作者 | 白鲸开源 姜维 在数据集成和调度的领域,Informatica曾经是公认的权威工具。其强大的ETL功能、多年积累的市场经验,使其成为众多企业数据处理的核心工具。 然而,随着新一代大数据平台的迅速崛起,以及信创化改造的要求愈发严格,Informatica在现今复杂多变的生产环境中逐渐显现出不 ...
本文介绍如何在向量检索时将结果按照字段值进行分组返回。 背景介绍 在向量检索的实际应用中,有些场景需要将向量检索的结果分组返回。例如: 在RAG中,一篇文档往往需要拆分为多个段落,每个段落生成一个向量存入DashVector。在向量检索时,为了结果的多样性,不希望所有结果都来自同一篇文档的段落,而是 ...
1. 普及数据质量 1.1. 随着企业摄取越来越多的数据,数据分析也逐渐成为企业战略的重要组成部分,对高质量数据的需求只会不断增加,这给数据工程师、分析工程师,甚至数据分析师都带来了压力,要求他们承担起这个重要但富有挑战性的任务 1.2. 只有整个公司都认为数据是可信的,才能实现数据信任 1.2.1 ...
1. 数据沿袭 1.1. MyDoom的病毒 1.2. 现在,许多团队甚至整个公司都在使用数据,这要求数据管理的方式要更便于合作,同时也更不容许发生错误 1.3. 从采用dbt和Apache Airflow等开源工具来实现数据转换和编排,到使用Snowflake和Databricks等云端数据仓库和 ...
背景为什么要使用AI进行简历筛选?效率: AI工具比人类招聘人员更快地处理简历,减少招聘时间。减少偏见: AI有助于消除无意识偏见,确保更公平的招聘实践。成本效益: 自动化筛选流程可以显著降低招聘成本。改进候选人匹配: AI通过数据分析提高候选人与职位角色匹配的准确性。AI简历筛选工具的关键特性自动 ...
1. 解决 1.1. 当你发现数据出了故障,并且了解到它的初步影响时,下一步(有时甚至在根因分析之前)就是要解决这个问题,并且和利益相关方沟通,协商接下来该怎么做 1.2. 在事故解决后,无论是通过修改代码、数据或者运行环境中的哪种方式,数据团队都应该与受到影响的各方及时沟通,并在接下来的几天安排一 ...
为了优化 Java Spark 服务,尝试了各种办法和各种参数组合。 为什么要优化 现网有个spark服务,白天数据量大,积压数据,夜间数据量小,再把积压的数据处理完,虽然达到了平衡,保证了每天的数据能处理完,但白天的数据处理延迟比较大。 数据积压的原因 接手这个服务以来,我一直以为是因为下载图片耗 ...
近日,由中央网信办信息化发展局指导,中国互联网发展基金会、中国网络空间研究院和中国互联网投资基金联合主办的“2024中国互联网发展创新与投资大赛(开源)”总结发布活动在北京圆满落下帷幕。本届大赛以“开源创新,共建生态”为主题,旨在推动开源生态的高质量发展,选拔优秀开源项目,促进技术创新与人才培养。 ...
近日,由中央网信办信息化发展局指导,中国互联网发展基金会、中国网络空间研究院和中国互联网投资基金联合主办的“2024中国互联网发展创新与投资大赛(开源)”总结发布活动在北京圆满落下帷幕。本届大赛以“开源创新,共建生态”为主题,旨在推动开源生态的高质量发展,选拔优秀开源项目,促进技术创新与人才培养。 ...
1. 解决大规模数据质量问题 1.1. 为关键的数据管道制定一个事件管理计划 1.2. 使用异常检测作为大规模事件检测方案的一部分 1.3. 在事件发生时,进行全面的根因分析与影响分析 1.4. 通过测试、持续集成/持续部署、数据可观测性与更多的数据来积极主动地应对数据质量问题 1.5. 暂停数据管 ...
目录单选多选 单选 网络中很多数据是以图的形式呈现的,比如社交网络、交通事故,现场证据采集等,为了解决大型图的分布式计算问题,最适合采用以下哪种计算框架: Spark Core Storm Pregel (答案) Dremel Hadoop的生态系统组件之一Sqoop的功能是? 负责集群资源调度管理 ...
1. 数据平台 1.1. 让你能够从摄取数据到分析数据的整个过程中全面管理数据的技术组合 1.2. 数据平台的要求随着业务的变化而变化 1.3. 数据栈分为6层 1.3.1. 数据摄取 1.3.1.1. 从各种不同的来源中收集结构化数据和非结构化数据 1.3.1.2. 正是ETL和ELT中的提取阶段 ...
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 主要特性 易于部署,提供四种部署方式,包括Standalone、Cluster、Docker和Kubernetes ...
本手册将分为三部分发布,以帮助读者逐步深入理解数据仓库的设计与实践。 第一部分介绍数据仓库的整体架构概述; 第二部分深入讨论ETL在数仓中的应用理论,ODS层的具体实现与应用; 第三部分将围绕DW数据仓库层、ADS层和数据仓库的整体趋势展开; 通过这样的结构,您可以系统地学习每一层次的内容和设计原则 ...
1. 数据可靠性 1.1. 数据可靠性指的是一个组织在整个数据生命周期中提供高数据可用性和健康状况的能力 1.1.1. 是高数据质量带来的结果 1.1.1.1. 高质量的大数据是这个大规模转型平台的核心 1.1.2. 随着公司接收到比以往更多的事务型数据和第三方数据,以及组织中的所有员工在数据生命周 ...
使用SeaTunnel需要安装Spark或者Flink这样的引擎么? 不需要,SeaTunnel 支持 Zeta、Spark 和 Flink 作为同步引擎的选择,您可以选择之一就行,社区尤其推荐使用 Zeta 这种专为同步场景打造的新一代超高性能同步引擎。Zeta 被社区用户亲切的称为 “泽塔奥特曼 ...
导读 在 LLM 蓬勃发展的今天,数据工程已成为支持大规模 AI 模型训练的基石。DataOps 作为数据工程的重要方法论,通过优化数据集成、转换和自动化运维,加速数据到模型的闭环流程。本文聚焦新一代数据 & AI 集成工具- Apache SeaTunnel 在 DataOps 中的核心作用,并介 ...
Apache DolphinScheduler 是一个分布式、易扩展的可视化数据工作流任务调度系统,广泛应用于数据调度和处理领域。 在大规模数据工程项目中,数据质量的管理至关重要,而 DolphinScheduler 也提供了数据质量检查的计算能力。本文将对 Apache DolphinSchedu ...
1. Python和机器学习扩展异常检测 1.1. 机器学习有助于大规模数据可观测性和数据监控 1.1.1. 配备了机器学习的检测器可以更灵活地应用到更多的数据表上,从而消除了随着数据仓库或数据湖的增长进行手动检查和手动操作的需要 1.1.2. 机器学习检测器可以实时学习和适应数据,并且可以捕获到人 ...
Quartz是一个开源的Java作业调度框架,它提供了强大的定时任务调度功能。在DolphinScheduler中,Quartz用于实现定时任务的调度和管理。DolphinScheduler通过QuartzExecutorImpl类与Quartz集成,将工作流及其定时管理操作与Quartz调度框架相 ...