文章目录前言解决方案：canal简介工作原理canal工作原理canal高可用集群搭建环境准备安装包下载安装部署部署admin部署canal-server说明部署instance测试Camus简介部署任务调度前言纯干货，一步一步完成MySQL到hive全部详细过程博主大数据集群：CDH6.3.2解决方案：利用阿里开源项目canal+Linkedin的开源项目Camuscanal项目地址：https://github.com/alibaba/canal说明：本文更新时canal发行版为1.1.6简介canal[kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提
文章目录前言解决方案：canal简介工作原理canal工作原理canal高可用集群搭建环境准备安装包下载安装部署部署admin部署canal-server说明部署instance测试Camus简介部署任务调度前言纯干货，一步一步完成MySQL到hive全部详细过程博主大数据集群：CDH6.3.2解决方案：利用阿里开源项目canal+Linkedin的开源项目Camuscanal项目地址：https://github.com/alibaba/canal说明：本文更新时canal发行版为1.1.6简介canal[kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提
目录CDC简介step1配置mysql 开启binlog step2 flink 测试 mysql cdcStep3flink cdc 实时ETL 实例endCDC简介 CDC即ChangeDataCapture变更数据捕获，我们可以通过CDC得知数据源表的更新内容（包含InsertUpdate和Delete），并将这些更新内容作为数据流发送到下游系统。捕获到的数据操作具有一个标识符，分别对应数据的增加，修改和删除。flinkmysql cdc 官网传送门>>+I：新增数据。-U：一条数据的修改会产生两个U标识符数据。其中-U含义为修改前数据。+U：修改之后的数据。
目录1、llama模型转换(pytorch格式转换为HuggingFace格式)1.1、拉取Chinese-LLaMA-Alpaca项目1.2、准备文件夹1.3、下载llama官方原始模型1.4、移动文件到指定位置1.5、执行转换脚本2、合并模型2.1、下载Chinese-LLaMA-Plus-7B模型2.2、下载chinese_alpaca_plus_lora_7b模型2.3、执行合并脚本3、准备数据集4、进行二次预训练4.1、修改run_pt.sh文件4.1、运行run_pt.sh文件4.2、训练后文件整理4.3、合并模型5、推理模型5.1、命令行方式推理合并后的模型5.2、Web图形界面
我正在评估Hugo用于生成我的静态网站，该网站可能会每天生成大约20个帖子。所以在大约一年内，将有7000多篇文章用markdown编写，需要构建并部署到我的生产服务器。我最初是从Jekyll开始的，但即使是少量页面的构建也非常慢，而且我无法理解增量构建这样看似基本的需求-仅构建和生成已更改的内容-Jekyll仍然不支持...#SMH。所以我想知道Hugo是否有增量构建？我在gohugo.io的文档中没有看到任何内容,或者在hugo帮助命令行帮助中。但Hugo似乎拥有我正在寻找的一切，而且在一小部分帖子上的构建速度非常快，所以我真的很想给它一个机会。加上它所用的语言GO是由我最喜欢的黑
我正在评估Hugo用于生成我的静态网站，该网站可能会每天生成大约20个帖子。所以在大约一年内，将有7000多篇文章用markdown编写，需要构建并部署到我的生产服务器。我最初是从Jekyll开始的，但即使是少量页面的构建也非常慢，而且我无法理解增量构建这样看似基本的需求-仅构建和生成已更改的内容-Jekyll仍然不支持...#SMH。所以我想知道Hugo是否有增量构建？我在gohugo.io的文档中没有看到任何内容,或者在hugo帮助命令行帮助中。但Hugo似乎拥有我正在寻找的一切，而且在一小部分帖子上的构建速度非常快，所以我真的很想给它一个机会。加上它所用的语言GO是由我最喜欢的黑
提示：本文采用IDEA编写代码文章目录操作步骤：一、在linux上二、在IDEA上1.创建一个maven项目2.安装scala插件3.在项目结构的全局库导入scala至项目4.在pom文件导入以下两个依赖5.编写代码6.将写好的代码打成jar包7.将jar包放入linux里执行总结操作步骤：一、在linux上搭建好spark，推荐一篇较好的文章：spark3.3.0安装&部署过程。注：如果需要运行yarn模式，在spark-env.sh文件末尾添加：exportYARN_CONF_DIR=/opt/hadoop-3.1.3/etc/hadoopexportHADOOP_CONF_DIR=/op
提示：本文采用IDEA编写代码文章目录操作步骤：一、在linux上二、在IDEA上1.创建一个maven项目2.安装scala插件3.在项目结构的全局库导入scala至项目4.在pom文件导入以下两个依赖5.编写代码6.将写好的代码打成jar包7.将jar包放入linux里执行总结操作步骤：一、在linux上搭建好spark，推荐一篇较好的文章：spark3.3.0安装&部署过程。注：如果需要运行yarn模式，在spark-env.sh文件末尾添加：exportYARN_CONF_DIR=/opt/hadoop-3.1.3/etc/hadoopexportHADOOP_CONF_DIR=/op
准备工作运行前确保拉取仓库最新版代码：gitpull确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含：tokenizer.model、tokenizer_checklist.chk、consolidated.*.pth、params.json主要依赖库如下（python>=3.9），请安装指定版本，否则合并后无法比对SHA256校验值：pipinstalltorch==1.13.1pipinstalltransformers==4.28
一、MaxCompute湖仓一体发展进程MaxCompute作为阿里云自研的海量大数据处理平台已经有十几年的发展历史，在规模和扩展性方面一直表现比较优秀。其依托阿里云飞天分布式操作系统，能够提供快速，完全托管的EB级数据仓库及数据湖解决方案，可经济高效的处理海量数据。目前，其承担着阿里集团绝大部分离线数据存储和计算力，是阿里云产品矩阵中最重要的自研核心平台之一。MaxCompute发展之初，主要聚焦数仓方面的大数据处理业务场景，并且处理的数据源主要为格式化数据。随着数据处理场景的多样化和业界数据湖架构的兴起，加上阿里集团内部本身数据也非常多，支持多样化数据源也就成为了一个必选项。因此MaxCo
