- 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.4节,作者是朱凯。 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.4节,作者是朱凯。
- 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.3节,作者是朱凯。 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.3节,作者是朱凯。
- 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.2节,作者是朱凯。 本书摘自《企业级大数据平台构建:架构与实现》——书中第2章,2.3.2节,作者是朱凯。
- OCO-2 Level 2 geolocated XCO2 retrieval results and algorithm diagnostic information, Retrospective Processing V11r (OCO2_L2_Diagnostic) at GES DISC简介版本 11r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用,并被版本 11r 取代。轨道碳观测... OCO-2 Level 2 geolocated XCO2 retrieval results and algorithm diagnostic information, Retrospective Processing V11r (OCO2_L2_Diagnostic) at GES DISC简介版本 11r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用,并被版本 11r 取代。轨道碳观测...
- 引言我做大数据开发从最早的传统数仓到现在的物联网、金融量化项目,见过太多团队在时序数据库选型上栽跟头。最近两三年,我接到的咨询里,十个大数据项目有七八个要用时序数据库:设备测点、金融要存行情tick数据、互联网要存业务监控指标、车联网要存车辆运行数据……越来越多的业务产生海量带时间戳的数据,传统数据库顶不住,专门的时序数据库成了刚需,但网上的选型攻略要么太老,要么带着明显的偏向,很多朋友看完... 引言我做大数据开发从最早的传统数仓到现在的物联网、金融量化项目,见过太多团队在时序数据库选型上栽跟头。最近两三年,我接到的咨询里,十个大数据项目有七八个要用时序数据库:设备测点、金融要存行情tick数据、互联网要存业务监控指标、车联网要存车辆运行数据……越来越多的业务产生海量带时间戳的数据,传统数据库顶不住,专门的时序数据库成了刚需,但网上的选型攻略要么太老,要么带着明显的偏向,很多朋友看完...
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- OCO-2 Level 2 geolocated XCO2 retrieval results and algorithm diagnostic information, Retrospective Processing简介轨道碳观测站(OCO-2)是美国宇航局首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务,其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载... OCO-2 Level 2 geolocated XCO2 retrieval results and algorithm diagnostic information, Retrospective Processing简介轨道碳观测站(OCO-2)是美国宇航局首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务,其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载...
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- 引言在工业 4.0 的宏大叙事中,数字化转型正从“连接万物”的初级阶段向“即时决策”的高级阶段跨越。如果说上半场的重点在于如何通过各种协议将传感器信号接入系统并“存下来”,那么下半场的决胜点则在于:企业能否在数据产生的瞬时,就将其转化为具有生产力的决策指令。这种转变,不仅是计算速度的赛跑,更是工业基础软件从传统的“存储中心化”向“计算中心化”的范式变迁。 一、 工业 4.0 的新瓶颈:被延... 引言在工业 4.0 的宏大叙事中,数字化转型正从“连接万物”的初级阶段向“即时决策”的高级阶段跨越。如果说上半场的重点在于如何通过各种协议将传感器信号接入系统并“存下来”,那么下半场的决胜点则在于:企业能否在数据产生的瞬时,就将其转化为具有生产力的决策指令。这种转变,不仅是计算速度的赛跑,更是工业基础软件从传统的“存储中心化”向“计算中心化”的范式变迁。 一、 工业 4.0 的新瓶颈:被延...
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- 在 MySQL 运维中,大数据量 DELETE 是一个常见场景。比如清理历史日志、删除归档后的冗余数据、处理过期记录,或者修正一批不再需要保留的业务数据。这类操作在测试环境里通常比较直接,但放到生产环境后,关注点会发生变化。讨论的重点不只是“能不能执行”,还包括:• SQL 扫描范围有多大• 持锁时间是否可控• 业务读写是否会受到影响• 执行过程是否便于观察和复盘• 同类任务后续是否便于复用... 在 MySQL 运维中,大数据量 DELETE 是一个常见场景。比如清理历史日志、删除归档后的冗余数据、处理过期记录,或者修正一批不再需要保留的业务数据。这类操作在测试环境里通常比较直接,但放到生产环境后,关注点会发生变化。讨论的重点不只是“能不能执行”,还包括:• SQL 扫描范围有多大• 持锁时间是否可控• 业务读写是否会受到影响• 执行过程是否便于观察和复盘• 同类任务后续是否便于复用...
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- 摘要:瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构,随着数据规模增长,在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB,构建湖仓一体化探索分析平台,在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速,显著提升查询性能并简化架构,完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团,旗下拥有国内产... 摘要:瓴岳科技原数据平台基于 Hive 与 StarRocks、Spark 多引擎协同架构,随着数据规模增长,在性能与易用性上逐渐面临瓶颈。通过引入阿里云 SelectDB,构建湖仓一体化探索分析平台,在无需迁移数据的前提下实现对 Hive 数据湖的透明加速,显著提升查询性能并简化架构,完成从多引擎协同向统一分析平台的升级。瓴岳科技是一家以大数据与人工智能为核心的数字科技集团,旗下拥有国内产...
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