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阿里是一家坚信数据力量的公司,而文娱涉及的相关产业非常广泛,从线上到线下、从影剧综漫到现场娱乐以及文学小说等,其组成、形式、展现、分发的复杂性交织在一起为业务数据化带来了巨大的挑战。
近三年来,阿里文娱摩酷实验室始终以助力业务发展和增长为核心驱动,形成如下四个的技术方向:
内容理解是文娱相关算法技术的基石,IP、小说、剧本、视频、音乐等不同形态的内容对构建起领域知识图谱带来了很多困难,在这其中计算机视觉、自然语言处理、图谱&推理、图神经网络、多模态内容分析等技术被广泛应用于内容解构。以视频为例,影剧综视频的时长很难用一些低层级的标签来抽象表达其内容,基于多模态的分析技术在这类内容上也
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调度参数在MaxCompute的使用
一、调度参数和MaxCompute的关系 首先明确调度参数是属于DataWorks上的和MaxCompute之间是没有关系的。 二、调度参数执行的原理 调度参数是经过DataWorks的调度系统进行解析,然后将解析的值传到MaxCompute上MaxCompute根据对应的key获取对应的value,所以想要取到值必须经过DataWorks的调度系统解析。 三、如何测试调度参数 1.系统参数(2个) • 主要包括业务时间bdp.system.bizdate• 定时时间bdp.system.cyctime说明:这两个值由于是DataWorks的系统参数,可以直接在代码中使用,在页面点击高级运行可以解析。**使用方法:**在DataWorks直接点击高级运行可以看到结果 select ${bdp.system.bizdate} 结果: 2.时间参数 内置
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MongoDB分片迁移原理与源码(1)
MongoDB分片迁移原理与源码 MongoDB架构 单节点 单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用。 副本集 MongoDB的副本集,是指一组具有相同数据的mongod节点服务的集合。副本集架构可以实现数据冗余以及高可用。一个基本的副本集架构如下: 一个副本集下,一主多备因为有用相同的数据,这种复制机制可以减少单节点下数据丢失的风险。 另外,副本集内的节点之间是通过异步复制oplog的方式,来实现节点之间数据的一致的。MongoDB的数据一致性是基于Raft协议改进实现的。 MongoDB复制流程与Raft协议有一些基本的差别,包括: 选举差异。MongoDB的节点可以设置优先级并设置了多种节点角色,Raft无此概念。MongoDB的副本集的心跳是节点两两互发的,而Raft是主节点发,备节点回复。MongoDB的主节点在不能收到大多数节点的心跳的时候,就会自动降级,防止出现多主和过期主,而Raft的主节点再收到更高任期的主节点心跳的时候才会降级。 日志复制。MongoDB的日志复...
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