ClickHouse(10)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之ReplacingMergeTree详细解析
`ReplacingMergeTree`是ClickHouse的一种表引擎,用于数据去重。与`MergeTree`不同,它在合并分区时删除重复行,但不保证无重复。去重基于`ORDER BY`列,在ver列未指定时保留最新行,否则保留ver值最大者。数据处理策略包括延迟合并导致的不确定性及按分区去重。`CREATE TABLE`语法中,`ReplacingMergeTree`需要指定可选的`ver`列。相关系列文章提供了更深入的解析。
org.apache.hadoop.security.AccessControlException Permission denied: user=anonymous, access=WRITE...
在尝试通过 HiveServer2 远程执行 DDL 操作时遇到权限错误,错误信息显示匿名用户(`anonymous`)无权执行写操作。解决方案包括:1) 使用 `hdfs dfs -chmod -R +777 /warehouse` 给目录授权(不推荐,仅适用于测试环境);2) 配置 Hive 和 Hadoop,创建具有权限的用户,如 `ad`,并将该用户添加到 Hive 的管理员角色和 Hadoop 的 proxyuser 配置中,然后重启相关服务。通过 `beeline` 测试连接和操作,确认权限问题已解决。
Azure Databricks实战:在云上轻松进行大数据分析与AI开发
【4月更文挑战第9天】探索Microsoft Azure的Databricks服务,体验其在大数据分析和AI开发中的高效性能。此平台简化流程,提升效率,适用场景包括数据湖分析、实时流处理和AI开发。核心优势在于一体化平台设计、云原生的弹性伸缩和企业级安全保障。Databricks提升研发效能,无缝集成Azure生态,且持续创新,是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。
大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解:为什么它比绝对或相对位置编码更好?
Transformer的基石自2017年后历经变革,2022年RoPE引领NLP新方向,现已被顶级模型如Llama、Llama2等采纳。RoPE融合绝对与相对位置编码优点,解决传统方法的序列长度限制和相对位置表示问题。它通过旋转矩阵对词向量应用角度与位置成正比的旋转,保持向量稳定,保留相对位置信息,适用于长序列处理,提升了模型效率和性能。RoPE的引入开启了Transformer的新篇章,推动了NLP的进展。[[1](https://avoid.overfit.cn/post/9e0d8e7687a94d1ead9aeea65bb2a129)]
MATLAB | 插值算法 | 一维interpn插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
MATLAB | 插值算法 | 一维interpn插值法 | 附数据和出图代码 | 直接上手
大数据& AI 产品月刊【2024年11月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年11月】,涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
小红书商品详情API接口获取步骤
小红书商品详情API接口使用指南:先注册并实名认证获取权限,阅读API文档了解使用方法;通过编程调用API,构建请求参数,处理返回数据;注意高并发下的性能优化,确保安全合规;申请API权限,查阅文档,完成开发与调试。
【赵渝强老师】Hive的分区表
Hive的分区表与Oracle、MySQL类似,通过分区条件将数据分隔存储,提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法,包括具体SQL语句和执行计划分析,附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件,而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。
获取店铺商品信息的 API 接口有哪些?
本文介绍了五个常用的电商平台获取店铺商品信息的 API 接口:淘宝、京东、1688、拼多多和慢慢买。每个接口的功能、使用方式及优势各不相同,涵盖商品详情、价格、销量、库存等信息,适用于商品分析、竞品分析、价格监控等场景,帮助商家提升业务效率和市场竞争力。
如何确保API对接过程中的数据安全?
