structured专题

LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎

LSM树（Log-Structured Merge Tree）存储引擎代表数据库：nessDB、leveldb、hbase等核心思想的核心就是放弃部分读能力，换取写入的最大化能力。LSM Tree ，这个概念就是结构化合并树的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在磁盘中，等到积累到最后多之后，再

【博客718】时序数据库基石：LSM Tree(log-structured merge-tree)

时序数据库基石：LSM Tree(log-structured merge-tree) 1、为什么需要LSM Tree LSM被设计来提供比传统的B+树更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标，使得写入都是顺序写，而不是随机写。那么为什么这是一个好的方法呢？这个问题的本质还是磁盘随机操作慢，顺序读写快的老问题。这二种操作存在巨大的差距，无论是磁盘还是SSD。 2、LSM

Bigtable： A Distributed Storage System for Structured Data

2003年USENIX，出自谷歌，开启分布式大数据时代的三篇论文之一，底层依赖 GFS 存储，上层供 MapReduce 查询使用 Abstract 是一种分布式结构化数据存储管理系统，存储量级是PB级别。存储的数据类型和延时要求差异都很大。论文介绍数 bigtable 的数据模型。 Introduction BigTable 达成了几个目标：适用面广、伸缩性好、高性能、高可用。即可以满足

C++备忘录003：自定义类型实现structured binding

需要实现 tuple_size<type>返回长度tuple_element<index, type>返回index位置上的类型get<index>返回index位置上的值 #include <iostream>#include <string>#include <utility>class person_t {public:template <typename T1, typename

C++备忘录002：Structured Binding, 会生成临时变量，可能有昂贵的拷贝

auto [u, v] = s相当于如下代码 auto e = s;alias u = e.member1;alias v = e.member2; 注意，此时临时变量e是个拷贝，u和v相当于别名 int main() { struct Y {int a;std::string b;};auto y = Y{10, "h

[论文阅读笔记31]Mamba (Selective Structured State Space Model) 及其应用

最近想学一下Mamba模型，奈何看了很多视频还是感觉一知半解，因此做一篇笔记，顺便介绍一下Mamba结构作为CV backbone和时间序列预测领域的应用。论文1. Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 0. Abstract 现有的基础模型都是以Transformer结构作为核心组建的。然

Spark Structured Streaming + Kafka使用笔记

这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版) 1. 概述 Structured Streaming （结构化流）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎）。可以使用Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregation

structured streaming的checkpoint文件无限增长

目录 structured streaming的checkpoint文件无限增长 structured streaming的checkpoint文件无限增长原理和处理办法： https://www.waitingforcode.com/apache-spark-structured-streaming/checkpoint-storage-structured-streamin

Spark Structured Streaming 2021年最新进展的总结

本文我们将花点时间来回顾一下 Databricks 和 Apache Spark™ 在流数据处理方面所取得的巨大进步！2021年，工程团队和开源贡献者在以下三个目标取得了一些进展： •降低延迟并改进有状态流处理；•提高 Databricks 和 Spark Structured Streaming 工作负载的可观测性；•改进资源分配和可伸缩性。下面我们来简单地看下这些目标。目标一：降低延迟并

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 监控（python版）

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 监控（python版）查询时返回的StreamingQuery() 对象可以对查询进行监控，对象包括recentProgress,lastProgress,status等多个属性。代码举例 #!/usr/bin/env python3from pprint import pprintimport timefrom p

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 容错（python版）

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 容错（python版）说明：由于网络问题，链路中断，系统崩溃，JVM故障都会导致数据流的运行结果出现错误，Spark设计了输入源，执行引擎和接收器多个松散耦合组件隔离故障。输入源通过位置偏移量来记录目前所处位置，引擎通过检查点保存中间状态，接收器使用“幂等”的接收器来保障输出的稳定性。我们希望数据是它产生的时间，

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 输出操作（python版）

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 输出操作（python版） 1、说明 Structured Streaming流计算过程定义的DataFrame/Dataset结果，通过writeStream()方法写入到输出接收器，接收器对应关系如下：接收器支持输出模式File接收器AppendKafka接收器Append、Complete、UpdateForeac

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 简述及编程初步（python版）

大数据-玩转数据-Spark-Structured Streaming 简述及编程初步（python版）一、简述： Structured Streaming 是基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错性高的流处理引擎。它以检查点和预写日志记录每个触发时间正处理数据的偏移范围，保证端到端数据的一致性。Spark2.3.0版本引入持续流失处理模型后，可将数据延迟降低到毫秒级。Structur

从spark streaming与structured streaming看spark core与spark sql的区别

导读 Spark中针对流式数据处理的方案有： Spark StreamingStructured Streaming 本文通过对比spark streaming与structured streaming，来深入理解spark core与spark sql的区别。 Spark Streaming 基于微批(DStream) Spark Streaming是基于微批(Micro batc

带你从Spark官网啃透Spark Structured Streaming

By 远方时光原创，可转载，open 合作微信公众号：大数据左右手本文是基于spark官网结构化流解读 Structured Streaming Programming Guide - Spark 3.5.1 Documentation (apache.org) spark官网对结构化流解释我浓缩了一些关键信息： 1.结构化流是基于SparkSQL引擎构建的可扩展且容错

