最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
针对元数据管理系统，各类开源方案在业界层出不穷，本文将列举和对比几个业内比较流行的元数据管理组件：
由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
在前文中，我从基础代码的角度探讨了如何运用领域驱动设计（DDD）来实现高内聚低耦合的代码。本篇文章将从项目架构的角度，继续探讨三层架构与DDD之间的演化过程，以及DDD如何优化架构的问题。
aehyok.com的成长之路一——开篇 中主要阐述了自己为什么建立自己的网站，以及个人网站的大致方向。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
数据仓库的建设是一个过程，而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范，以方便管理和维护。在数据仓库的建设过程中，不仅会面临着公司业务迅速发展，业务系统迭代变更，需要对业务系统数据进行相应 的整合，形成公司完整的统一数据视图；而且基于数据仓库的应用也是多样化的，比如支撑自己企业的数据可视化平台、即席查询、对策略提供数据支持等。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
Spring Boot 的嵌入式服务器功能是一项方便而强大的功能，它允许你在应用程序中直接运行 Web 服务器，无需将其部署到单独的独立 Web 服务器中。这使得开发、测试和部署 Web 应用程序变得容易，而且它还是轻量级的、易于启动和停止的，易于配置。
译自 A Brief DevOps History: Databases to Infinity and Beyond ，还有第二部分，敬请期待。
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
我们团队目前主要的工作只能就是一套网关系统，围绕网关或者是接入层系统来说，是存在一套通用解决方案的。
数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。
自从两年前 MMDetection3D 发布以来，我们收到了很多用户的反馈，其中有不少有价值的建议，同时也有很多吐槽（当然我们非常欢迎大家来吐槽），也有很多社区用户参与到我们代码库的完善中来。
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
image.png 本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上分享「如何学习分布式系统？」，CSDN独家合作发布。 分布式系统在互联网公司中的应用已经非常普遍，开源软件层出不穷。hadoop生态系统，从hdfs到hbase，从mapreduce到spark，从storm到spark streaming, heron, flink等等，如何在开源的汪洋中不会迷失自己？本文将从基本概念、架构并结合自己学习工作中的感悟，阐述如何学习分布式系统。由于分布式系统理论体系非常庞大，知识面非常广博
作为一家高度数字化和技术驱动的公司，美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中，通过各种数据分析挖掘手段，为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展，美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案，核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。其中数据仓库整合各业务线的数据，消灭数据孤岛；各种数据平台拥有不同的特色和定位，例如：自助报表平台、专业数据分析平台、CRM数据平台、各业务方向绩效考核平台等，满足各类数据分析挖掘需求。早期数据仓库与各种数据平台的体系架构如图1所示：
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
背景 美团点评作为最大的生活服务互联网平台，需要针对数亿用户进行各种运营活动，而其线上存在超过千万的POI，覆盖超过2000城市、2.5万个后台商圈。在海量数据存在的前提下，实时投放的用户在场景的选择上存在一些困难，所以我们提供对场景的颗粒化查询和智能建议，为用户解决三大难题： 我要投放的区域在哪，实时和历史的客流量是什么样的？ 在我希望投放的区域历史和现在都发生过什么活动，效果是什么样的？ 这个区域是不是适合我投放，系统建议我投放哪里？ 如图1所示，整个产品致力于解决以上三大问题，能够为运营在活动投放前期
Doris的存储结构是类似LSM-Tree设计的，因此很多方面都是通用的，先阅读了解LSM相关的知识，再看Doris的底层存储与读取流程会清晰透彻很多，如下是几个关键的设计:
数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器聚类、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
据国家市场监督管理总局消息，8月5日，国家标准化管理委员、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部等五个国家部门联合印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（以下简称《标准指南》）。旨在加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定。
在数据平台的建设中，数据一致性一直是一个难题，本文介绍了美团酒旅起源数据治理平台的建设与实践。
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
