本文将谈谈MXNet定义计算步骤的方式。1. 数据流编程symbol 可以说是 MXNet 最重要的一部分API了，主要定义了计算流程。...在MXNet中，NDArrays是数据结构，那么接下来需要写代码（算法）了，所谓的代码或者算法其实就是如何指导计算机来进行一步步的计算。...然而神经网络从本质上来说是一种并行的结构：在特定的技术层中，所有输出都可同步计算。每个层也可以并行运行。因此为了获得最佳性能，我们必须使用多线程或其他类似机制自行实现并行处理。...0和1之间的随机浮点数。...这种数据和计算之间明确的区分使得我们可以在不同环节同时获得最佳效果：我们可以使用自己已经很熟悉的指令式编程模式加载和准备数据，甚至可以在这个过程中使用外部库（整个过程和传统编程方式完全相同）。
如果企业开始将其应用程序和工作负载迁移到云平台中，那么现在是使用以下10个更注重性能的步骤来优化其云计算基础设施的时候了。...4.计算存储和网络管理 企业在存储工作负载之前计算其云存储要求，在闪存和机械硬盘之间有效地转移工作负载非常重要。此外，需要考虑根据工作负载和应用程序分配计算资源。...在云平台中的高效网络管理方面，软件定义网络可能是最动态和最可靠的网络管理配置，它可以在云计算环境中监控和提高网络性能。...10.云编排和自动化 云编排的目标是自动化管理私有云和公有云之间的连接和操作所需的任务，它有助于以特定方式集成自动化任务以改进业务功能。...这只是一个新的开始，它具有许多进一步改进企业的应用程序的潜力。如果企业实施了这些重要步骤，那么可以通过实施正确的工具、流程和方法集来提高云计算基础设施的整体效率。
♣ 题目部分 在Oracle中，物理DG和快照DG相互转换的步骤有哪些？ ♣ 答案部分 如何将一个物理DG转换为一个快照DG呢？...并且关闭数据库所有节点到MOUNT阶段： alter database recover managed standby database cancel; alter database close; 只需要执行一条非常简单的SQL...，节点二处于关闭状态： STARTUP FORCE MOUNT; 或： alter database close; #节点1 shutdown immediate #节点2 只需要执行一条非常简单的SQL...只在节点一执行： alter database convert to physical standby; 以下命令可以查询出数据库的角色： startup force mount; select inst_id...DG的搭建过程可以参考我的BLOG：https://ke.qq.com/course/318038?
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...在Flink中，可以通过指定时间戳和水位线来处理事件时间。时间戳用于为每个事件分配一个时间戳，而水位线用于表示事件时间的进展。Flink使用水位线来处理延迟数据和乱序数据，以确保结果的准确性。...在Flink中，默认使用处理时间进行处理，即使用数据到达流处理引擎的时间作为事件的时间戳。...事件时间在流计算中非常重要的原因有以下几点： 数据的真实性： 事件时间可以反映数据的真实发生顺序，它是根据事件在源系统中产生的时间来确定的。...在一些应用场景中，数据的时间戳非常重要，例如金融交易、日志分析等。使用事件时间可以确保结果的准确性，避免数据乱序和延迟带来的问题。
那么如果我们想将 SQL 应用到流处理中，必然要站在巨人的肩膀（批数据处理的流程）上面进行，那么具体的分析思路如下： ⭐ 步骤一：先比较 批处理 与 流处理 的异同之处：如果有相同的部分，那么可以直接复用...⭐ 步骤二：摘出 1 中说到的不同之处，分析如果要满足这个不同之处，目前有哪些技术是类似的 ⭐ 步骤三：再从这些类似的技术上进一步发展，以满足将 SQL 应用于流任务中 博主下文就会根据上述三个步骤来一步一步介绍...那么就可以认为一条表示了输入、处理、输出的 SQL 就是一个构建物化视图的过程。 映射到我们的流任务中，输入、处理逻辑、输出这一套流程也是一个物化视图的概念。...相比批处理来说，流处理中，我们的数据源表的数据是源源不断的。那么从输入、处理、输出的整个物化视图的维护流程也必须是实时的。...5.SQL 流处理实际应用：动态表 & 连续查询技术的两个实战案例 总结前两节，动态表 & 连续查询 两项技术在一条流 SQL 中的执行流程总共包含了三个步骤，如下图及总结所示： Query ⭐ 第一步
