支持大规模矢量数据、遥感影像数据、数字高程数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对时空数据。GeoMesa仅

本文深入探讨了 AI Agent 在多个领域的应用场景，包括物联网（IoT）、检索增强生成（RAG）和灾难响应等。AI Agent 能够自主推理和行动，将复杂任务分解为子任务并动态调整计划。在农业中，它通过监测环境优化决策；在内容创作中，它结合最新信息生成高质量内容；在灾难响应中，它协调多源信息快速响应。此外，AI Agent 还广泛应用于金融、医疗、人力资源、IT 运营、供应链和交通运输等领域，

本文深入探讨了五种主要类型的 AI Agent，包括反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的 Agent、基于效用的 Agent 和学习代理。每种 Agent 都有其独特的智能水平、决策过程和应用场景。从简单的反射代理到强大的学习代理，这些 Agent 在处理复杂任务时表现出不同的能力和限制。文章还讨论了多 Agent 系统的概念，强调了 AI Agent 在人类参与下的最佳性能。

右键点击“展开节点”便可以看到所有与其存在关系的人物。在画布中添加节点后，将节点的“label”定义为“person”，并为其添加“name”属性，属性类型为“STRING”。我们将“A先生”隐藏，然后选中“奥黛丽·霍尔”将其变更为红色，重复“展开节点”操作，可以看克莱恩·莫雷蒂与奥黛丽·霍尔共同存有关系的人物角色，以及奥黛丽·霍尔单独存有关系的角色。注意：由于人物信息与关系信息集中于一个文件中，

本篇文章将介绍两个最常用的链接星环数据库的方式

后续Spark基于MR框架做了进一步的优化，解决了MapReduce计算框架的不足，基于内存和DAG的计算模式有效的减少了数据shuffle落磁盘的IO和子过程数量，实现了性能的数量级上的提升。在容错性方面，由于MapReduce的分布式架构设计，在设计之初即设定了硬件故障的常态性，因此其计算模型设计了大量的容错逻辑，如任务心跳、重试、故障检测、重分布、任务黑/灰名单、磁盘故障处理等机制，覆盖了从

在数字经济蓬勃发展的今天，大数据技术已成为推动企业创新和提升竞争力的关键力量。然而，随着市场快速变化，大数据平台也面临着诸多挑战和变革。对于依赖CDH构建大数据平台的企业来说当前正在面临诸多挑战。星环科技助力企业建设了一个统一的数据中台体系，平滑迁移CDH，各项数据处理指标均实现性能突破，本篇文章将为读者介绍在该场景下所使用到的核心技术点，希望能为读者在进行数字化转型过程中的技术选型提供思路。

本篇文章将为读者介绍不同表格式如何处理小文件合并相关问题，涉及非事务表、事务表以及星环自研的高性能Holodesk表。

本演示将以StellarDB的KGExplorer工具为核心，展示如何分析并可视化银行转账记录，从中抽丝剥茧，揭示潜在的反洗钱犯罪线索。其中包括图谱创建过程，CSV数据导入流程以及具有代表性的图数据关系查询，供您参考。

Raft提供了一种在计算系统集群中分布多个状态机的通用方法，可以确保集群中的每个节点都同意相同的一系列状态变更，同时其采用了更强的领导形式。比如日志条目仅会从leader节点流向其他节点，如果客户端与其他节点建立通信，那么其他节点将会将其重定向给leader，简化了日志复制等操作的管理。