- 大多数电商类企业都会搭建自己的个性化推荐系统，利用自己拥有的用户数据、商品数据、用户行为数据以及各种维度计算得来的标签画像计算用户偏好，推荐最佳商品给用户，最大化地促进交易。一个典型的推荐系统包括批处理计算、实时处理层、推荐应用3部分，是典型的Lamda架构。搭建这个平台最费时耗力的事莫过于对批、流作业的编排，作业组织管理以及任务调度了。但是这一切，用DAYU的数据开发功能几个任务可通通搞定... 大多数电商类企业都会搭建自己的个性化推荐系统，利用自己拥有的用户数据、商品数据、用户行为数据以及各种维度计算得来的标签画像计算用户偏好，推荐最佳商品给用户，最大化地促进交易。一个典型的推荐系统包括批处理计算、实时处理层、推荐应用3部分，是典型的Lamda架构。搭建这个平台最费时耗力的事莫过于对批、流作业的编排，作业组织管理以及任务调度了。但是这一切，用DAYU的数据开发功能几个任务可通通搞定...
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- 智慧农业是智能农业专家系统的简称，一般是指利用物联网技术、“5S”技术、云计算技术和大数据等信息技术实现“三农”产业的「数字化、智能化、低碳化、生态化、集约化」，从空间、组织、管理整合现有农业基础建设、通信设备和信息化设施，使农业和谐发展，实现“「高效、聪明、智慧、精细」”和可持续生态发展，是将科学技术融合在农业发展领域中的具体实践和应用。 智慧农业是智能农业专家系统的简称，一般是指利用物联网技术、“5S”技术、云计算技术和大数据等信息技术实现“三农”产业的「数字化、智能化、低碳化、生态化、集约化」，从空间、组织、管理整合现有农业基础建设、通信设备和信息化设施，使农业和谐发展，实现“「高效、聪明、智慧、精细」”和可持续生态发展，是将科学技术融合在农业发展领域中的具体实践和应用。
- 一、执行计划是什么，有什么作用SQL语句在数据库中，经过SQL解析器时，解析器会分析SQL语句，并根据索引等信息，制定数据查询的步骤顺序。我们可以通过在SQL语句前添加 EXPLAIN关键字来输出执行计划。通过分析执行计划，我们可以了解到：SQL的索引使用情况。连接查询的执行顺序。查询扫描的数据函数。二、SQL执行顺序分析在了解执行计划之前，首先要清楚数据库SQL的执行顺序。SQL书写顺序：... 一、执行计划是什么，有什么作用SQL语句在数据库中，经过SQL解析器时，解析器会分析SQL语句，并根据索引等信息，制定数据查询的步骤顺序。我们可以通过在SQL语句前添加 EXPLAIN关键字来输出执行计划。通过分析执行计划，我们可以了解到：SQL的索引使用情况。连接查询的执行顺序。查询扫描的数据函数。二、SQL执行顺序分析在了解执行计划之前，首先要清楚数据库SQL的执行顺序。SQL书写顺序：...
- 01什么是小文件？生产上，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，来获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。02小文件问题的影响一方面，大量的小文件会给Hadoop集群的扩展性和性能带来严重的影响。NameNode在内存中维护整个文件系统的元数据镜像，用户... 01什么是小文件？生产上，我们往往将Spark SQL作为Hive的替代方案，来获得SQL on Hadoop更出色的性能。因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。02小文件问题的影响一方面，大量的小文件会给Hadoop集群的扩展性和性能带来严重的影响。NameNode在内存中维护整个文件系统的元数据镜像，用户...
- 导读：企业数字化使得运维智能化转型成为必然，宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。本次主题是探索 AIOps 落地的一种形式：通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段，从用户侧真实系统使用体验出发，结合全维监控数据，更加有效的实现智能异常检测和根因分析。一、运维的发展1.1 运维的价值早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工... 导读：企业数字化使得运维智能化转型成为必然，宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。本次主题是探索 AIOps 落地的一种形式：通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段，从用户侧真实系统使用体验出发，结合全维监控数据，更加有效的实现智能异常检测和根因分析。一、运维的发展1.1 运维的价值早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工...