确保API对接过程中的数据安全至关重要。最佳实践包括:使用HTTPS协议、强化身份验证和授权、数据加密、输入验证、访问控制、限流限速、日志记录和监控、安全测试、数据脱敏、错误处理、API网关、Web应用程序防火墙(WAF)、审计和合规性。这些措施能有效提升API的安全性,保护数据免受恶意攻击和泄露风险。
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
无缝过渡:企业级服务器迁移的策略与最佳实践
【10月更文挑战第4天】随着企业数字化转型的加速,服务器迁移成为企业IT基础设施升级的重要环节。本文从架构与规划的视角,探讨了企业级服务器迁移的策略与最佳实践,旨在帮助企业实现无缝过渡,降低迁移风险,提高迁移效率。
淘宝商品详情API接口:获取商品信息的指南
淘宝详情API接口是淘宝开放平台提供的一种API接口,它允许开发者通过编程方式获取淘宝商品的详细信息。这些信息包括商品的基本属性、价格、库存状态、销售策略、卖家信息等,对于电商分析、市场研究或者商品信息管理等场景非常有用。
PyTorch与CUDA:加速深度学习模型训练的最佳实践
【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及,高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,它支持动态计算图,易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型,允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程,并提供具体的代码示例。
边缘计算与AI结合的场景案例研究
【8月更文第17天】随着物联网(IoT)设备数量的爆炸性增长,对实时数据处理的需求也随之增加。传统的云计算模型在处理这些数据时可能会遇到延迟问题,尤其是在需要即时响应的应用中。边缘计算作为一种新兴的技术趋势,旨在通过将计算资源更靠近数据源来解决这个问题。本文将探讨如何将人工智能(AI)技术与边缘计算结合,以实现高效的实时数据分析和决策制定。
数据仓库深度解析与实时数仓应用案例探析
随着数据量的不断增长和数据应用的广泛深入,数据治理和隐私保护将成为数据仓库建设的重要议题。企业需要建立完善的数据治理体系,确保数据的准确性、一致性和完整性;同时加强隐私保护机制建设,确保敏感数据的安全性和合规性。
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机回归模型(LinearSVR算法)项目实战
Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化支持向量机回归模型(LinearSVR算法)项目实战
Python基于OpenCV和卷积神经网络CNN进行车牌号码识别项目实战
Python基于OpenCV和卷积神经网络CNN进行车牌号码识别项目实战
DataWorks操作报错合集之错误提示“ODPS-0130161: Parse exception - invalid token 'WITH', expect 'SEMICOLON'”,该怎么办
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
Hive怎么调整优化Tez引擎的查询?在Tez上优化Hive查询的指南
在Tez上优化Hive查询,包括配置参数调整、理解并行化机制以及容器管理。关键步骤包括YARN调度器配置、安全阀设置、识别性能瓶颈(如mapper/reducer任务和连接操作),理解Tez如何动态调整mapper和reducer数量。例如,`tez.grouping.max-size` 影响mapper数量,`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 控制reducer数量。调整并发和容器复用参数如`hive.server2.tez.sessions.per.default.queue` 和 `tez.am.container.reuse.enabled`
淘宝商品评论数据采集教程丨淘宝商品评论数据接口(Taobao.item_review)
**摘要:** 本教程指导如何使用淘宝(Taobao.item_review)接口采集商品评论。步骤包括注册开发者账号,创建应用获取API密钥,发送请求(如num_iid, page, size参数),解析JSON或XML返回数据,并遵循使用规则与安全注意事项。接口允许获取商品评论列表,含评论内容、评论者信息等,适用于数据分析和市场研究。务必保护API密钥并遵守使用政策。
机器学习入门:scikit-learn库详解与实战
本文是面向初学者的scikit-learn机器学习指南,介绍了机器学习基础知识,包括监督和无监督学习,并详细讲解了如何使用scikit-learn进行数据预处理、线性回归、逻辑回归、K-means聚类等实战操作。文章还涵盖了模型评估与选择,强调实践对于掌握机器学习的重要性。通过本文,读者将学会使用scikit-learn进行基本的机器学习任务。【6月更文挑战第10天】
