SHAP的理解与应用SHAP有两个核心，分别是shap values和shap interaction values，在官方的应用中，主要有三种，分别是force plot、summary plot和dependence plot，这三种应用都是对shap values和shap interaction values进行处理后得到的。下面会介绍SHAP的官方示例，以及我个人对SHAP的理解和应用。
doris介绍Doris是一个MPP的OLAP系统，以较低的成本提供在大数据集上的高性能分析和报表查询功能。 MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到终的结果(与Hadoop相似)。 Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性
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2024-07-26 10:18:19
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基础使用指南Doris 采用 MySQL 协议进行通信，用户可通过 MySQL client 或者 MySQL JDBC连接到 Doris 集群。选择 MySQL client 版本时建议采用5.1 之后的版本，因为 5.1 之前不能支持长度超过 16 个字符的用户名。本文以 MySQL client 为例，通过一个完整的流程向用户展示 Doris 的基本使用方法。1 创建用户1.1 Root 用
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2024-07-14 13:13:55
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一、实验目的下载一个HRTF数据库，阅读其说明文档，学习如何运用其中数据，完成双耳空间音效的实现。推荐基于真人的CIPIC，以及基于人工头的THK。素材不能只有一种，要创建一个声景。利用HRTF实现声景中各个声源的不同方位的双耳空间音效。二、实验原理HRTF（Head Related Transfer Function）：头相关变换函数，是一种音效定位算法，对应时域的HRIR（Head Relat
当前有许多分布式计算系统能够实时处理大数据，这篇文章是对Apache的三个框架进行比较，试图提供一个快速的高屋建瓴地异同性总结。 Apache Storm 在Storm中，你设计的实时计算图称为toplogy，将其以集群方式运行，其主节点会在工作节点之间分发代码并执行，在一个topology中，数据是在spout之间传递，它发射数据流作为不可变的key-value匹配集合，这种key-val
为了验证 TDengine 3.0 在 IoT 场景下的性能，我们针对第三方基准性能测试平台 TSBS（Time Series Benchmark Suite） 中的 IoT 场景，预设了五种规模的卡车车队基础数据集，在相同的 AWS 云环境下对 TDengine 3.0 和 InfluxDB 1.8（该版本是 InfluxDB 能够运行 TSBS 框架的最新版本）进行了对比分析。在本篇文章中，我
电池寿命受限
以平板电脑为例，如手机一般大小的电脑。虽然功能齐全，但大屏幕不一定方便，而且屏幕越大的智能硬件需要更大的电池。倘若电脑尺寸更小一些，其所需的电池量也是一样的。虽然看起来电池寿命问题归属硬件工程师领域，但是一些UX和专业的软件开发方法也可以有效提高设备的电池寿命：使用黑色：在AMOLED屏幕（无须背光模块）中黑色像素促使电池寿命最大化。一般来说，显示屏相对比之下鲜
摘要：为大家带来当下时序数据模型的主流TSDB分析及云厂商在时序数据模型方面的最新动态。
，作者：敏捷的小智 。在上篇《【万字干货】OpenMetric与时序数据库存储模型分析（上）》文章中，我们了解了时序数据模型的相关知识内容，接下来为大家分析当下主流TSDB及云厂商在书序数据模型方面的最新动态。主流TSDB分析InfluxDBInfluxDB[9]是一个一站式的时序工具箱，包括了时序平
1. Doris 简介1.1 Doris 概述Apache Doris 由百度大数据部研发（之前叫百度 Palo，2018 年贡献到 Apache 社区后， 更名为 Doris ），在百度内部，有超过 200 个产品线在使用，部署机器超过 1000 台，单一 业务最大可达到上百 TB。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP（Massively Parallel Processing，即
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2024-08-01 21:23:29
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最近评估各个IoT云的可用性,首先验证了阿里IoT云,功能特性不是很满意;接下来又验证了腾讯IoT云.之前阿里云验证过程中曲折难做,反倒是腾讯IoT云一路顺风顺水,很快就调试验证完成.不过验证过程中发现了一些蹊跷,俩大对头云在IoT部分的架构/实现 甚至代码都存在惊人的相似,不禁心生疑问,到底是东风抄袭了西风还是西风抄袭了东风?亦或是创业公司一女俩嫁?版本号相似编译Makefile基本一致编译宏/
