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- 前言前面已经介绍了HetuEngine是什么，本篇文章讲带你了解HetuEngine常见的应用场景，与业务场景相结合，判断HetuEngine是否适应于业务场景。HetuEngine常见应用场景交互式查询场景 现状和挑战：查询慢：数据从入湖、Hive批加工，再搬迁到DWS进行交互式分析，整个链条数据消费时延长，对“反欺诈”、“实时风控”等高效应用存在不满足的情况；效率低：数据从Hadoop... 前言前面已经介绍了HetuEngine是什么，本篇文章讲带你了解HetuEngine常见的应用场景，与业务场景相结合，判断HetuEngine是否适应于业务场景。HetuEngine常见应用场景交互式查询场景 现状和挑战：查询慢：数据从入湖、Hive批加工，再搬迁到DWS进行交互式分析，整个链条数据消费时延长，对“反欺诈”、“实时风控”等高效应用存在不满足的情况；效率低：数据从Hadoop...
- 误删表怎么办？当然是有备无患啦~DWS当前支持从自动快照和手动快照进行表恢复；First-> 进入细粒度快照能力模块：进入DWS服务，点击“集群管理”，选中存有业务表数据的集群，点击对应集群名称，进入集群详细也，点击“快照”打开细粒度快照开关； Question 1:不小心误删表schema_00_2.tab_00_2或者里边数据丢失，如何从自动快照中进入恢复？Answer 1：需要根据需求... 误删表怎么办？当然是有备无患啦~DWS当前支持从自动快照和手动快照进行表恢复；First-> 进入细粒度快照能力模块：进入DWS服务，点击“集群管理”，选中存有业务表数据的集群，点击对应集群名称，进入集群详细也，点击“快照”打开细粒度快照开关； Question 1:不小心误删表schema_00_2.tab_00_2或者里边数据丢失，如何从自动快照中进入恢复？Answer 1：需要根据需求...
- 在使用字符串处理函数时，有时会出现非预期结果的场景。在排除使用问题后，应该从encoding和数据本身开始排查。 在使用字符串处理函数时，有时会出现非预期结果的场景。在排除使用问题后，应该从encoding和数据本身开始排查。
- 本文介绍的DSC工具是针对数据库切换时面临的迁移任务而开发的免安装命令行工具。目的是提供简单、快速、可靠的SQL脚本迁移服务。 本文介绍的DSC工具是针对数据库切换时面临的迁移任务而开发的免安装命令行工具。目的是提供简单、快速、可靠的SQL脚本迁移服务。
- 对于单个集群上数据体量非常庞大的用户，可以在数据备份恢复时做到有的放矢，大量节省存放备份集的空间和相应费用。并且在表数据丢失或人为误删后，可以做到单张或多张表的快速恢复。 对于单个集群上数据体量非常庞大的用户，可以在数据备份恢复时做到有的放矢，大量节省存放备份集的空间和相应费用。并且在表数据丢失或人为误删后，可以做到单张或多张表的快速恢复。
- 集群运行过程中，根据集群的综合负载和业务接入情况进行分析：增加CN可以适当降低CPU消耗，增大接入连接数，分散CN节点业务压力，根据实际情况来识别是否要增加CN,如果是提升集群容量和扩展比能力，建议进行扩容操作。 支持在线运维：在符合增加CN、删除CN界面的准入条件下，找低峰期时间窗进行操作。准入条件：1.增加CN要求集群状态正常（集群状态为Normal，非均衡，低性能状态）2.如果存在一个... 集群运行过程中，根据集群的综合负载和业务接入情况进行分析：增加CN可以适当降低CPU消耗，增大接入连接数，分散CN节点业务压力，根据实际情况来识别是否要增加CN,如果是提升集群容量和扩展比能力，建议进行扩容操作。 支持在线运维：在符合增加CN、删除CN界面的准入条件下，找低峰期时间窗进行操作。准入条件：1.增加CN要求集群状态正常（集群状态为Normal，非均衡，低性能状态）2.如果存在一个...
