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应用实践 | Apache Doris 整合 Iceberg + Flink CDC 构建实时湖仓一体的联邦查询分析架构

应用实践 | Apache Doris 整合 Iceberg + Flink CDC 构建实时湖仓一体的联邦查询分析架构 导读:这是一篇非常完整全面的应用技术干货,手把手教你如何使用 Doris+Iceberg+Flink CDC 构建实时湖仓一体的联邦查询分析架构。按照本文中步骤一步步完成,完整体验搭建操作的完整过程。 作者|Apache Doris PMC 成员 张家锋 1.概览 这篇教程将展示如何使用 Doris+Iceberg+Flink CDC 构建实时湖仓一体的联邦查询分析,Doris 1.1版本提供了Iceberg的支持,本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用,同时本教程整个环境是都基于伪分布式环境搭建,大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。 1.1 软件环境 本教程的演示环境如下: Centos7 Apahce doris 1.1 Hadoop 3.3.3 hive 3.1.3 Fink 1.14.4 flink-sql-connector-mysql-cdc-2.2.1 Apache Iceberg 0.13.2 JDK 1.8.0_311 ...

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随着信息化的发展,很多具有重要价值的知识隐藏分布在海量数据中,影响了人们获取知识的效率,如何处理繁杂的非结构化文本数据成为难题。 近日,HMS Core机器学习服务6.5.0版本新增在线文本实体抽取能力,该能力可以检测出文本中是否存在比如日期、姓名、专有名词等实体信息,并将此类实体抽取出来,即自动处理非结构化自然语言文本数据的能力。例如,影视行业的应用中常常会出现大量文字的影评、资讯等内容,使用在线文本实体抽取能力即可快速提取结构信息,帮助搭建知识图谱,便于用户清晰理解。 此外,文本实体抽取能力更多应用于问答系统、信息索引、知识图谱构建等领域。 问答系统 问答系统是信息检索系统的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户提出的问题。在问答系统实现过程中,则需要用到文本实体抽取能力识别问题和知识库中的实体信息,再通过多种算法模型匹配出精准回答。 信息索引 使用在线文本实体抽取能力,可命名特定实体信息作为索引和超链接。比如用户在评论时提到的专有名词,可以生成超链接,便于其他用户检索了解相关内容。 知识图谱构建 知识图谱是由实体、关系和属性组成的一种数据结构,即具有有向图结构的一个知识...

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