有多种引擎（例如 Spark、Presto 和 Trino）与 Hudi 集成来执行分析查询。尽管集成 API 可能有所不同，但分布式查询引擎中的基本过程保持一致。...Spark 查询入门 Spark SQL是一个分布式SQL引擎，可以对大规模数据执行分析任务。典型的分析查询从用户提供的 SQL 开始，旨在从存储上的表中检索结果。...查询表目录以获取表名称和列类型等信息。 在逻辑优化步骤中，在逻辑层对树进行评估和优化。一些常见的优化包括谓词下推、模式裁剪和空传播。此步骤生成一个逻辑计划，概述查询所需的计算。...对于 Parquet 中的基本文件等列式文件，此读取操作通过仅读取必要的列来最大限度地减少传输的字节。 7. RDD 从 API 返回，用于进一步规划和代码生成。...快照查询 这是读取 Hudi 表时的默认查询类型。它的目的是从表中检索最新记录，本质上捕获查询时表的“快照”。在 MoR 表上执行时，会发生日志文件与基本文件的合并，并导致一些性能影响。
Relay从源数据库中捕获改变内容，并将事件储存在一个高性能的日志存储中。Bootstrap Service会通过Relay改变流申请为源数据库储存一个流动的快照。...应用程序使用Databus Client Library从Relay或者Bootstrap中抽取改变流，并且通过Consumer（实现了库内定义的回调API）对改变事件进行处理。...快速的从Databus Relay中转移Consumer需要的检索事件。...Pipeline 转至元数据结尾 Pipeline是推荐引擎（Engine）的组成部分，提供完整的处理逻辑，从原始的数据/请求，到最终可用到线上产品的结构化数据/推荐结果。...需要熟悉每类任务中涉及到的计算，以及对处理效率方面的要求，比如响应推荐请求的必须是在线（service）的， 协同推荐涉及到的数据量较大，而且需要有一定的数据累积才能够保证有比较好的效果，一般都是天级别的批量计算
今天的推文为大家介绍如何使用DolphinDB发布的响应式状态引擎（Reactive State Engine）高效开发与计算带有状态的高频因子，实现流批统一计算。...响应式状态引擎的名称也是从这一点引申出来的。 无状态的算子比较简单，使用DolphinDB已有的脚本引擎，就可以表示和计算。因此，问题转化为两点： 1、如何解析得到一个优化的DAG。...为了满足生产环境业务持续性的需要，DolphinDB内置的流式计算引擎包括响应式状态引擎均支持快照（snapshot）输出。...响应式状态引擎的快照包括已处理的最后一条消息的ID以及引擎当前的状态。当系统出现异常，重新初始化状态引擎时，可恢复到最后一个快照的状态，并且从已处理的消息的下一条开始订阅。...引擎初始化时，系统会检查快照目录下是否存在一个以引擎名称命名，后缀为snapshot的文件。
不同类型的程序关注的具体性能指标有所不同，服务器程序注重吞吐量，游戏引擎追求渲染效率，桌面程序则关注内存消耗以及界面加载效率和流畅性。当我们需要进行性能优化时，首先需要找到性能瓶颈。...要查看内存使用情况时，可以在诊断工具窗口的内存使用情况选项卡点击“截取快照”按钮。通常我们会在内存显著增加前后各截取一次内存快照，然后对比两次快照中对象和堆大小的差异。...上图中显示了两次截图快照的时间、对象个数和堆中的字节数。其中第二条快照信息中对象个数和堆大小中括号内的数值是相对于第一条快照中的变化。...I/O：从本地磁盘或从通过Microsoft Windows Internet (WinINet) API访问的网络资源中检索数据所耗用的时间。...时间线详细信息视图分为左中右三列。左侧显示事件名称，绝大部分事件是发生在UI线程上，这些事件名称前有一个紫色线条标记，非UI线程上的事件则无标记。
本文将介绍如何从 0 到 1 创建一个属于自己的插件，并展示如何利用该插件在 Agent 模式下实现新闻助手应用。...相关概念腾讯云大模型知识引擎 (LKE)腾讯云大模型知识引擎是一个基于大语言模型的应用构建平台，旨在帮助企业客户更高效地利用企业专属数据，快速搭建 Agent（智能助手）、RAG（检索增强生成）、工作流等多种应用模式...腾讯云大模型知识引擎 (LKE) - 插件插件是大模型知识引擎中的一个关键概念，它允许用户将外部数据源、功能或服务集成到 LKE 中，从而为智能应用提供支持。...实战案例创建插件：以“今日热榜新闻插件”为例在本文中，我们将展示如何从 0 到 1 创建一个“今日热榜新闻插件”，并将其集成到新闻助手应用中。需求分析首先我们需要明确插件的目标和需求。...在本文中，我们通过创建一个“今日热榜新闻插件”为例，展示了从 0 到 1 的插件开发过程，并演示了如何将插件集成到 Agent 模式中，打造智能新闻助手。