- 在实际应用中，可能存在某一个文件太大，需要拆分成多个文件发送的情况，那么，GDS是否可以同时将拆分后的这些文件一次性加载到数据库呢？ 下文对以上场景进行了验证。 结论1：一个GDS进程能够处理同一个目标表对应的同一个目录下的多个文件，这些文件通常使用通配符指定。 结论2：多个GDS进程能够同时处理同一个目标表的多个目录下的多个文件，文件可以使用通配符指定。 结论3：一个GDS进程不支持同时 在实际应用中，可能存在某一个文件太大，需要拆分成多个文件发送的情况，那么，GDS是否可以同时将拆分后的这些文件一次性加载到数据库呢？ 下文对以上场景进行了验证。 结论1：一个GDS进程能够处理同一个目标表对应的同一个目录下的多个文件，这些文件通常使用通配符指定。 结论2：多个GDS进程能够同时处理同一个目标表的多个目录下的多个文件，文件可以使用通配符指定。 结论3：一个GDS进程不支持同时
- 现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法，其实在GaussDB(DWS)中，进制转换是非常方便的。这次就来对不同的场景一一进行解析，整理出来供大家翻阅参考。 现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法，其实在GaussDB(DWS)中，进制转换是非常方便的。这次就来对不同的场景一一进行解析，整理出来供大家翻阅参考。
- 目前Hudi只支持FlinkSQL进行数据读写，但是在实际项目开发中一些客户存在使用Flink DataStream API读写Hudi的诉求。 目前Hudi只支持FlinkSQL进行数据读写，但是在实际项目开发中一些客户存在使用Flink DataStream API读写Hudi的诉求。
- 在分布式系统中负载均衡是一个非常重要的功能，Apache HBase通常通过Region的数量实现负载均衡，本文将展开分析HBase负载均衡中SimpleLoadBalancer相关内容。 在分布式系统中负载均衡是一个非常重要的功能，Apache HBase通常通过Region的数量实现负载均衡，本文将展开分析HBase负载均衡中SimpleLoadBalancer相关内容。
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- Layout LM V2 在Layout LM V1的基础改变模型结构，讲视觉信息与文本信息通过attention进行融合编码， 提升信息融合的效率。模型结构以文本、布局、图像作为输入，建模交叉模态：文本编码：采用BERT类似的编码方式视觉编码：采用ResNeXt-FPN编码版面编码：多模态信息融合：预训练数据集：MVLM, Masker Visual-Language Model: 随机一... Layout LM V2 在Layout LM V1的基础改变模型结构，讲视觉信息与文本信息通过attention进行融合编码， 提升信息融合的效率。模型结构以文本、布局、图像作为输入，建模交叉模态：文本编码：采用BERT类似的编码方式视觉编码：采用ResNeXt-FPN编码版面编码：多模态信息融合：预训练数据集：MVLM, Masker Visual-Language Model: 随机一...
- 模型结构介绍主模型结构：使用BERT作为backbone，加入2-D绝对位置信息，图像信息，分别捕获token在文档中的相对位置以及字体、文字方向、颜色等视觉信息。Layout系列模型（LayoutLM,LayoutLMv2,LayoutXLM）2D位置嵌入：文档页面视为坐标系统（左上为原点）， 使用2张embedding table构造4种位置嵌入，横纵轴各使用1张嵌入表；图像嵌入：将文档... 模型结构介绍主模型结构：使用BERT作为backbone，加入2-D绝对位置信息，图像信息，分别捕获token在文档中的相对位置以及字体、文字方向、颜色等视觉信息。Layout系列模型（LayoutLM,LayoutLMv2,LayoutXLM）2D位置嵌入：文档页面视为坐标系统（左上为原点）， 使用2张embedding table构造4种位置嵌入，横纵轴各使用1张嵌入表；图像嵌入：将文档...
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