在《当我们在讨论CQRS时，我们在讨论些神马》中，我们讨论了当使用CQRS的过程中，需要关心的一些问题。其中与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了，CQRS与ES的结合，为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。获取Diary.CQRS项目该项目为Kan
此讨论并不局限于HBase，也会延伸到MongoDB和Cassandra这样的NoSQL数据库。 1、RDBMS RDBMS有以下特点： 面向视图：RDBMS表使用固定的视图，表中的数据类型也会事先定义。表的视图在创建时就已经定义，并且不容易修改。向视图中添加元素的操作会以新建表的形式实现，这一操作会在原始表和新建表中建立一对一关系。这也限制了RDBMS的使用场景，RDBMS适合
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2024-10-11 19:40:52
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HBase vs Cassandra: why we moved 下文中将讨论为何选择Cassandra作为我们的NOSQL方案。 是否Cassandra的血统预言了未来？我发现在软件问题上，我们先去考虑上层问题而不是直接深入到细节，可以节约大量时间。在选择HBase还是Cassandra上我也遵循了这一信条。HBase还是Cassandra具有完全不同的血统和基因，这决定了他
每年，市场上都会出现种种不同的数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这些系统中，Spark和hadoop是获得最大关注的两个。然而该怎么判断哪一款适合你?如果想批处理流量数据，并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模，Mahout或MLLib会更好地满足您的需求吗?
为了增加混淆，Spark和Hadoop经常与位于HDFS，
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2024-06-05 07:36:16
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# MySQL与Doris查询性能比较指南
在数据库领域，MySQL和Doris是两种常见的数据库管理系统。比较它们的查询性能是一个有趣且富有挑战性的任务。本文将为你提供一个完整的流程，帮助你实现MySQL与Doris的查询性能比较。通过以下步骤，你将能够直观地了解如何进行这一比较。
## 流程概述
以下是实现MySQL和Doris查询性能比较的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Apache Doris与Redis性能比较
在大数据处理与存储领域，Apache Doris与Redis都是备受欢迎的技术。它们虽然在某些方面有重叠，但各自的设计理念和适用场景却大相径庭。本文将对两者进行性能比较，并提供代码示例来帮助理解。
## Apache Doris简介
Apache Doris 是一个高度可扩展的分布式分析数据库，适用于实时数据分析。它以提供快速查询响应和高吞吐
行式数据库(关系型数据库)行式数据库有如下几个缺点：大数据场景下 I/O 较高，因为数据是按行存储，即使只针对其中某一列进行运算，关系型数据库也会将整行数据从存储设备中读入内存，导致 I/O 较高。存储的是行记录，无法存储数据结构。表结构 Schema 扩展不方便，如要修改表结构，需要执行 DDL(data definition language)，语句修改，修改期间会导致锁表，部分服务不可用。全
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2024-09-05 19:30:55
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何为单例？简单介绍一下下：单例是个什么鬼东西！！！！单例模式含义】单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。
【采用单例模式动机、原因】
对于系统中的某些类来说，只有一个实例很重要，例
数据的价值是有时效性的，越早分析越能得到更快的问题反馈或响应。Hadoop的设计初衷是存储与分析离线大数据，我认为它的缺点就是不能及时地利用数据中所蕴含的深层价值。 在做深入分析之前，我想从门外汉的角度来说说我自己理解的实时分析是什么样子的。它的目标很明确：尽快地从数据中挖掘出有用的内容来。这牵扯到把计算移动到哪个地方去的
SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后，他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis，大大简化了系统架构。
小 T 导读
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2024-05-09 21:58:10
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