分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。 简单的restful api，天生的兼容多语言开发。 易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。...同样，当我们从 Elasticsearch 中搜索文档（记录）时，你会对获取所需的相关信息感兴趣。基于相关性，通过Lucene评分算法计算获得相关信息的概率。...指标 Metric 聚合 从字段值计算指标（例如总和或平均值）的指标聚合。 管道 Pipeline 聚合 子聚合，从其他聚合（而不是文档或字段）获取输入。...仍然可以从_source字段中检索JSON，但是无法搜索或以其他任何方式存储JSON。...Search API 有助于从索引、路由参数引导的特定分片中查找检索数据。 45、你能否列出与 Elasticsearch 有关的主要可用字段数据类型？
存入ES后是一个content字段，对这个content执行全文检索&高亮显示，就存在检索效率低的问题，会耗时30S以上的时间。 这点，作为习惯了搜索引擎极速体验的用户，是不能忍的。...本文，详细记录了大文件的全文检索性能问题排查及提升实践方式。 2、问题描述 从检索症状来看： 1）翻页到1000+页（每页10条数据）以上，响应时间会比较长。...这个从用户的角度也很好理解，搜索引擎返回的前面都是相关度最高的，也是用户最关心的信息。 Elasticsearch的默认支持的数据条数是10000条，可以通过post请求修改。...【from + size机制】：当Elasticsearch响应请求时，它必须确定docs的顺序，排列响应结果。...因为这个scroll相当于维护了一份当前索引段的快照信息，这个快照信息是你执行这个scroll查询时的快照。在这个查询后的任何新索引进来的数据，都不会在这个快照中查询到。
Replicas 索引副本，ES可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。...Gateway ES索引快照的存储方式，ES默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。...gateway对索引快照进行存储，当这个ES集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。...Cluster State Buffer ES被设计成每个Node都可以响应用户的api请求，因此每个Node的内存里都包含有一份集群状态的拷贝。...超大搜索聚合结果集的fetch ES是分布式搜索引擎，搜索和聚合计算除了在各个data node并行计算以外，还需要将结果返回给汇总节点进行汇总和排序后再返回。
从整体架构看，流式湖仓方案基于开源Iceberg生态建设，天然支持Iceberg兼容能力。如上图所示，蓝框部分为普通Iceberg写入，Flink写入数据并生成快照时生成Iceberg元数据。...其二，具有较强的实时处理能力，可生成完整changelog，使流处理引擎（如Flink）可对数据进行增量处理，保证实时数据实时性，基于RSM Tree引擎支持高效组件更新与部分列更新，以满足业务快速响应需求...此外，多层数据复用与灵活查询，在流式湖仓架构中的每一层可多种方式分析计算，全面复用链路数据，如分析直播中历史行为数据，用Spark引擎离线处理并决策分析。...后续还将支持秒级延迟秒级可见，支持二级索引，并考虑为流式湖仓提供专有API与完善的生态。 Q&A环节 Q 车联网场景中，热数据和冷数据是如何存储的？ A 目前均统一存储在Iceberg中。...Q 计算过程中，使用Iceberg与Spark本身计算在性能对比（查询效率、内存使用、CPU使用等）方面的情况如何？ A 目前产品处于内测与标杆客户落地阶段，性能数据暂不方便提供。
