我觉得最好的向量数据库是Pincone,但不是开源的。国内的就是milvus,或者星环科技、爱可生也有,自己通过redis也可以实现。所以看自己的需求。
数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体的解决方案,不是一时的数据治理方法,是一个不断循环的管理过程。 对于大模型采用的预训练模型来说,主要是收集数据的过程,有几个办法可以参考:1.采用比较高评价的数据...
更具体来说,DistCp的bandwidth参数来限流,通过Update+ Append + Diff三参数结合来做增量同步。
第一次使用,因数据量巨大,需要时间会比较长,之后建议就增量来同步,但对带宽确实有需求,需求多少依赖定期增量的数据量的大小。 目前通过频分多路技术,也容易做到两地之间20G或40G的带宽。...
就像《冈仁波齐》中那样,人生没有白走的路,每一步都算数。 好奇心,开放的心态,终生学习的气魄,是立足的根本。 关于趋势我发表下我的看法: 精益治理下的粗细交错是未来的应用; 知识图谱是未来的数据库;数据湖是未来的数据仓
你的对也不对。 对是指:做缓存,如果缓存失效了(redis出问题了),后端的存储(数据库)能支撑住,那就对业务来说,就只是速度变慢,除了慢也是业务接受不了的场景,大部分要求不高的场景下,可以看作是不影响业务的。 不对是指:redis出问题...
纬度多没关系,只要元数据一份并且已经做好,一个纬度就是写一个SQL而已。 建模不是纬度方面的事情。他更多的是对业务的理解和梳理。 分析效率更多的在于三个方面,1.底层数据的统一,不重复建设。2.清晰的业务目标,不乱提...
1.你既然了解这些,不然后自己装上去试试,体会下和自己需求的切合度。2.目前这几个工具都有一定的公司在使用,应用相对比较多的是HUE, Oozie 。
有好的文章继续分享,继续期待。@breakaway83
很棒的文章。刚好目前国内视频很流行,对国内做长视频和短视频的公司,以及开源架构爱好者都是一个很好的学习和参考。
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