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JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索

大家好,我是来自 Juicedata 的高昌健,今天想跟大家分享的主题是《JuiceFS 在数据湖存储架构上的探索》,以下是今天分享的提纲: 首先我会简单的介绍一下大数据存储架构变迁以及它们的优缺点,然后介绍什么是 JuiceFS,其次的话会再重点介绍一下关于 JuiceFS 和数据湖的一些结合和关联,最后会介绍一下 JuiceFS 和数据湖生态的集成。 大数据存储架构变迁 纵观整个大数据存储架构的变迁,可以看到有非常明显的三个阶段:第一个阶段就是从最早的 Hadoop、Hive 等项目诞生之后,有了数据仓库(Data Warehouse)的概念。随着数仓的逐步发展,同时有了云的诞生,对象存储的诞生,以及大数据与 AI 的时代到来之后,数据湖(Data Lake)这个概念就被凸显了出来。最近两三年有一个新的概念,或者是说到了一个新的阶段叫做湖仓一体(Lakehouse)。传统数仓大家都比较了解,今天会着重看一下后面这两个阶段,也就是数据湖和湖仓一体。 为什么要有「数据湖」? 数据湖很重要的一个诞生契机,其实是解决数据孤岛(Data Silos)问题。产生数据孤岛的根本原因,来自于不同的...

智能运维(AIOps)实践|日志语义异常检测全面解读

云智慧 AIOps 社区是由云智慧发起,针对运维业务场景,提供算法、算力、数据集整体的服务体系及智能运维业务场景的解决方案交流社区。该社区致力于传播 AIOps 技术,旨在与各行业客户、用户、研究者和开发者们共同解决智能运维行业技术难题,推动 AIOps 技术在企业中落地,建设健康共赢的AIOps 开发者生态。 云智慧智能研究院着眼于运维人员在日志分析方面所面临的问题与实际需求,以日志语义异常检测为切入点,进行了相关的分析与实验。对在智能运维中如何进行日志分析,给出了基于日志语义异常检测的答案。 一、背景 日志在IT运维中扮演着重要角色。日志记录了软件系统运行时的详细信息,蕴含着丰富的系统信息。 系统开发人员与运维人员可以根据日志监控系统剖析系统的异常行为与错误。因此,如何进行日志的异常检测也成为智能运维领域亟待解决的问题,日志异常检测可以分为语义异常(执行结果)、执行异常(执行日志序列)与性能异常(执行 时间 ) 。本文针对日志语义异常检测进行了分析与实验。 二、问题与挑战 日志异常类型 日志记录着系统在某个 时间 点执行了某些操作以及相应操作的结果。 因此,当某些错误发生导致系统异...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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