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Databend x HuggingFace,海量数据,随心分析

作者:尚卓燃(PsiACE) 澳门科技大学在读硕士,Databend 研发工程师实习生 Apache OpenDAL(Incubating) Committer https://github.com/PsiACE HuggingFace 是目前全球最流行的 AI 社区,推动数据科学家和企业在模型、数据集和应用等诸多方面进行创新与合作。HuggingFace 上存在各种各样的数据集,不光可以用作学习和练习的样本,也可以作为企业模型数据来源的基石。 为了更好发挥数据集的作用,往往需要对数据集中的原始数据进行清洗,并且归档在数据湖中提供统一的访问入口。Databend 围绕 ETL/ELT 为中心的工作流进行设计,在载入同时即可直接对数据进行清洗、转化、合并等操作;具备丰富的结构化与半结构化数据类型,能够直接查询和分析多种格式的原始数据;企业版还支持虚拟列、计算列等高级特性,确保数据始终就绪。 在这篇文章中,我们将会展示如何利用 Databend 轻松访问 HuggingFace 上托管的数据集,并且使用 SQL 进行简单高效的分析和处理。此外,示例中还包含一个使用 SQL 实现的白盒模型,...

一文了解字节跳动消息队列演进之路

作者:字节跳动消息队列研发工程师|姬索肇 随着“万物”互联网化的发展,许多公司内部服务间面对的数据流量也越来越大,在应对大量的数据通信需求时,多数公司都会选择将消息队列作为削峰填谷的关键工具。 字节跳动的消息队列团队不仅要支撑公司内部消息队列系统的设计、开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化和迭代改进,字节跳动的消息队列平台支持弹性扩缩容、高吞吐、低延迟等特性,已经可以稳定承载每秒数十 T bytes 的流量。受限于篇幅,本系列文章将分为上下篇。本文将主要从字节消息队列的演进过程及在过程中遇到的痛点问题,和如何通过自研云原生化消息队列引擎解决相关问题方面进行介绍。 Kafka 时代 在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafka 进行数据的实时处理和流转,Kafka 同样也在各大互联网公司的产品和大数据系统中得到了广泛的应用。 Kafka 集群(Cluster)由多台机器组成,每个集群里面可以拥有多个主题(Topic)。用户可以将所有逻辑上相关的数据放到同一个 Topic 中。由于 Topic 可能会有大量...

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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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