当目标端数据库存在与源端数据库相同的表名，这个表可能是原来就存在的，并且表中含有存量数据。针对此类情况，迁移组件提供多种冲突处理策略。...当遇到相同名称的表时，可以truncate快速删除表中所有数据，也可以保留现有数据，或者报错等待用户介入。高性能全量迁移全量迁移阶段，迁移组件对性能进行深度优化。...YStream一致性事务发送YStream在发送逻辑日志时，是以事务为单位发送的，且严格按照事务的顺序发送，用户无需关心回滚事务。...当一个事务的所有逻辑发送完后，才会发送下一个事务，并且仅发送已提交的事务。每条逻辑日志都有单调递增的position，使得客户端能够精确定位至特定的逻辑日志。...按表并发 介绍： 按表并发是根据表的对象id将逻辑日志哈希分组，分配给不同的线程，写入目标库。即每个表的DML只属于一个线程。
当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。...在每次增量更新时，只查询 updated_at 时间戳晚于最后一次处理时间的记录。 ◆ 自增ID加载 自增 ID 加载是查询并加载比上一次处理的 ID 值大的所有数据。...这需要一个严格有序的整型或长整型字段。在每次增量更新时，只查询 ID 值比上一次处理的 ID 值大的记录。这种方法通常用于查询存储不可变记录的表，比如发件箱表（参见 4.6 节）。...当客户端只需要较大数据集中的某个数据子集时，或者联结多个表中的数据并对其进行非范式化以避免内部数据模型过度暴露时，通常使用这种方法。...◆ 内部数据模型的隔离 关系型数据库可以通过使用底层数据的视图或物化视图来达到与内部数据模型的隔离。该技术可用来隐藏不应该暴露在数据存储之外的领域模型信息。 请记住，被解放的数据将是单一事实来源。
1.增量表和MERGE 以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。...当两个或多个数据不同且不匹配时，可以使用 INSERT 子句。 当给定数据与源不匹配时，也可以使用 UPDATE 或 DELETE 子句。...，它有助于获取每行相对于该特定分区中的第一个/最后一个值的增量。...将表转换为结构数组并将它们传递给 UDF 当您需要将具有一些复杂逻辑的用户定义函数 (UDF) 应用于每行或表时，这非常有用。...您的数据集可能包含相同类型的连续重复事件，但理想情况下您希望将每个事件与下一个不同类型的事件链接起来。当您需要获取某些内容（即事件、购买等）的列表以构建渠道数据集时，这可能很有用。
多样的更新机制，支持任务式更新及自动更新，同时也支持全量更新与增量更新，跨越秒级千数量到小时级亿数量的索引更新； 读写分离的机制，在离线利用庞大的计算资源加速构建索引的同时，不影响在线服务的高性能读；...总体设计 3.1 数据结构 - 为达成一个小目标，需要做出怎样的改变 为了满足单模块多模型的需求，SimSvr 使用了表的概念进行多模型的管理；另外，为支持亿级以上 HNSW 索引的表，并且希望能够并发加速构建索引...数据自动更新 在建表时，对其指定了一个 fs 的目录，该目录下，是一系列数字递增的目录； 当业务侧需要更新索引时，将最新的数据 dump 到更大的数字目录中； master 感知最大数字目录的更新，从而更新了元信息...worker 定期轮询 Chubby 获取数据的调度情况及最新的路由表信息； client 首次请求时，将随机请求一台 worker 获取最新的路由表信息并将其缓存在本地； client 在本地有路由表的情况下...3.4 系统拓展 - 篮子装满了该怎么办 SimSvr 将表拆分成了更小粒度的数据调度单位，且不要求每台机器上的数据一样，因此可以用拓展机器的方式，将集群的存储容量扩大； 对于单表而言，当读能力达到瓶颈时
星型模型：有一张事实表、以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过 主键/外键 相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，顾命名为星型模型。 ?...雪花模型：如果将星型模型中某些维度的表再做规范，抽取成更细的维度表，然后让维度表之间也进行关联，那么这种模型成为雪花模型（雪花模型可以通过一定的转换，变为星型模型） ?...增量构建：构建时读取的数据源是子集 3.1、构建流程 以全量构建为例，Cube 的构建主要包含以下步骤，由构建引擎来调度执行： ?...：保留最近设置阈值的 cube segments 个数，默认是0，它会保留所有历史构建的segments 触发增量构建在进行增量构建时，将增量部分的起始时间和结束时间作为增量构建的一部分提交给...仅当 Cube 中不存在任何 Segment，或者不存在任何未完成的构建任务时，Kylin 才接受 Cube 上新的构建任务。
