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

OpenMLDB 是一款开源的高性能全内存 SQL 数据库，在时序数据存储、实时特征计算等方面都有很多创新和优化。Redis 是业界最流行的内存存储数据库，广泛应用于缓存等高性能在线场景。虽然二者应用场景不尽相同，但作为都是使用内存作为存储介质的数据库，希望通过对相同数据行数下的内存占用量进行测试对比，让客户直观了解二者在内存资源上的消耗占比。

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》。

本文根据卢冕在『OpenMLDB Meetup No.1』中的演讲整理而成。开源机器学习数据库OpenMLDB：为企业提供全栈FeatureOps解决方案今天的演讲围绕OpenMLDB给企业提供全栈FeatureOps解决方案展开，同时对OpenMLDB的主要特性和新发布0.4.0版本的新功能进行介绍。首先介绍一下我自己，我叫卢冕，博士毕业于香港科技大学计算机系，目前在第四范式担任系统架构师，主要

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