Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、Iceberg概念及特点1、概念 Apache Iceberg是一种用于大型数据分析场景的开放表格式（Table Format）。...，Iceberg是一种数据湖解决方案。
本节介绍数据库的基本概念，包括数据库存储方式、数据库技术的发展历史、数据库的存储结构以及数据库在开发中的作用。...什么是数据库 数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。...数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据是数据库中存储的基本对象，是按一定顺序排列组合的物理符号。...所以，数据和对数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义也称数据的语义，因此数据与其语义密不可分，没有语义的数据是没有意义和不完整的。...逻辑数据描述 逻辑数据描述是指用户或程序员用于操作的数据形式，逻辑数据是一种抽象的概念，是对客观现实世界的反映和记录，这些数据也可以称为逻辑记录。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。...图：现在互联网网站常用的架构 从分布式系统的概念中我们知道，各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...大模型使用了许多高级技术，主要包括以下几个方面： 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型的用途 LLM 用于什么？与所有 AI 系统一样，大语言模型被构建用于执行一项功能 - 通常是帮助改善语法或语义的书面和口头语言，并在易于理解的方式传达思想和概念。...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前置知识 概述：数据模型的基本概念 模型就是对现实世界特征的模拟和抽象，数据模型是对现实世界数据特征的抽象。...最常用的数据模型分为概念数据模型和基本数据模型。...1)概念数据模型 概念数据模型也称为信息模型，是按用户的观点对数据和信息建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调其语义表达功能，易于用户理解，是用户和数据库设计人员交流的语言，主要用于数据库设计。...2)基本数据模型 基本数据模型是按计算机系统的观点对数据建模，是现实世界数据特征的抽象，用于DBMS的实现，不同的数据模型具有不同的数据结构形式，目前最常用的数据结构模型有层次 模型(Hierarchical...非关系模型的数据库系统在20世纪70年代非常流行，在数据库系统产品中占据了主导地位。 E-R模型（什么是E-R图） 概念模型是对信息世界的建模。
注：全民开发的英文是Citizen Development，由咨询公司Gartner在2010年提出的概念，指非专业开发人员使用低代码或无代码平台创建应用程序，无需IT部门的支持，旨在提高生产力并降低开发成本...什么是全民开发？全民开发被定义为业务流程，即未经过培训的非IT人员利用无代码平台构建应用，从而成为企业里的开发者。...有别于影子IT的是，这里的开发者不再是IT人员，可能是运营、财务、HR、客户服务等不同职业，根据自身遇到的问题寻找数字化的解决方案，然后在低代码或无代码平台上搭建出相应的应用，减轻IT部门的负担。...全民开发者的工作是什么？在IT部门的支持下，全民开发者运用低代码或无代码工具搭建业务应用，供自己和其他员工使用。...全民开发概念的兴起，为数字化转型铺平了道路，每个人都是其中的参与者。在这样的背景下，全民开发者需要主动学习并握无代码技能。全民开发的优势有哪些？
这两天研究了一下tween.js的补间动画效果，基于three.js实现了一个简单的效果：
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
类和对象 1.1 什么是面向过程？什么又是面向对象？...说明：关于性能的问题，这里只是在笼统意义上来说，具体性能优劣，需要结合具体程序，环境等进行比对 1.2 说一说类、对象、成员变量和成员方法的关系和理解 类：一组相关的属性和行为的集合，是一个抽象的概念。...所以可以得出结果：类是对象的抽象，而对象是类的具体实例。类是抽象的，不占用内存，而真正根据类实例化出具体的对象，就需要占用内存空间了。 1.3 成员变量和局部变量有什么区别？...1.6.1 什么是静态方法 static 修饰的方法一般叫做静态方法，静态方法不依赖于对象访问，因此没有 this 的概念（this 代表所在类的对象引用），正因如此静态方法能够访问的成员变量和成员方法也都必须是静态的...1.6.3 什么是 静态代码块 静态代码块是在类中（方法中不行）使用static关键字和{} 声明的代码块 static { ...
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。...大数据，首先你要能存的下大数据。 对传统的单机文件系统来说，横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。...MapReduce采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程，但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。 那什么是Map什么是Reduce？...这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。...另一个比较独立的工具是KV Store，类似于Cassandra，HBase，MongoDB等等非常非常多的其他东西。他是什么意思呢，假如你有一堆键值，你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据。
为什么传统的软件工具不胜任了？在之前的一篇博文中，我们注意到一些区分一个项目是否是机器学习项目的关键属性： 不像传统的软件，其主要目的是满足功能需求。机器学习的目标是优化一个指标。...一个目录或者数据库，用来记录模型信息，包括某个模型什么时候被测试、训练和部署的。 一个验证数据集的目录，以及对存储的模型的准确度测量结果。...第一个是概念漂移。由于现实世界的变化，生产环境中的模型的准确性会随着时间的推移而降低，这是由于训练模型的数据与需要预测的数据之间的差距变得越来越大。第二个问题是地域。...第三是数据质量。由于机器学习模型对输入数据的含义很敏感，传统数据质量工具经常忽略的数据分布变化会对模型的准确性造成严重影响。...实际的情况是，企业需要对于语言库、建模工具和使用的环境更灵活的应用能力。幸运的是，初创公司和大企业已经开始构建用于在企业中实现机器学习的综合工具。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
大数据应用40ZB究竟是个什么样的概念呢？地球上所有海滩上的沙粒加在一起估计有七万零五亿亿颗。40ZB相当于地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍。...Informatica所指的‘数据回报率’，是为帮助高级IT和业务部门领导者进行大数据基本的战术和战略含义的讨论而设计的一个简单概念。...163大数据是一个很好的视角和工具。从资本角度来看，什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值，从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的核心竞争力。...创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容等，这正好切中了广告商的需求。...大数据时代:如何节省存储成本“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。
知识分享之概念——程序中多态的理解，什么是继承什么是多态？...开发环境 系统：windows10 数据库：MariaDB 内容 在百度百科上面是这样说的 在编程语言和类型论中，多态（英语：polymorphism）指为不同数据类型的实体提供统一的接口。...说到多态，我们就不得不谈一下继承的概念，我们日常生活中经常听到的“财产继承”就很好的阐述了继承的概念，本质上就是父辈的资产继承给子孙后代。...那什么是多态呢，那我们就依旧延续继承的资产问题再进行分析，假设子孙后代都继承了一万元，分别是A、B、C三个，这时大家都面临着这笔钱怎么处理的问题，这个问题就产生了一个统一的接口“花钱”，子孙A在花钱上用做了日常的花天酒地...而这就是我们本节讲的多态，总结：多态即是统一类别接口下的多种运行状态，是同一类别下不同子级的独立实现。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...也有块的概念,默认为64MB(一个map处理的数据大小).HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块,与其他文件系统不同的是,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间....大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...既然决定从事互联网行业，那就得给自己找一个不错的方向，并为之不断学习~ 数据挖掘的概念： 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。
对数据湖的定义，只是一个概念，而不是一个产品。对于数据具体是怎么实现的，包含哪些组件，物理部署是怎么样的，其实并没有统一的定义。...其实数据仓库和数据湖是解决了不同的问题，适用于不同场景的两套解决方案。数据仓库是比数据湖更早提出来的概念，数据仓库是由数据仓库之父W.H.Inmon于1990年提出。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...---- 三个问题只是个概念，在解决问题的时候每个大问题又会分出很多个小问题，但是只要按照这个大思路走。数据就不会跑偏。
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