不需要更改您的数据模型，例如 ‘Last Updated’ 列。 可以捕获删除操作。 可以捕获旧记录状态以及其他元数据，例如，事务 ID，具体取决于数据库的功能和配置。...从下图中我们可以分析全局锁和表锁的一些加锁流程，左边红色线条是锁的生命周期，右边是 MySQL 开启可重复读事务的生命周期。 以全局锁为例，首先是获取一个锁，然后再去开启可重复读的事务。...数据n:1业务 同样，当一个业务的数据规模达到一定的量级后，必然会涉及到水平拆分和垂直拆分的问题，针对这些拆分的数据需要处理时，就需要链接多个store进行处理，消费的位点就会变成多份，而且数据消费的进度无法得到尽可能有序的保证...所以，在一定业务场景下，需要将拆分后的增量数据进行归并处理，比如按照时间戳/全局id进行排序归并。...时，会首先向zookeeper询问当前是谁启动了canal instance，然后和其建立链接，一旦链接不可用，会重新尝试connect Canal Client的方式和canal server方式类似
当这些变更请求被最终审批通过后（Final Approved），与各个变更请求相关的非活动数据被转换为相应的活动数据。...数据的读写一般会从抽象层委托到各自的访问类Access Class。非活动数据则与Flex Entity Type一样，存储在MDG临时表中。...此外，当任何读取或写入操作发生时，系统会自动触发一次Flush。 当保存或提交变更请求时，变更的数据作为非活动数据，从MDF缓存写入MDF临时表中。...比如处于审批过程中的数据，属于非活动数据，因此需要从临时表中获取数据。...但是当变更请求激活后，状态变为Final Approved，此时非活动数据不复存在，当我们尝试Display CR时，会从活动区域来获取数据。所以通过CR的读取模式 = 1，是动态的。
互联网业务的快速发展使得大家已经从经营、分析的诉求重点转为数据化的精细运营上，如何做好精细化运营问题上来，当资源不够时用户就叫喊，甚至有的业务方会挽起袖子来自己参与到从数据整理、加工、分析阶段。...此时呢，原有建设数据平台的多个角色（数据开发、模型设计）可能转为对其它非专业使用数据方，做培训、咨询与落地，写更加适合当前企业数据应用的一些方案与开发些数据产品等。...在互联网数据平台由于数据平台变为自由开放，大家使用数据的人也参与到数据的体系建设时，基本会因为不专业性，导致数据质量问题、重复对分数据浪费存储与资源、口径多样化、编码不统一、命名问题等等原因。...排序（row_number） 我们依然每天获取增量数据，然后将增量数据插入到每个分区中，每个分区都是当天的增量数据，当然数据变化的话，同一个主键的记录会出现在多个分区中，所以如果我们要获取最新的完整版数据...对于这种变化，人工处理的话，就是手动在数仓对应的表中增加、修改字段，然后修改同步任务；这个最好可以搞成自动化的，比如，自动监控上游表结构的变更，变化后，自动去修改数仓中的表结构，自动修改同步任务。
备注：上一篇文章：Laravel5.2之Redis保存页面浏览量，在开发的时候有个逻辑有点在意：那篇文章再用Redis保存浏览量后，当浏览量达到设置的次数后刷到MySQL里，同时把Redis里该浏览量键抹掉...研究时，发现可以使用Model Observer来实现Model的事件变化来自动刷新flush下Redis，个人觉得有点像是定义了一个事件监听器监听模型事件一样。...//加上laravel前缀,因为Cache::remember会自动在每一个key前加上laravel前缀,可以看cache.php中这个字段:'prefix' =>...被刷进MySQL时，即saved()事件后，模型观察类有没有把['posts', 'model']这个标签的键给刷掉。...模型观察者这个功能能做很多事情，比如Model Update模型更新时发个通知。或者就像一篇文章的内容重新编辑保存后，把原来缓存内的该篇文章内容刷新下，这样下一个请求来的时候读的就是最新的文章内容了。