创业之初，我们往往会为了快速迭代出产品，而选择最简单的技术架构，比如LAMP架构，SSH三层架构。这些架构可以适应初期业务的快速发展，但是，随着业务变得越来越复杂，我们会发现这些架构越来越难支撑业务的发展，出现在一个类中写好几千行代码，一个方法中到处都是if else语句，如果中间遇到主程序猿离职，后面介入的程序猿几乎无法理解这些代码，到最后，产品越来越难迭代，只能推翻重做。如果我们在创业初始就以一种适应性较强的架构去写代码，后面就会少走很多弯路。下面的文章是我自己总结出来的一套架构，经过实践，适应性还算不错。
1、通用架构概述 创业之初，我们往往会为了快速迭代出产品，而选择最简单的技术架构，比如LAMP架构，SSH三层架构。这些架构可以适应初期业务的快速发展，但是，随着业务变得越来越复杂，我们会发现这些架构越来越难支撑业务的发展，出现在一个类中写好几千行代码，一个方法中到处都是if else语句，如果中间遇到主程序猿离职，后面介入的程序猿几乎无法理解这些代码，到最后，产品越来越难迭代，只能推翻重做。如果我们在创业初始就以一种适应性较强的架构去写代码，后面就会少走很多弯路。下面的文章是我自己总结出来的一套架构，经过
为了更系统、深入的梳理数据库的发展脉络和最新进展，数据猿采访了多位业界专家，包括星环科技联合创始人刘汪根、PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇、达梦数据技术服务中心副总经理胡俊、南大通用GBase 8s产品线总经理崔志伟、酷克数据首席科学家杨胜文等，来共同探寻数据库的价值和未来。
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
2015年初，精准医学正式进入大众的视野，美国总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学”计划。自此，精准医学在全球掀起一股浪潮，个性化医学的大幕也正式拉开。
MultiNet能够同时完成道路分割、汽车检测和道路分类的任务。MultiNet模型的实时存档速度和分割性能都处于最先进水平。详细的模型描述请查阅我们的论文。
机器之心报道 机器之心编辑部 本文提出的重构预训练（reStructured Pre-training，RST），不仅在各种 NLP 任务上表现亮眼，在高考英语上，也交出了一份满意的成绩。 我们存储数据的方式正在发生变化，从生物神经网络到人工神经网络，其实最常见的情况是使用大脑来存储数据。随着当今可用数据的不断增长，人们寻求用不同的外部设备存储数据，如硬盘驱动器或云存储。随着深度学习技术的兴起，另一种有前景的存储技术已经出现，它使用人工神经网络来存储数据中的信息。 研究者认为，数据存储的最终目标是更好地服务
翻译自 Simplify CI/CD with a General-Purpose Software Catalog 。
典型的现代关系数据库在某些类型的应用程序中表现平平，难以满足如今的互联网应用程序的性能和可扩展性要求。因此，需要采用不同的方法。在过去几年中，一种新的数据存储类型变得非常流行，通常称为 NoSQL，因为它可以直接解决关系数据库的一些缺陷。Riak 就是这类数据存储类型中的一种。 Riak 并不是惟一的一种 NoSQL 数据存储。另外两种较流行的数据存储是 MongoDB 和 Cassandra。尽管在许多方面十分相似，但是它们之间也存在明显的不同。例如，Riak 是一种分布式系统，而 MongoDB 是一种单独的系统数据库，也就是说，Riak 没有主节点的概念，因此在处理故障方面有更好的弹性。尽管 Cassandra 同样是基于 Amazon 的 Dynamo 描述，但是它在组织数据方面摒弃了向量时钟和相容散列等特性。Riak 的数据模型更加灵活。在 Riak 中，在第一次访问 bucket 时会动态创建这些 bucket；Cassandra 的数据模型是在 XML 文件中定义的，因此在修改它们过后需要重启整个集群。 Riak 是用 Erlang 编写的。而 MongoDB 和 Cassandra 是用通用语言（分别为 C++和 Java）编写，因此 Erlang 从一开始就支持分布式、容错应用程序，所以更加适用于开发 NoSQL 数据存储等应用程序，这些应用程序与使用 Erlang 编写的应用程序有一些共同的特征。 Riak支持Map/Reduce 作业，但是Map/Reduce 作业只能使用 Erlang 或 JavaScript 编写。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
数据治理很火，在 DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于 “数据管理车轮图” 的正中央，如下图：
说成矛盾，一则感觉尖锐了些，其次我来谈这个问题，有点行外人看行内人的感觉。但是运维部门和业务部门之间也同样存在在结果期望上的矛盾，毕竟"多快好省"的服务都是大家需要，但往往现实制约了无法提供“多快好省”服务，于是便有了以下的头脑发散。
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源 | 机器之心 排版 | PaperWeekly 本文提出的重构预训练（reStructured Pre-training，RST），不仅在各种 NLP 任务上表现亮眼，在高考英语上，也交出了一份满意的成绩。 我们存储数据的方式正在发生变化，从生物神经网络到人工神经网络，其实最常见的情况是使用大脑来存储数据。随着当今可用数据的不断增长，人们寻求用不同的外部设备存储数据，如硬盘驱动器或云存储。随着深度学习技术的兴起，另一种有前景的存储技术已经出现，它使用人工神经网
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
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