本文整理自 Byzer PMC、Kyligence 技术合伙人祝海林在第四范式技术日「高效落地的AI开源生态」分论坛的主题分享——《OpenMLDB 和 Byzer 整合之路》。

OpenMLDB 社区于近期邀请了社区的贡献者和使用者举行了十一月份的社区会议。本次会议主要总结了 OpenMLDB 0.3.0 版本的更新，以及讨论 0.4.0 版本的几个重要需求规划。同时，社区成员对于 OpenMLDB 后续的需求和社区发展规划提供了宝贵的建议。社区反馈会议上，社区小伙伴们对于 OpenMLDB 项目和社区的发展提供了很多宝贵的建议，主要记录如下：Benchmark 不仅需要

本文整理自 Byzer PMC、Kyligence 技术合伙人祝海林在第四范式技术日「高效落地的AI开源生态」分论坛的主题分享——《OpenMLDB 和 Byzer 整合之路》。

简介Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架，使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算，例如单行特征计算或者多表的Join拼接。OpenMLDB是针对AI场景优化的开源数据库项目，实现了数据与计算一致性的离线MPP场景和在线OLTP场景计算引擎。其实MPP引擎可基于Spark实现，并通过拓展Spark源码实现数倍性能提升。Spark本身实现也非常高效，基于Antlr实现的

今天为大家介绍一款来自 OpenMLDB 社区的优秀独立工具 - OpenMLDB SQL Simulator（https://github.com/vagetablechicken/OpenMLDBSQLEmulator） ，可以让你更加高效方便的开发、调试 OpenMLDB SQL。为了高效的实现时序特征计算，OpenMLDB SQL 对标准 SQL 做了改进和扩展，因此初学者在使用 Open

2021年9月17日，在中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）、中国通信标准化协会联合主办的“2021 OSCAR 开源产业大会"上，第四范式荣获“OSCAR尖峰开源案例”双料大奖——开源机器学习数据库OpenMLDB斩获“开源社区及开源项目”奖项，第四范式基础架构负责人郑曌作为OpenMLDB等开源项目发起人成功当选“开源人物”。在“开源社区及开源项目”领域，通过云计算标准和开源推进委员会成员

本文整理自 OpenMLDB PMC 卢冕 在 OpenMLDB Meetup No.6 中的分享——《开源机器学习数据库 OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征平台》。

本文示范如何使用 OpenMLDB 和 Byzer-lang 联合完成一个完整的机器学习应用。Byzer-lang 作为面向大数据和 AI 的一门语言，通过 Byzer-Notebook 和用户进行交互，用户可以轻松完成数据的抽取、ETL、特征/模型训练、保存、部署到最后预测等整个端到端的机器学习流程。OpenMLDB 在本例中接收 Byzer 发送的指令和数据，完成数据的实时特征计算，并经特征工