在 Kettle中数据的最小单位是数据行(row),数据流中流动其实是缓存的行集(RowSet) 2.5.3 步骤 步骤(控件)是转换里的基本的组成部分，快速入「]的案例中就存在两个步骤，“CSV...–个步骤的数据发送可以被设置为分发和复制， 分发是目标步骤轮流接收记录，复制是所有的记录被同时发送到所有的目标步骤 2.5.4 跳（Hop） 跳就是步骤之间带箭头的连线，跳定义了步骤之间的数据通路...跳实际上是两个步骤之间的被称之为行集的数据行缓存，行集的大小可以在转换的设置里定义。...企业级ETL 经常会用到这两个控件来进行数据库更新的操作 两者区别： 更新是将数据库表中的数据和数据流中的数据做对比，如果不同就更新，如果数据流中的数据比数据库表中的数据多，那么就报错。...但是，作业项和转换步骤有下面几点不同： 1.转换步骤与步骤之间是数据流，作业项之间是步骤流。
图3 执行器整体执行流程图 上文 openGauss 执行器概述中描述了执行器在整个数据库架构中所处的位置，执行引擎的执行流程非常清晰，分成3个阶段。 (1)初始化阶段。...BitmapOr 需要对两个或以上位图进行或操作的流程 RecursiveUnion 用于处理with recursive递归查询 Limit 用于处理下层数据的limit操作 VecToRow 用于普通执行器和向量化执行器之间数据传输的转换...(4)取相同下标的内、外表，重复步骤(1)和(2)中的算法进行元组输出。 (5)重复步骤(4)的操作，直到处理完所有的经过分区后的内、外表。...（三）表达式计算 除了算子，为了代数运算符的完备性，还需要有表达式的计算。根据SQL语句的不同，表达式的计算可能产生在每个算子上，用于进一步处理算子上的数据流。表达式的计算主要有以下两个功能。...表达式计算的核心是对表达式树的遍历和计算，前面说到算子也是用树来表达执行计划。树这个基础的数据结构在执行器的流程中扮演了非常重要的角色。
，同时也希望同各位朋友交流软件架构和云计算架构的经验，在此也感谢徐老师对于本文的审核和修订。...在处理这个问题过程中，有两个难点需要解决。 1. 确认要恢复的binlog的开始和结束。 2. 根据binlog的开始和结束，确认数据恢复方案，以及是否需要需要排除在这个时间段发生的其他干扰数据。...在以上的步骤里，已经在仿真环境复盘了生产环境的故障，同时在也仿真环境里里安装了binlog转成sql的工具。 2....(b) 在这个模板上创建几个测试实例 (c) 通过接口去删除这个工作流模板，观察应用产生的sql，以此来确认本人提供的sql是否正确。...发布流程自动化，应用代码发布自动化发布，尽量避免人为参与。 2. 应用发布流程标准化，所有的脚本和上线的新的应用的步骤必须经过验证才能上线。 全文至此结束。
第二章数据库设计中提到了SQL、关系代数之间的联系和转换，同时提到了关系操作符。关系的本质上是元组（表中的每行，即数据库中每条记录）的集合，关系代数实际上是定义为集合上的一系列操作。...Ⅰ.执行流程 执行器整体执行流程如图3所示： 图3 执行器整体执行流程图 在第一节中，我们描述了执行器在整体数据库架构中所处的位置，执行引擎的执行流程非常清晰，分成3段。...BitmapOr 需要对两个或以上位图进行或操作的流程 RecursiveUnion 用于处理with recursive递归查询 Limit 用于处理下层数据的limit操作 VecToRow 用于普通执行器和向量化执行器之间数据传输的转换...(2) 扫描外表元组，根据连接键计算hash值，直接查找hash表进行连接操作，并将结果输出，在这个步骤中，会反复读取外表直到外表读取完毕，这个时候join的结果也将全部输出。...树这个基础的数据结构在执行器的流程中扮演了非常重要的位置。
Hive: 建立在Hadoop之上的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言（HQL），使得数据分析师和开发者能够使用类SQL语句处理和查询存储在Hadoop中的数据。 7....Spark: 虽然Spark不是Hadoop项目的一部分，但它与Hadoop生态系统紧密集成，是一个快速且通用的计算引擎，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种工作负载。...Sqoop: 一个工具，用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输大量数据，支持数据导入导出操作。 11....特征工程： - 在 Hadoop 或 Spark 上执行特征提取和转换，如归一化、编码（如独热编码）、创建衍生特征等。这一步骤对于提高模型训练的效率和准确性至关重要。 4....这一系列步骤充分利用Hadoop的分布式计算优势，高效大规模地处理数据。