这篇文章介绍了如何使用 NVIDIA JetPack 6.0 中的新 Jetson 平台服务为边缘实施端到端流量分析解决方案。...有关各种 YOLO 模型的详细信息，请参阅计算机视觉中 YOLO 架构的综合回顾。下载并准备 YOLOv8首先，从 ultralytics GitHub 存储库下载 YOLOv8 模型。...模型转换：将模型从 PyTorch 转换为 ONNX 格式，并生成 TensorRT 引擎。此过程大约需要 15 到 30 分钟，并生成 YOLO 部署所需的以下文件：....车辆轨迹热图可视化本部分介绍如何使用 AI Analytics 服务中的行为 API 生成热图。热图提供了一个可视化效果，用于了解一段时间内的交通流量。...传感器图像快照是使用 VST API 获取的。在图 3 中，将平滑的直方图可视化以生成热图。
然后 Longhorn Manager 观察 API 服务器的响应，当看到 Kubernetes API 服务器创建了一个新的 Longhorn volume CRD 时，Longhorn Manager...2.3.2 如何添加新副本 添加新副本时，现有副本将同步到新副本。第一个副本是通过从实时数据中获取新快照来创建的。...此问题类似于台式计算机因停电而关闭时可能发生的问题。恢复供电后，您可能会发现硬盘驱动器中有一些损坏的文件。...二级存储中的备份与主存储中的快照之间的关系 上图描述了如何从 Longhorn 中的快照创建备份： 图表的主存储一侧显示了 Kubernetes 集群中 Longhorn 卷的一个副本。...由于 DR 卷的主要用途是从备份中恢复数据，因此此类卷在激活之前不支持以下操作： 创建、删除和恢复快照 创建备份 创建持久卷 创建持久卷声明 可以从备份存储中的卷备份创建 DR 卷。
在段合并期间，标记为已删除的文档不会写入新段，因此段合并实际上是从Elasticsearch中删除已删除的文档时。...多份文件 多获取 _mget 允许您根据索引，类型或ID检索多个文档。...如果索引在该快照之后发生更改，则通常的示例是在快照之后但在操作结束之前将附加数据写入索引，那么您将遇到冲突。重要的是要了解在运行更新（或删除）时遇到的冲突，以了解这些冲突是否需要手动解决。...因此，如果A.response被定义为整数，例如HTTP响应代码，并且B.response被定义为字符串，例如响应消息文本，则响应字段具有映射冲突。...请注意，要重新索引，您需要使用新名称创建新索引 - 您无法将文档重新索引到与原始名称相同的新索引中。
renamed_index: 可选，将创建的索引的名称。 index_settings: 挂载时应添加到索引中的设置。 ingored_index_settings:挂载时应从索引中删除的设置。...然后，数据节点根据指定的挂载选项自动从存储库检索相关分片数据到本地存储。如果可能，搜索使用本地存储中的数据。如果数据在本地不可用，Elasticsearch 会从快照存储库找它需要的数据。...如果持有这些分片之一的节点出现故障，Elasticsearch 会自动将受影响的分片分配到另一个节点上，并且该节点从存储库中恢复相关的分片数据。不需要副本，也不需要复杂的监控或处理来恢复丢失的分片。...6.1 如何区分正常索引和可搜索快照索引 ILM 实现的话，看名字，前缀为：restored_*。...手动实现的场景的确不多，自己控制就可以，也可以参考ILM 的实现，设置 renamed_index 的名称。 6.2 除了挂载，还有哪些靠谱API？
作为大模型应用的创业者，我们见证了RAG在架构和技术细节上的快速迭代，也深刻感受到市场需求从“大而全”向“精而专”的转变。展望未来，RAG的价值将更加体现在实际应用中，成为推动AI落地的核心引擎。...**错过排名靠前的文档**：重要文档可能未出现在系统检索组件返回的顶部结果中，导致系统无法提供准确的响应。解决方案包括调整检索策略和嵌入模型调优。...解决方案是链式思维表格包和混合自洽查询引擎包。 **从复杂PDF中提取数据**：从复杂PDF中提取数据困难。解决方案是嵌入式表格检索技术。 **后备模型**：需要一个后备模型策略。...下面是一些RAG落地过程中问题： 检索效率低下: 痛点描述: 在庞大的数据集中进行有效检索是一个挑战，尤其是当需要实时响应时。 相关问题: 如何优化检索算法以减少查询延迟?...资源消耗: 痛点描述: RAG技术通常需要大量的计算资源，这在资源受限的环境中是一个挑战。 相关问题: 如何优化模型以减少资源消耗?