增量学习（IL）旨在连续地对序列任务学习深层模型，其中每个新任务包含一批新类别，而在推理时深层模型无法访问任务ID信息。...基于架构的方法通过扩展网络或限制对先前任务重要参数的学习率，为每个任务隔离深度模型内的组件。然而，这些方法中的大多数在推理时需要任务ID，这对于具有挑战性的持续增量学习（CIL）并不适用。...相比之下，作者的PECTP方法不仅在推理时不需要依赖任务ID，而且引入的附加参数数量可以忽略不计。...在无需排练且内存受限的增量学习（RFMCIL）中，内存缓冲区是有限的，当学习当前任务时不能重放之前任务的样本。...在学习第个增量任务时，作者将模型中每个Transformer块的输出特征表示为，。同时，模型也可以从每个Transformer块提取特征，相应的输出特征表示为，。
33.增量与全量并行运行的场景分析34.增量与全量并发同步一批数据的冲突35.同步完成后的数据校验逻辑分析36.数据迁移完成后的无损发布方案37.分库分表线上运维与扩容方案29.offset提交线程的启动和逻辑分析系统启动时...如果新版本系统发布时自动注册到注册中心，就会有一部分流量去读写多库多表。此时由于老版本系统还没完全下线，还会有一部分流量去读写单库单表。...如果一定要不停机发布，可以发布一个带有开关的新系统，开关默认是关闭的，而且新系统带有两种DAO模型。当开关关闭时，会通过DAO模型一往单库单表进行读写数据。...当开关打开时，会通过DAO模型二往多库多表进行读写数据。所以，开关控制的是应用要操作那种类型的DAO模型。...需要注意：源数据库的地址此时使用ShardingSphere配置为8库8表，目标库的地址此时使用ShardingSphere配置为16库16表。
每次都对完整状态进行 Checkpoint 是没有必要的，因为从一个 Checkpoint 到下一个 Checkpoint 的状态变化一般都不大，所以我们创建了增量 Checkpoint 功能。...总之，Flink 中的增量 Checkpoint 历史不会无限增长，并且 Flink 会自动删除旧的 Checkpoint。...当 Checkpoint 完成时，Flink 会在共享状态注册表中创建两条记录并将它们的计数设置为 1。...该 Checkpoint 会将这两个新文件复制到持久化存储中，并引用之前的两个文件。当 Checkpoint 完成时，Flink 会将所有引用文件的计数加 1。...如果集群故障特别严重并且 Flink TaskManager 必须从多个 Checkpoint 读取，那么恢复时间可能比使用非增量 Checkpoint 时更长。
造成灾难性遗忘的一个主要原因是「传统模型假设数据分布是固定或平稳的，训练样本是独立同分布的」，所以模型可以一遍又一遍地看到所有任务相同的数据，但当数据变为连续的数据流时，训练数据的分布就是非平稳的，模型从非平稳的数据分布中持续不断地获取知识时...以一个图像分类模型为例，我们希望模型具有增量学习新的图像和新的类别的能力，但前者更多地与迁移学习有关，因此任务增量学习(Task-incremental Learning)和难度更高一点的类增量学习(Class-incremental...上图展示了一个具有多头网络结构的模型学习新任务的不同策略，其中(a)为已经训练好的基于CNN的原始模型， 表示不同任务共享的CNN参数， 表示与原始任务相关的MLP参数，当加入一个新的分类任务时...从字面意思上来看，基于回放的增量学习的基本思想就是"温故而知新"，在训练新任务时，一部分具有代表性的旧数据会被保留并用于模型复习曾经学到的旧知识，因此「要保留旧任务的哪部分数据，以及如何利用旧数据与新数据一起训练模型...目前的增量学习方法通常「隐式地要求任务的性质差异不能太大」，当任务的性质和难度差异太大时，大部分增量学习方法的性能都会严重下降，甚至低于简单的基线模型。
最后迁移记录和迁移明细的状态，都会更新为同步成功状态。步骤四：根据表名分组进行批量插⼊。当查询源数据库的数据并过滤掉⼀些数据后，并不是⼀条⼀条插⼊到目标库中的。...循环滚动查询出来的每一批次数据处理完后，就更新迁移明细表中该批次的同步状态。当循环滚动从源数据库查不出数据后，就更新本次迁移记录为同步状态。...问题一：数据迁移系统消费MQ消息时，如何保证从MQ获取到的binlog消息不会丢失如果源数据库增删改操作了，但由于消费异常导致binlog消息丢失了，那么目标数据库中就没有对应的增量数据操作，这样源数据库和目标数据库的数据就会不...重做完成后，再来更新刚刚添加的消费记录的状态，将记录的状态从未消费更新为已消费状态。此时需要注意：定时任务1消费MQ的binlog消息后，并不是自动向MQ提交消息，⽽是需要进行⼿动提交。...改动二：修改Canal配置因为单库 -> 8库8表增量同步时，Canal监听的是单库的binlog。扩容时，Canal需要监听8库的binlog。
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