本文结合个人理解梳理了BitMap及Roaring BitMap的原理及使用，分别主要介绍了Roaring BitMap的存储方式及三种container类型及Java中Roaring BitMap相关API使用。
摘要：openGemini的设计和优化都是根据时序数据特点而来，在面对海量运维监控数据处理需求时，openGemini显然更加有针对性。 IT运维诞生于最早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。传统IT运维，以人力运维为主，
摘要：应用运维管理平台（AOM）和Cassandra是两个不可分割的组成部分，它们共同构成了一个高效的解决方案，可以帮助企业在应用运维业务上取得巨大的优势。在这篇文章中，我们将介绍AOM和Cassandra的优势和特点，揭晓它们如何为企业保持市场竞争力的秘密。 本文分享自华为云社区《海量数据运维要给
场景 周五进行需求评审的时候； 出现了一个图表，本身一个图表本没有什么稀奇的； 可是产品经理在图表的上的备注,让我觉得这个事情并不简单； 那个图表的时间跨度可以是月,年，而且时间间隔很短； 这让我意识到事情并不是想的那样简单； 然后经过简单的询问：如果选择的范围是年；数据可能会上万； 我们都知道；出
处理海量遥测数据的利器—openGemini时序数据库。
当有千万条海量数据时，前端调取接口发现接口响应的太慢，前端这时让你优化一下接口，你说有几千万条数据，觉得自己尽力了，前端觉得你好菜，别急，读完这篇文章，让前端喊你一声：大佬，厉害！！！ 常用的方法总结 通过合理的分页加载、索引优化、数据缓存、异步处理、压缩数据等手段，可以有效地优化接口性能，提升系统
Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2：数据持久化提高可用性 Redis系列3：高可用之主从架构 Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式） Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致：Redis6.0的多线程模型 追求性能极致：客户端缓
在处理海量大数据时，我们常常会使用Bitmap，但假如现在要向Bitmap内存入两个pin对应的偏移量，一个偏移量为1，另一个偏移量为100w，那么Bitmap存储直接需要100w bit的空间吗？数据部将偏移量存入Bitmap时，又如何解决数据稀疏问题呢？本文将为大家解答
魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据，帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据，预估至少几十亿甚至上百亿的数据量，所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储，所以对实时写入性能也有一定要求
背景 在数据密集的业务领域，尤其是金融，保险，税务等行业中，经常需要利用Excel模型，来对业务进行分析和处理。例如： 1.金融投资： 根据模型进行估值计算，并对投资风险进行评估，通过测算出投资的内部收益率（IRR），净现值（NPV）来做投资收益分析，反应项目的获利能力。 2.保险精算： 运用数学，
摘要：近日，昇腾AI联合上海人工智能实验室，正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署，目前相关代码已推入MMDeploy 0.10.0版本，并在GitHub正式发布。 本文分享自华为云社区《昇腾携手OpenMMLab，支持海量算法仓库的昇腾AI推理部署》，作者：昇腾
翻译自： [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat
存储技术为满足层出不穷应用的海量数据存储需求，从物理介质到技术架构也同样发生了天翻地覆的变革。无论技术如何更新换代，其目的都是为了更好的提供高性能，高容量，高可用的数据服务。本系列文章会对存储系统的测试和调试工具做一个介绍。 dd - Linux世界中的搬运工 FIO – IO压力测试工具 vdbe
MapReduce服务为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。集群中的FusionInsight Manager将提供企业级的集群的统一管理平台。
摘要：华为云容器SRE在海量集群和容器运维实践中，从智能运维能力、确定性场景恢复等多方面总结出一套确定性运维实践，以应对云原生业务快速增长。 本文分享自华为云社区《云原生容器高可用运维能力应用》，作者：陈勇/刘志超/袁文峰。 云原生场景下，对架构高可用、应用高可用、基础云平台高可用提出了更高的要求，
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面，并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢，SqlSugar将转换性能做到极致，并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能，当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
1.概述 随着大数据技术的不断发展，处理海量数据的需求变得愈发迫切。MapReduce作为一种分布式计算模型，为处理大规模数据提供了有效的解决方案。在这篇博客中，我们将探讨如何使用MapReduce框架读取快照表（Snapshot Table）的数据。快照表是一种记录某一时刻系统状态的表格，通过Ma
本文提供了一些保证数据一致性和设计分布式锁的策略。这些策略可以在实际应用中帮助开发人员解决相关的问题，确保系统的数据一致性和并发访问的正确性。同时，通过合理地使用缓存和分布式锁，可以提高系统的性能和可靠性。希望对你在面对Redis相关面试题时有所帮助！
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
