随着数据规模的不断增长和业务需求的日益复杂，数据仓库（DataWarehouse）的建设和管理变得越来越重要，数据治理也成为数据仓库建设中不可忽视的一环。其中数仓元数据和指标是对数据的描述和度量，对于数据分析和决策起着至关重要的作用。然而，由于数据规模庞大且复杂，传统的元数据和指标检索方法往往效率低下，无法满足快速、准确地检索需求。本文将介绍如何利用大型语言模型技术在数仓元数据和指标检索治理上进行落地实践，包括技术架构、详细的技术说明以及解决的问题。1.实践的背景在现有的系统工具中，我们已经建设过了指标管理系统，元数据系统，ide用户查询平台等多项数据工具。传统平台更多的是工具性的支持，用户有

平台介绍依托云技术，采用“平台+”的方式，融合容器技术和虚拟化技术，构建多维度、个性化、智能化的数字化教育资源体系，促进教育机构、企业”资源、教学、实训、评价”完整可持续发展的学习生态系统。技术架构主流技术：前端Element-UI&Vue后端：SpringCloudAlibaba，SpringBoot2.x、Mybatis、Shiro、JWT等。部署：支持Docker容器部署产品功能板块主要有三大终端：1、教育门户（PC端）：2、教务管理端（PC端）3、微信小程序（移动端）教师端【管理看板、教学中心、学习中心、教学包、评测中心、项目库、教学工具：教学云盘、白板、截图工具、录屏】。学生端【管理

最近一段时间，以“羊驼”家族为代表的各类ChatGPT替代模型不断涌现。一方面，开源社区也有了可以与ChatGPT“一较高下”的开源模型；而另一方面，各模型在如何提升LLM的指令表现方面以及评估LLM效果的方法不尽相同。此前，一个基于斯坦福的Alpaca、并进行了中文优化的项目受到大家关注，即开源中文对话大模型70亿参数的 ​​BELLE​​（Be Everyone's Large Languagemodel Engine）。它基于斯坦福的Alpaca完成，但进行了中文优化，并对生成代码进行了一些修改，不仅如此，模型调优仅使用由ChatGPT生产的数据（不包含任何其他数据）。BELLE的目标是

大促作为JD一年两度的盛事，质量备战是不可或缺的重要环节。每逢大促都是一次大型的联合战役，在这种战役中，不仅有各种“海陆空”技术争奇斗艳，还会让我们的技术视野变得更宽阔，让我们协同变得更默契，所谓以战养兵。测试团队作为质量备战团队，沉淀了“常态化”、“精细化”、“一体化”的三化备战策略，希望与君共勉，共保大促！一、常态化篇（步履匆匆，筹谋早行，日日如此，稳操胜半）测试联合架构师把大促备战事项进行分类、分级划分，将部分备战工作纳入常态化，通过双周会形式推进系统架构治理，提前消除隐患，使其安全稳固，资源高效。1.1流量驱动（流量定开关，伸缩助节源）为了提高资源的利用效率，产研测联合成立治理专项。全

数据库大数据量、高并发、高可用解决方案，十万字图文详解mysql、redis、kafka、elasticsearch（ES）多源异构不同种类数据库集成、数据共享、数据同步、不同中间件技术实现与方案，如何构建数据仓库、数据湖、数仓一体化？DeltaLake、ApacheHudi和ApacheIceberg数仓一体化技术架构实现。数据集成的需求继系统集成、应用集成、业务集成之后，最头痛的数据集成（DataIntegration简称DI）已渐被各大企业（政府机关）纷纷触及。业务增长迫使企业必须提高其自身的IT能力，以满足变化的业务需求。引入一些新的应用程序以支持这种新型的需求。以新的方式对现有的信息

文章目录前言一、关于数据仓库需求场景分类二、数据仓库线下部署场景2.1、线下部署场景介绍及优劣势说明2.2、线下部署场景对应的客户需求三、数据仓库公有云部署场景3.1、公有云部署场景介绍及优劣势说明3.2、公有云部署场景对应的客户需求四、为何重视数据共享（含湖仓一体）？4.1、传统数据共享业务场景4.2、数据共享（含湖仓一体）能力解决掉的问题五、数据仓库技术架构演进5.1、SharedStorage架构5.2、SharedNothing架构5.3、存算分离架构六、GaussDB（DWS）演进历程七、DWS云原生架构技术解析7.1、极致弹性、数据共享、高灵活度、高性价比7.2、按需弹性实践适应灵

1、流批一体的理念随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海量的业务数据。而企业为了改善用户体验，提升产品在市场上的竞争力，都采取了实时化方式来处理大数据。社交媒体的实时大屏、电商的实时推荐、城市大脑的实时交通预测、金融行业的实时反欺诈，这些产品的成功都在说明大数据处理的实时化已经成为一个势不可挡的潮流。在实时化的大趋势下，Flink已经成为实时计算行业的事实标准。国内外各个领域的头部厂商，都把Flink做为实时计算的技术底座，国内有字节跳动、腾讯、华为，国外有Netflix、Uber等等。而业务实时化只是一个起点，Flink的目标之一就是给用户提供实时离线一体化的用户体验。其实很多用

从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的里面，有很大的

目录StreamExecutionEnvironmentWatermarkwatermark策略简介使用Watermark策略内置水印生成器处理空闲数据源算子处理Watermark的方式创建DataStream的方式通过list对象创建​​​​​​使用DataStreamconnectors创建使用Table&SQLconnectors创建StreamExecutionEnvironment编写一个FlinkPythonDataStreamAPI程序，首先需要声明一个执行环境StreamExecutionEnvironment，这是流式程序执行的上下文。你将通过它来设置作业的属性（例如默认并发

【关键字】端云一体化、低代码、ArkTS、Visual文件【问题描述】在使用端云一体化商场模板的过程中，突然遇到了无法打开Visual文件的情况，DevEcoStudio提示报错“JSONschemavalidationerror:data/visualModel/value/children/0/value/children/1/value/children/0/value/children/0/value/children/O/value/children/1/value/children/0/value/property/value/margin-topmustmatchpattern"