MaxCompute操作报错合集之配置归并节点,出现java.lang.NullPointerException: null错误提示,该怎么办
MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
FlaskMigrate使用指南
**Flask-Migrate** 是一个整合 Flask、SQLAlchemy 和 Alembic 的扩展,用于管理数据库迁移。安装所需库:`pip install Flask mysql-connector-python Flask-SQLAlchemy Flask-Migrate`。
Trying to access array offset on value of type null
你就可以避免在null值上尝试访问数组偏移量的错误。 总的来说,当你遇到这个错误时,你应该回顾你的代码,确保在尝试访问数组偏移量之前,相关的变量已经被正确地初始化为一个数组,并且不是null。
前端安全防护:XSS、CSRF攻防策略与实战
【4月更文挑战第13天】本文探讨了XSS和CSRF攻击的类型、危害及防御方法。XSS攻击通过注入恶意脚本威胁用户安全,分为存储型、反射型和DOM型。CSRF攻击利用用户已登录状态发起恶意请求,可能导致账户状态改变和数据泄露。防御XSS包括输入验证、输出编码和启用Content Security Policy(CSP)。针对CSRF,可使用Anti-CSRF Tokens、设置SameSite Cookie属性和启用HTTPS。开发者应采取这些策略保护用户数据和网站稳定性。
【手把手教教学物联网项目】01 视频大纲
《手把手教教学物联网项目》是一系列视频教程,旨在引导初学者掌握物联网技术。视频涵盖物联网基础,如物联网概述、架构和技术;STM32微控制器的介绍、编程及外设使用;网关开发,涉及ESP8266和ESP32;物联网通信协议如TCP、MQTT、Modbus等;物联网总线协议如单总线、CAN、IIC和SPI;OLED显示原理与驱动;MQTT服务器搭建;物联网云平台介绍,包括阿里云平台的使用;微信小程序开发入门及前端VUE项目实践。此外,教程还涉及UniAPP和SpringBoot后台开发,最后通过“智能取餐柜”项目将理论知识付诸实践。视频可在B站找到,适合学生、爱好者和开发人员学习物联网技术。
Python读取.nc文件的方法与技术详解
本文介绍了Python中读取.nc(NetCDF)文件的两种方法:使用netCDF4和xarray库。netCDF4库通过`Dataset`函数打开文件,`variables`属性获取变量,再通过字典键读取数据。xarray库利用`open_dataset`打开文件,直接通过变量名访问数据。文中还涉及性能优化,如分块读取、使用Dask进行并行计算以及仅加载所需变量。注意文件路径、变量命名和数据类型,读取后记得关闭文件(netCDF4需显式关闭)。随着科学数据的增长,掌握高效处理.nc文件的技能至关重要。
Flink 三种时间窗口、窗口处理函数使用及案例
Flink 是处理无界数据流的强大工具,提供了丰富的窗口机制。本文介绍了三种时间窗口(滚动窗口、滑动窗口和会话窗口)及其使用方法,包括时间窗口的概念、窗口处理函数的使用和实际案例。通过这些机制,可以灵活地对数据流进行分析和计算,满足不同的业务需求。
从本地部署到企业级服务:十种主流LLM推理框架的技术介绍与对比
本文深入探讨了十种主流的大语言模型(LLM)服务引擎和工具,涵盖从轻量级本地部署到高性能企业级解决方案,详细分析了它们的技术特点、优势及局限性,旨在为研究人员和工程团队提供适合不同应用场景的技术方案。内容涉及WebLLM、LM Studio、Ollama、vLLM、LightLLM、OpenLLM、HuggingFace TGI、GPT4ALL、llama.cpp及Triton Inference Server与TensorRT-LLM等。
基于PyTorch的大语言模型微调指南:Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践
探索数据治理的实践路径:构建高效、合规的数据生态系统
在当今这个数据驱动的时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一,它不仅驱动着业务决策,还塑造着企业的竞争优势。然而,随着数据量的爆炸性增长和来源的多样化,如何有效管理这些数据,确保其质量、安全性及合规性,成为了企业面临的重大挑战。数据治理作为一套指导数据管理和使用的框架,其重要性日益凸显。本文将探讨推动数据治理的实践路径,旨在帮助企业构建高效、合规的数据生态系统。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。