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数据工程与软件工程长期存在分歧,各自拥有独特的工具和最佳实践。本文探讨了数据编排器的角色及其最新趋势,如何使这两个领域更加紧密地结合。数据编排通过协调数据的提取、转换和服务,解决了多数据源、目标和工具的复杂性。文中介绍了 ELT 流程、不同类型的编排工具(如 Apache Airflow 和 Apache Flink),以及未来可组合数据系统的开放标准,如 Apache Parquet 和 Apache Arrow。这些标准有助于简化数据共享和治理,推动数据系统的未来发展。
随着AI技术的发展,阿里巴巴推出的通义灵码作为先进的大模型,提升了自然语言处理能力,并在智能对话、多语言支持及自定义训练等方面带来全新体验。文章介绍了通义灵码在客服系统、智能写作及教育领域的应用案例,展示了其提升效率和创造价值的能力。
AIDocumentLibraryChat 项目通过 GitHub URL 为指定的 Java 类生成测试代码,支持 granite-code 和 deepseek-coder-v2 模型。项目包括控制器、服务和配置,能处理源代码解析、依赖加载及测试代码生成,旨在评估 LLM 对开发测试的支持能力。
RabbitMQ 是一个功能强大的消息代理,用于分布式应用程序间的通信。它通过队列临时存储消息,支持异步通信和解耦。经典队列适合高吞吐量和低延迟场景,而仲裁队列则提供高可用性和容错能力,适用于关键任务系统。选择哪种队列取决于性能、持久性和容错性的需求。
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