向量数据库 milvus 快速入门
向量数据库是专为存储和查询高维度向量数据设计的系统，适用于处理文本、图像等非结构化数据。Milvus 是一个高性能、可扩展的向量数据库，支持深度神经网络生成的大规模嵌入向量。安装 Milvus 需要先安装 Docker，然后通过 Docker Compose 启动 Milvus 服务。pymilvus 是其官方 Python SDK，提供了丰富的 API 用于管理集合、插入数据和执行查询。用户可以通过 pymilvus 进行连接、创建集合、插入数据、构建索引及执行语义搜索等操作。
CodeFuse团队2024年10篇论文总结
CodeFuse 是蚂蚁集团开发的多语言代码大型语言模型（LLM），基于海量高质量代码数据和多任务微调技术，已在内部研发人员的编码、测试、运维等场景中广泛应用。2024年，CodeFuse 在国际顶会如ICSE、ICDE、KDD等发表多篇论文，涵盖CodeLLM、机器学习、AI等领域，并开源多个自研大模型，总下载量近200万。项目持续迭代，欢迎贡献和建议。
AllData数据中台核心菜单十一：数据集成平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年，专注于数据中台业务，维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务，支持AI大模型应用，助力企业高效利用数据价值。
MPP 架构与 Hadoop 架构技术选型指南
MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析
本文对比了 Druid、ClickHouse、Doris 和 StarRocks 四款大数据分析引擎。它们均为 OLAP 引擎，采用列式存储和分布式架构，适用于海量数据分析。Druid 擅长实时分析与高并发查询；ClickHouse 以超高性能著称，适合复杂查询；Doris 提供易用的 SQL 接口，性能均衡；StarRocks 则以其极速查询和实时更新能力脱颖而出。各引擎在数据模型、查询性能、数据更新和存储方面存在差异，适用于不同的业务场景。选择时需根据具体需求综合考虑。
无缝集成 MySQL，解锁秒级数据分析性能极限
在数据驱动决策的时代，一款性能卓越的数据分析引擎不仅能提供高效的数据支撑，同时也解决了传统 OLTP 在数据分析时面临的查询性能瓶颈、数据不一致等挑战。本文将介绍通过 AnalyticDB MySQL + DTS 来解决 MySQL 的数据分析性能问题。
跨云数据管理平台DMS：构建Data+AI的企业智能Data Mesh
跨云数据管理平台DMS助力企业构建智能Data Mesh，实现Data+AI的统一管理。DMS提供开放式元数据服务OneMeta、一站式智能开发平台和云原生AI数据平台，支持多模数据管理和高效的数据处理。结合PolarDB、AnalyticDB等核心引擎，DMS在多个垂直场景中展现出显著优势，如智能营销和向量搜索，提升业务效率和准确性。通过DataOps和MLOps的融合，DMS为企业提供了从数据到AI模型的全生命周期管理，推动数据驱动的业务创新。