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总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性领先，结合高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的投入，共同构成了其在通用大模型领域的竞争力，使其能够提供处理复杂、长文本任务的高性能AI服务。总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性进展，以及高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的重视。这包
总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性领先，结合高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的投入，共同构成了其在通用大模型领域的竞争力，使其能够提供处理复杂、长文本任务的高性能AI服务。总结： DeepSeek 的核心技术优势在于其在超长上下文窗口技术上的突破性进展，以及高效的大规模模型训练、强大的通用模型研发能力和对AI安全对齐的重视。推理
flink技术总结待续
flink技术总结待续。
Flink、Flink SQL、PyFlink、Java Flink 到底啥关系？其实全是同一个 Apache Flink 框架，只是写法不一样、语言不一样、用法不一样。
本文系统解析大数据开发中15个核心概念差异，涵盖Hive与Spark的关系、SparkSQL与HiveSQL的区别、PySpark与SparkSQL的协作、Spark与Flink的选型等。
这个意思是说，**生成的pb2文件的protobuf版本和运行时的protobuf版本不匹配。**生成pb2文件的版本是我的电脑的protobuf的版本，就是最开始查看的版本。但是python中protobuf的版本是3.19.0（setup.py中的要求为 install_requires=[‘protobuf>=3.11.3,<4.0.0’],）。，根据文件内容，我们可以知道该sh是生成py文
所以需要在DolphinScheduler安装的机器上再安装一遍SeaTunnel，而且是每一个机器，因为DolphinScheduler是集群的任务不定会分配到哪个节点上。，默认是utf-8的......如果DolphinScheduler是用systemctl启动的话，好像直接设置java全局变量还不太行，改DolphinScheduler的配置文件是一把过的。前两天正好看了DolphinSc
CDC 是（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、 更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。/*** 反序列化数据,转为变更JSON对象*/@Override//5.获取操作类型 CREATE UPDATE DELETE2 : 3;//7.输出数据/*** 从元数据获取出变更之前或之后的数据*/
在实时数据仓库建设中，Flink 作为流处理引擎的事实标准，Doris 作为 OLAP 数据库的新秀，两者的结合成为企业实时数据平台的常见架构选择。然而，在生产环境中我们遇到了一个普遍的痛点："使用官方的 doris-flink-connector，其基于 Checkpoint 的二阶段提交（2PC）机制在千万级别数据同步时，吞吐量瓶颈明显，平均延迟从秒级跳升到分钟级。"这篇文章将详细展示我们如何
实时计算的发展历史只有十几年，它与基于数据库的计算模型有本质区别，实时计算是固定的计算任务加上流动的数据，而数据库大多是固定的数据和流动的计算任务，因此实时计算平台对数据抽象、延时性、容错性、数据语义等的要求与数据库明显不同，面向实时计算的数据架构也就发展起来。Transwarp Slipstream是一款通用的实时计算引擎，使用事件驱动和批处理统一的模型，在保证毫秒级别延迟的同时，帮助用户更高效
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它支持大规模数据流处理，具有高吞吐量和低延迟。Flink 可以处理各种类型的数据，如日志、传感器数据、事件数据等。在大数据领域，机器学习和预测分析是非常重要的。Flink 可以与机器学习库集成，实现流式机器学习和预测分析。在本文中，我们将介绍 Flink 的机器学习与预测分析案例。我们将从核心...
实时计算Flink版基于Flink CDC，通过开发YAML作业的方式有效地实现了将数据从源端同步到目标端的数据摄入工作。本文介绍如何快速构建一个YAML作业将MySQL库中的所有数据同步到StarRocks中。已创建Flink工作空间，详情请参见。上下游存储已创建RDS MySQL实例，详情请参见。已创建StarRocks实例，详情请参见。RDS MySQL和StarRocks需要与Flink工
实时统计pv、uv是再常见不过的大数据统计需求了，前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例，这里用Flink实时计算pv,uv。我们需要统计不同数据类型每天的pv，...
Flink实时计算引擎入门教程
springboot集成flink-cdc，采集mysql数据并推送到kafka
对数据的实时性要求越来越高。传统的离线数仓（T+1）已无法满足业务对秒级响应的需求，而实时数仓和数据湖（Data Lake）架构正成为主流。然而，如何将业务数据库中的变更数据（Insert/Update/Delete）低延迟、高可靠、无侵入地同步到下游系统，一直是构建实时链路的关键挑战。
这次 Flink 编译任务，是 Koupleless 在新的实时计算场景中落地的成功探索，以一种新的方式使用类加载框架。在一个大基座上面运行 Job 类模块，流量触发运行，请求完即执行卸载，轻量快捷。欢迎大家碰到相关场景时使用 Koupleless，一起探索 Koupleless 更多的使用场景吧~
实时场景下的机器学习模型实时特征离线特征融合方案(踩坑指南)
Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由java实现，部分代码是scala。它可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时数据集。其所要处理的主要场景就是流数据、批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批流一的计算引擎。
一、需求简单概述 1. 原因： 估计看到这篇文章的人都会觉得统计每天的下载量排名这个需求听起来就是T+1的离线批处理需求，其实我也是这么觉得的，所以为什么要写这个呢？因为这不是我说的算的，反正上面就给这么个需求。。。其实这是以前的需求，以前是实时统计的需求，但是排名什么的是在后期的接口通过读取数据库的数据进行实现的，现在就觉得通过接口来获取数据库的数据进行排序什么的效率比较低，就希望直接把排序
作者： 凌云Cloud 原文来源：https://tidb.net/blog/bfdd466b...
Jiron数据开发平台演示环境发布以及基于平台的实时数仓（数据湖）实战介绍
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