可以在表和DataStream/DataSet之间无缝转换，允许程序混合Table API以及DataStream和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。...这种抽象在语义和表达方面类似于Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。...转换在DataStream operators算子和DataSet转换文档中。 | 并行数据流 Flink中的程序本质上是并行和分布式的。...在重新分配交换中，元素之间的排序仅保留在每对发送和接收子任务中（例如，map()的子任务[1]和keyBy/window的子任务[2]。...状态计算的状态保持在可以被认为是嵌入式键/值存储的状态中。状态被严格地分区和分布在有状态计算读取的流中。
5.Hop：用于在Transformation中连接Step，或者在Job中连接Job Entry，是一个数据流的图形化表示。...在Kettle里，数据的单位是行，数据流就是数据行从一个步骤到另一个步骤的移动。 数据流有时候被称为记录流 Step步骤： 步骤（控件）是转换里的基本组成部分。...计算器（控件）是一个函数集合来创建的新的字段，还可以设置字段是否删除（临时字段）。 剪切字符串（控件）是指定输入吧v 流字段裁剪的位置剪切出新的字段。...数据流必须进行排序 Kettle流程控件（重点） 流程主要用来控制数据流程和数据流向 Switch/Case(控件)让数据流从一路到多路 过滤记录（控件）从数据流从一路到两路（很想编程的IF语句true...但是，如果你仔细观察，还是会发现作业项有一些地方不同于步骤； 在作业项之间可以传递一个结果对象。
二 技术实现 在项目实施阶段，需要从需求分析、技术方案设计、测试联调几个步骤展开工作。本文重点不放在软件开发流程上， 而是就设计模式选择和数据结构算法设计做下重点讲解。...需求分析 在需求分析阶段， 我们明确了自动生成SQL模块所需要考虑的需求点， 主要包含如下几点： 需要支持多个事实表（流表）、多个维度表连表，其中一个事实表是主表，其他的均为辅助表。...主表对辅助表为1:1或N:1，也就是说主表的粒度是最细的， 辅表通过唯一键来和主表连接。 流表中可能存在唯一键一致的多张流表， 需要通过全连接关联。唯一键不同的表之间通过左连接关联。...SQL填充：填充Flink同步表映射SQL语句， Flink计算SQL语句， Flink结果表映射SQL语句。 保存：把SQL和建表数据存入数据库， 之后的请求可以复用已有的数据， 避免重复建表。...五 总结 限于篇幅， 本文重点在于介绍自动生成sql功能开发中运用到的主要数据结构和设计模式思想。 目前我们实现了任意张表关联sql自动生成并发布， 整体延迟控制在2s以内。
可以把流计算等同于在一个静态表上的批处理查询，Spark会在不断添加数据的无界输入表上运行计算，并进行增量查询。...数据到达和得到处理并输出结果之间的延时超过100毫秒。 2、持续处理模型 Spark从2.3.0版本开始引入了持续处理的试验性功能，可以实现流计算的毫秒级延迟。...在持续处理模式下，Spark不再根据触发器来周期性启动任务，而是启动一系列的连续读取、处理和写入结果的长时间运行的任务。...import split from pyspark.sql.functions import explode 由于程序中需要用到拆分字符串和展开数组内的所有单词的功能，所以引用了来自...不同的流计算查询类型支持不同的输出模式，二者之间的兼容性如下表所示。
➢转换里的步骤通过跳来连接，跳定义了一个单向通道，允许数据从一个步 骤向另一个步骤流动。在Kettle里，数据的单位是行，数据流就是数据行 从一个步骤到另一个步骤的移动。...数据流的另一个同义词就是记录流。 ➢除了步骤和跳,转换还包括了注释，注释是一个小的文本框，可以放在转 换流程图的任何位置。注释的主要目的是使转换文档化 4....➢转换的跳就是步骤之间带箭头的连线，跳定义了步骤之间进行数据传输的 单向通道。 ➢从程序执行的角度看，跳实际上是两个步骤线程之间进行数据行传输的缓 存。...➢配置数据库连接后，“表输入”弹框中会显示新建的数据库连接 ➢在“表输入”弹框中，点击“获取SQL语句”按钮，将弹出“数据库浏览器” ➢选择之前创建好的student表,选择“student”表后，...在弹出的配置 对话框中，点击选定“文件& 工作表”进行配置 ➢在“Microsoft Excel 输出”步骤 的配置对话框中，点击选定“内容” 进行配置。