- 一、背景软件架构，总是在不断的演进中…把时间退回到二十年之前，当时企业级领域研发主要推崇的还是C/S模式，PB、Delphi这样的开发软件是企业应用开发的主流。随着时间的推移，基于浏览器的B/S架构开始渐渐流行了起来。初期，Web开发ASP还占据了不少优势，但JSP的预编译模式让性能有了很大提升，随后基于JAVA语言的J2EE架构变得越来越流行。早期软件架构基本都是单体架构，系统之间往往不需... 一、背景软件架构，总是在不断的演进中…把时间退回到二十年之前，当时企业级领域研发主要推崇的还是C/S模式，PB、Delphi这样的开发软件是企业应用开发的主流。随着时间的推移，基于浏览器的B/S架构开始渐渐流行了起来。初期，Web开发ASP还占据了不少优势，但JSP的预编译模式让性能有了很大提升，随后基于JAVA语言的J2EE架构变得越来越流行。早期软件架构基本都是单体架构，系统之间往往不需...
- 一、DeskTopDeskTop展示当前注册的各个网关组，点击一个网关组将选中该网关组并跳转至首页。每个网关组包括如下四项：角色值：网关应用名前缀，用于区分网关组拥有实例：网关组实例个数网关状态：网关组当前状态网关描述：网关组描述信息，可修改二、首页首页展示网关当前的运行情况。主要包含如下部分：网关调用趋势：每小时各节点调用量，共30小时网关健康状况：每小时各节点健康状况，共30小时监控告警... 一、DeskTopDeskTop展示当前注册的各个网关组，点击一个网关组将选中该网关组并跳转至首页。每个网关组包括如下四项：角色值：网关应用名前缀，用于区分网关组拥有实例：网关组实例个数网关状态：网关组当前状态网关描述：网关组描述信息，可修改二、首页首页展示网关当前的运行情况。主要包含如下部分：网关调用趋势：每小时各节点调用量，共30小时网关健康状况：每小时各节点健康状况，共30小时监控告警...
- 服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。一、背景在微服务架构中，服务心跳是一个简单但非常重要的机制，用于确认微服务的存活状态。UAVStack中的心跳是一个Http请求，MonitorAgent（以下简称MA）通过定时向HealthManager（以下... 服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。一、背景在微服务架构中，服务心跳是一个简单但非常重要的机制，用于确认微服务的存活状态。UAVStack中的心跳是一个Http请求，MonitorAgent（以下简称MA）通过定时向HealthManager（以下...
- 一、背景随着互联网的迅猛发展，诸如视频直播、网络教学等实时业务的广泛应用，多个接收者需要同时从一个或多个源节点接收相同的流媒体数据，网络传输的信息容量大大增加，占用大量的网络带宽。对这些应用需求，传统的点播技术，不仅对源节点资源和网络带宽的消耗很大，同时用户数量的扩展受到限制。比较而言，组播是一个很好的传输方案。由于传统网络中路由器需要预先配置，然后才可以动态支持组播订阅者的加入、离开操作和... 一、背景随着互联网的迅猛发展，诸如视频直播、网络教学等实时业务的广泛应用，多个接收者需要同时从一个或多个源节点接收相同的流媒体数据，网络传输的信息容量大大增加，占用大量的网络带宽。对这些应用需求，传统的点播技术，不仅对源节点资源和网络带宽的消耗很大，同时用户数量的扩展受到限制。比较而言，组播是一个很好的传输方案。由于传统网络中路由器需要预先配置，然后才可以动态支持组播订阅者的加入、离开操作和...
- 一、背景应用服务监控是智能运维系统的重要组成部分。在UAV系统中，中间件增强框架（MOF）探针提供了应用画像及性能数据收集等功能，其中数据收集功能主要采集四类数据：实时数据、画像数据、调用链接数据生成以及线程数据分析数据。为实现实时数据采集，UAVStack设计了CaptureFramework框架，提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力。二、CaptureFramework运行原理2.1... 一、背景应用服务监控是智能运维系统的重要组成部分。在UAV系统中，中间件增强框架（MOF）探针提供了应用画像及性能数据收集等功能，其中数据收集功能主要采集四类数据：实时数据、画像数据、调用链接数据生成以及线程数据分析数据。为实现实时数据采集，UAVStack设计了CaptureFramework框架，提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力。二、CaptureFramework运行原理2.1...
- 在 Retrieval 或者 ReACT 的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。而其实现原理主要是通过 LLM 将自然语言转换为 SQL 语句，然后再通过 LLM 获取执行的操作，最终生成一个答案和结论。 应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相... 在 Retrieval 或者 ReACT 的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。而其实现原理主要是通过 LLM 将自然语言转换为 SQL 语句，然后再通过 LLM 获取执行的操作，最终生成一个答案和结论。 应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相...
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