SEH(structured exception handling)中try except异常处理模型

SEH(structured exception handling)中__try __except异常处理模型一、SEH 的工作原理 Windows 程序设计中最重要的理念就是消息传递，事件驱动。当GUI应用程序触发一个消息时，系统将把该消息放入消息队列，然后去查找并调用窗体的消息处理函数(CALLBACK)，传递的参数当然就是这个消息。我们同样可以把异常也当作是一种消息，应用程序发生异常时就

【蒸馏】PointDistiller: Structured Knowledge DistillationTowards Efficient and Compact 3D Detection

简述方法的细节。fT和f S:教师检测器和学生检测器中的特征编码层。AT和AS:抽取的待蒸馏体素或重要性得分最高的点的特征。CT和CS:教师和学生检测特征的通道数。GT和GS:教师和学生检测器的图形特征。该方法基于预先定义的重要度评分，从整个点云中抽取比较关键的N个体素或点，通过动态图卷积提取它们的局部几何结构，然后对其进行加权提取。局部蒸馏最近的大量研究表明，获取和利用点云

Spark编程实验五：Spark Structured Streaming编程

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤 1、Syslog介绍 2、通过Socket传送Syslog到Spark 3、Syslog日志拆分为DateFrame 4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一、目的与要求 1、通过实验掌握Structured Streaming的基本编程方法； 2、掌握日志分析的常规操作，包括拆分日志方法和分析场景。二

TPGR代码详解 Large-Scale Interactive Recommendation with Tree-Structured Policy Gradient

论文阅读笔记链接 github代码链接目录论文内容MDP过程训练TPGR过程：采样过程结构讲解DEBUG过程代码详解整体流程run函数1. PRE_TRAIN()init()make_graph()train()evaluate 一些问题记录参数相关 2. Tree()init()construct_tree()build_mapping()hierarchical_code()pc

Iceberg从入门到精通系列之二十四：Spark Structured Streaming

Iceberg从入门到精通系列之二十四：Spark Structured Streaming 一、Streaming Reads二、Streaming Writes三、Partitioned table四、流表的维护 Iceberg 使用 Apache Spark 的 DataSourceV2 API 来实现数据源和目录。 Spark DSv2 是一个不断发展的 API，在 Spa

Structured Streaming基础--学习笔记

Structured streaming介绍 spark进行实时数据流计算时有两个工具： Spark Streaming：编写rdd代码处理数据流,可以解决非结构化的流式数据Structured Streaming：编写df代码处理数据流,可以解决结构化和半结构化的流式数据 1，数据相关介绍有界数据和无界数据 ①有界数据：有起始位置，有结束位置。比如文件数据有起始行，有结束行有

数据库——SQL语句（Structured query Language）

sql查询查询：Select 【predicate】字段列表 from 表的列表（可以是多个表）注：predicate的选取：1.all，返回所有满足条件的记录 2．Distinct，返回不同的记录

【长文阅读】MAMBA作者博士论文＜MODELING SEQUENCES WITH STRUCTURED STATE SPACES＞-Chapter2

Gu A. Modeling Sequences with Structured State Spaces[D]. Stanford University, 2023. 本文是MAMBA作者的博士毕业论文，为了理清楚MAMBA专门花时间拜读这篇长达330页的博士论文，由于知识水平有限，只能尽自己所能概述记录，并适当补充一些相关数学背景，欢迎探讨与批评指正。内容多，分章节更新以免凌乱。 Chap

【论文阅读】GPT4Graph: Can Large Language Models Understand Graph Structured Data?

文章目录 0、基本介绍1、研究动机2、准备2.1、图挖掘任务2.2、图描述语言（GDL） 3、使用LLM进行图理解流程3.1、手动提示3.2、自提示 4、图理解基准4.1、结构理解任务4.1、语义理解任务 5、数据搜集5.1、结构理解任务5.2、语义理解任务 6、实验6.1、实验设置6.2、结构理解任务的结果6.2.1、输入设计对最终结果有重要影响。6.2.2、角色转换通常会提高绩效6.2.

2024.1.13 Kafka六大机制和Structured Streaming

目录一 . Kafka中生产者数据分发策略二. Kafka消费者的负载均衡机制三 . 数据不丢失机制生产者端是如何保证数据不丢失的呢？ Broker端如何保证数据不丢失消费端如何保证数据不丢失 Kafka中消费者如何对数据仅且只消费一次四 . 启动Kafka eagle命令数据积压问题处理五 . 结构化流数据源 File Source OPERAT

AAAI 2021 Structured Co-reference Graph Attention for Video-grounded Dialogue

动机基于视频的对话系统(VGDS)允许AI引擎“观察”（（即理解一个视频）和“对话”（即，在一个对话中交流理解）。具体地说，给定一个视频，由一系列QA对组成的对话历史，以及一个关于视频的后续问题，目标是推断一个自由形式的自然语言回答问题。近年来，基于视频的对话系统被提出来推进VQA以基于视频与人类进行有意义的对话。虽然最近的努力在提高反应的质量方面取得了很大的进展，但业绩仍然远远不能令人满意。