我们将使用Spark Streaming进行数据流处理，结合常见的数据处理和可视化库，实现实时的数据流分析和可视化展示。...本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤，并提供相应的代码示例和技术细节。 1. 引言 随着大数据时代的到来，实时数据分析和可视化变得越来越重要。...数据流处理 数据流处理是实时数据分析的核心步骤，它涉及数据的接收、处理和转换。在本文中，我们将使用Spark Streaming进行数据流处理。...processed_data.foreachRDD(lambda rdd: visualize_realtime_data(rdd.collect())) 6.部署和扩展 在实时数据流分析和可视化的实战中...通过使用Spark Streaming进行数据流处理、Spark SQL进行实时计算和常见的可视化库进行可视化展示，我们能够实时获取和分析数据，并以直观的方式将结果呈现出来。
此外，对于订单状态实时变更数据同步，会采用消息队列进行数据传输， 5.数据集成 数据集成是把不同来源、格式数据在逻辑上或物理上有机地集中，实现异构数据源之间的数据同步和传输，是后期数据处理应用的前序步骤...将关系型数据库的数据导入到Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase B....是利用SQL语句查询存储在HDFS文件系统上的计算查询引擎，可以处理超大数据量，缺点是执行map和reduce过程性能会比较慢。...作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似,是实时数仓建设的常用组件。...是基于低成本的开放平台基础上提供强大的并行数据计算性能和海量数据管理能力。
2.2.1 Spark实现原理Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了内存计算、流处理、图计算等多种计算模式。...在风险数据集市的加速层中，Spark通过以下步骤实现数据的处理：数据输入：从Kafka等消息队列中读取实时数据。...在风险数据集市的服务层中，HBase通过以下步骤实现数据的存储和查询：数据写入：通过HBase的API将处理后的数据写入HBase表中。数据查询：通过HBase的API对存储的数据进行查询和分析。...在风险数据集市的服务层中，可以通过Hive创建可查询的视图，方便用户进行数据查询和分析。...4.3 数据查询和分析用户可以通过服务层提供的查询和分析接口，对存储在HBase中的风险数据进行查询和分析。服务层通过Hive等工具创建可查询的视图，方便用户进行数据查询和分析。
2.2.1 Spark实现原理 Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了内存计算、流处理、图计算等多种计算模式。...在风险数据集市的加速层中，Spark通过以下步骤实现数据的处理： 数据输入：从Kafka等消息队列中读取实时数据。...在风险数据集市的服务层中，HBase通过以下步骤实现数据的存储和查询： 数据写入：通过HBase的API将处理后的数据写入HBase表中。...在风险数据集市的服务层中，可以通过Hive创建可查询的视图，方便用户进行数据查询和分析。...4.3 数据查询和分析 用户可以通过服务层提供的查询和分析接口，对存储在HBase中的风险数据进行查询和分析。服务层通过Hive等工具创建可查询的视图，方便用户进行数据查询和分析。
主要贡献设计了一个通用系统 DataCopilot，它将不同领域的数据源和多样化的用户需求连接起来，通过将 LLM 集成到整个流程中，减少了繁琐的劳动和专业知识。...每个接口都有清晰明确的功能描述。如图 2 所示的两个示例，Data-Copilot 通过实时请求中的规划和调用不同的接口，形成了从数据到多种形式结果的工作流程。...在接口描述和示例的指导下，Data-Copilot 在每个步骤内以顺序或并行的方式精心安排接口的调度。...步骤2：点击“确定”按钮提交步骤3：在文本框中输入你想要查询的请求，或者直接从示例框中选择一个问题，它会自动出现在文本框中。...步骤4：点击“开始”按钮提交请求步骤5：Data-Copilot将在“解决步骤”中显示中间调度过程，并在最后呈现文本（摘要和结果）、图像和表格。
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