答：不会，以上快照逻辑为例，删除历史快照只会清理不被任何快照关联的文件，每个完整的快照都能还原当时的全量数据。 2、恢复完整数据的时候要如何恢复？需要从第一个快照开始一个一个恢复吗？...Frozen 层节点本地缓存中，下次查询类似数据时可以直接从本地返回。...fully mount 可搜索快照 partial mount 下面的索引生命周期（ILM）API中，我们分别定义了索引的 hot / cold / frozen 三个阶段。...索引创建完成后索引名称上包含了当前的日期，且后缀从标准的 rollover 000001 开始，索引的分片为3，副本为1。...图片 我们也可以使用 kibana discover 来对数据进行检索，可以更直观的展示数据。 图片 四、可搜索快照常见问题 Q&A 1、如何区分普通索引和可搜索快照索引？
3.3 获取 GET API GET API 用于从 Elasticsearch 中检索文档。掌握 GET API 的使用方法，可以帮助我们快速获取所需数据，确保数据的及时访问和准确性。...3.4 删除 DELETE API DELETE API 用于从 Elasticsearch 中删除文档。...3.6 MGET API MGET API 允许我们一次性获取多个文档。学习如何使用 MGET API，可以提高数据检索的效率，确保在需要获取多个文档时，能够快速准确地获取数据。...4、搜索 API 4.1 基础搜索 API 搜索 API 是 Elasticsearch 的核心功能之一，用于执行搜索请求。学习如何构建和执行搜索请求，确保能够快速准确地检索所需数据。...7.6 数据分片和快照 数据分片和快照是管理和保护数据的重要手段，学习如何进行数据分片和快照管理，可以确保数据的安全性和可用性。
Prometheus：内建规则引擎，规则仅限于本地 Prometheus 实例。19. Prometheus 告警从触发到通知的延迟：可能涉及数据采集频率、规则评估间隔和通知传递延迟。...ES 聚合这些结果，并将最终的响应返回给用户。3. ES全文搜索流程：查询请求会被解析并转化为 Lucene 查询。然后，ES 在倒排索引中查找匹配的文档，计算相关性得分，最后返回匹配结果。...如何在集群中添加或移除节点：添加节点：在新节点上启动 Elasticsearch 实例，配置集群名称和其他相关设置。Elasticsearch 会自动将数据和分片重新平衡到新节点上。...移除节点：使用 _cluster/reroute API 将分片从待移除节点迁移到其他节点，然后关闭该节点并将其从集群中删除。9....ES 集群数据备份如何实现：使用快照（snapshot）功能，将数据备份到共享存储（如 S3、HDFS）中。可以使用 Snapshot API 创建和恢复快照。13.
在搭建过程中，需要关注三个要点：如何切割数据、保存哪些元数据以及如何路由查询。 01. 为什么要用 LlamaIndex 搭建聊天机器人？...在此基础上，LlamaIndex 还提供了将这些索引转化为查询引擎的能力，查询引擎利用大型语言模型和 embedding 模型来组织高效的查询并检索相关结果。 02....from pprint import pprint pprint(response) 下方是我们使用 LlamaIndex 进行检索得到的响应，这比简单的语义搜索得到的结果要好得多： 03....相较之下，用 LlamaIndex 搭建查询引擎返回的结果更好。 本项目最大的挑战是如何带入已有的 Milvus Collection。...创建向量存储对象后，使用 Hugging Face embedding 将其转化为索引，然后将该索引转化为查询引擎。查询引擎利用 LLM 来理解问题、收集响应和返回更好的响应。
2、询问阶段:运用你的知识 在此阶段，根据查询从知识库中获取相关上下文，并将其与LLM的见解混合以生成响应。这不仅为LLM提供了最新的相关知识，也防止了幻觉。...检索器:它们规定了根据查询从知识库中获取相关上下文的技术。例如，针对向量索引的密集检索是一种流行的方法。 节点后处理器:它们通过转换、过滤或重新排序来细化节点集。...所以这里需要一个OpenAI API Key来使用这些。在OpenAI的网站上注册即可免费获得API密钥。然后在python文件中以OPENAI_API_KEY的名称设置环境变量。...最后启动查询引擎并指定Pydantic输出类。 检索这三个国家的信息。 响应对象如下。...它们自动搜索和检索不同的数据类型(非结构化、半结构化和结构化)。与我们的查询引擎只从静态数据源“读取”不同，数据代理可以动态地摄取、修改数据，并跨各种工具与数据交互。
简单易用：仅需几行代码即可实现基本功能 灵活性强：支持多种数据源和格式 可扩展性：提供从基础到高级的完整工具链 生产就绪：支持企业级应用部署 适用人群 初学者：可以使用高级API，仅需5行代码即可实现基本功能...上下文增强 LlamaIndex 的核心理念是"上下文增强"（Context Augmentation），主要包括： 数据摄入：从各种源导入数据 数据索引：结构化存储便于LLM使用 数据检索：智能查询和响应...主要组件 数据连接器（Data Connectors）：用于接入各类数据源 数据索引（Indexes）：优化数据存储和检索 查询引擎（Query Engines）：处理问答交互 聊天引擎（Chat Engines...性能相关 Q: 如何提高检索准确性？ A: 优化文档分块策略 使用更好的嵌入模型 实现混合检索 添加元数据过滤 2. 部署相关 Q: 如何降低API成本？...功能相关 Q: 如何处理长文档？ A: 使用递归检索 实现文档分块 使用层次索引 添加文档摘要
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