F1 Query: Declarative Querying at Scale
作者:陶克路,花名敌珐,阿里巴巴技术专家。Apache Pulsar 等开源软件 Contributor。技术领域包括大数据和云原生技术栈,目前致力于构建大数据领域业界领先的 APM 产品。
距离 Google 的上一篇 F1 论文,也就是 F1: A Distributed SQL Database That Scales 已经 5 年过去了,Google 在今年的 VLDB 上终于发布了 F1 的新版本 F1 Query: Declarative Querying at Scale,我们今天就来看一下这篇论文。安利一下,在 PingCAP 的 paper party 上,黄东旭,主页链接大神对这篇论文的讲解非常精彩,文章中也部分引用了他的观点,在此鸣谢。
2013 年的 F1 是基于 Spanner,主要提供 OLTP 服
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标签的基本知识 标签是资源Meta信息,标签是一些充当元数据的词和短语,支持用户自定义和系统预制。每个标签都包含一个键(Key)和一个值(Value)。标签是一种资源的属性描述。 标签与资源是 多对多的关系。 标签可让您按各种标准(例如用途、所有者或环境)对 阿里云 资源进行分类。这在您具有相同类型的许多资源时会很有用,您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。 标签对阿里云资源没有任何语义意义,应严格按字符串进行解析。同时,标签不会自动分配至您的资源。您可以修改标签的key和value,还可以随时删除资源的标签。您可以将标签的值设为空的字符串,但是不能将其设为空值。如果您添加的标签的值与该实例上现有标签的值相同,新的值就会覆盖旧值。如果删除资源,资源的所有标签也会被删除。 可以使用管理控制台 和 API 处理标签。 标签设计详情见最佳实践
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2024年将有8亿个设备搭载人脸识别硬件
云栖号:https://yqh.aliyun.com第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! Juniper Research 的最新研究报告《移动支付认证:2019-2024年生物识别,监管和预测》发现,面部识别硬件(例如iPhone上的Face ID)将成为智能手机生物识别硬件中增长最快的组件,出货量将在 2024 年达到 8 亿多,而 2019 年估计为 9600 万个。 Juniper Research 指出,大多数智能手机面部识别将基于软件,到 2024 年将有超过 13 亿台设备具备该功能。 AI 的发展推动了人脸识别的需求,iProov 和 Mastercard 等公司提供的面部识别身份验证功能强大到足以用于支付和其他高端身份验证任务。 Juniper Research 建议所有供应商都采用 AI 来推动人脸识别功能的进一步发展,从而获取更多客户。 指纹继续引领远程商务认证 研究还发现,尽管自拍相机无处不在,但随着传感器向新兴市场扩展,指纹硬件仍将是生物识别支付中的主要元素。Juniper Research 预计...
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