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对接HiveMetaStore,拥抱开源大数据

本文分享自华为云社区《对接HiveMetaStore,拥抱开源大数据》,作者:睡觉是大事。 1. 前言 适用版本:9.1.0及以上 在大数据融合分析时代,面对海量的数据以及各种复杂的查询,性能是我们使用一款数据处理引擎最重要的考量。而GaussDB(DWS)服务有着强大的计算引擎,其计算性能优于MRS服务中的hive或者spark这类计算引擎,且可以以更低的成本满足业务高弹性和敏捷性需求。通过与MRS联动,无需搬迁数据,利用DWS的高性能计算引擎处理和分析数据湖中的海量数据以及各种复杂的查询业务、分析业务越来越成为主流的解决方案。 我们可以通过创建external schema的方式来对接HiveMetaStore元数据服务,从而实现GaussDB(DWS)直接查询hive/spark表或者插入数据到hive/spark表。无需创建读外表或者写外表,也无需担心hive/spark表的定义发生变化时GaussDB(DWS)没有及时更新表定义。 本文章主要描述了GaussDB(DWS)与hivememtastore对接配置与指导。 2. 原理浅析 2.1 什么是HiveMetaStore ...

提示词优化的自动化探索:Automated Prompt Engineering

编者按: 作者在尝试教授母亲使用 LLM 完成工作任务时,意识到提示词的优化并不像想象中简单。提示词的自动优化对于经验并不丰富的提示词撰写者很有价值,他们没有足够的经验去调整和改进提供给模型的提示词,这引发了对自动化提示词优化工具的进一步探索。 本文作者从两个角度分析了提示词工程的本质——可将其视为超参数优化的一部分,也可将其视为一个需要不断尝试和调整的摸索、试错、修正过程。 作者认为,对于拥有比较明确的模型输入和输出的任务,比如解数学题、情感分类、生成SQL语句等。作者认为这种情况下的提示词工程更像是在优化一个"参数",就像机器学习里调节超参数一样。我们可以通过自动化的方法,不断尝试不同的提示词,看哪个效果最好。而对于相对比较主观和模糊的任务,比如写作邮件、诗歌、文章摘要等。因为没有非黑即白的标准来评判输出是否"正确",所以提示词的优化就不能简单机械地进行。 The original article link:https://towardsdatascience.com/automated-prompt-engineering-78678c6371b9 LinkedIn profil...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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