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聚焦重要数据价值丨DolphinDB 降采样算法介绍

1. 绪论 在真实的业务场景中,时间序列数据具有以下特点: 采集频率(秒级甚至毫秒级)高,导致数据量非常庞大。 数据价值密度低。 对数据进行合理的降采样不仅极大地可以降低系统压力、节约存储成本,同时也可以帮助用户聚焦重要信息,提升数据价值。本教程将以要点感知算法为例介绍如何在 DolphinDB 自定义并应用算法降采样数据。 1.1 行业背景 在物联网用户场景中,有一个普遍的需求是需要查询某个采集点的全年(一季度、一个月)的数据并做展示分析。在展示时,如果显示所有数据,会有性能问题,特别是实时展示。同时,这个也不是必须的,因为只需要展示大概的趋势就足以达到决策要求,太多数据点反而可能模糊决策。以折线图为例,可视化场景中,当 x 轴的数据不断增多,对应 y 轴的数据量增多,体现在图上的折线就会变得越来越复杂,当数量达到一定程度,很难再通过图找到具体的某一个点所表述的真实值是什么,数据变得很拥挤。下图展示了 1 个包含 1 万个数据点的折线图: 为了能够看到图形的整体,我们就要隐藏一些点,仅展示那些能够代表其他的点,或者是创建能够代表这些点的新数据点,这就是降采样算法解决的问题。 1.2 ...

利用 Databend 助力 CDH 分析 | 大参林

作者: 黄志武 大参林医药集团股份有限公司,信息中心数据库组组长,13年数据库行业从业经历,Oracle OCM,关注Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Oceanbase、Tidb、Polardb-X、TDSQL、CDH、Clickhouse、Doris、Databend等多方面的关键领域技术,服务过传统通信、电力,互联网、移动互联网等行业。 大参林医药集团股份有限公司成立于 1999 年,是中国具有影响力的药品零售连锁集团化企业。在数字化转型升级的趋势背景下,支撑持续稳定的零售业务生态,离不开高效的信息化、数据化、智能化的技术支持。 需求概述 大参林医药集团零售供应链数据庞大,涉及大表较多,最大单表数据量达到 93 亿,历史数据存储在大数据服务 CDH 。由于技术架构升级改造原因,该 CDH 需要下线,但是业务部门提出需要保留数据用于审计追溯。若考虑通过关系型分布式数据库进行迁移,如 OceanBase、TiDB,对于历史数据的关联并行查询也是一种挑战;若考虑只通过 COS、OSS, S3 对象存储备份导出的文档数据文件,受限于平台技术,无法执行数据关联查询。由于...

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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。

Rocky Linux

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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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