2024-05-15
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Paimon 与 Spark 的集成(二):查询优化

通过一系列优化,我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%,已基本和 Parquet x Spark 持平,本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。

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2024-05-15
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RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

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2024-05-15
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Yuan2.0大模型,联合向量数据库和Llama-index,助力检索增强生成技术

本文将以Yuan2.0最新发布的Februa模型为例进行测试验证,用更小规模的模型达到更好的效果。

2024-05-15
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云效AppStack+阿里云MSE实现应用服务全链路灰度

在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。

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2024-05-15
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在 GraalVM 静态编译下无侵入实现可观测探索

在 GraalVM 静态编译下无侵入实现可观测探索

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,事件驱动:云时代的事件驱动有啥不同?

本文技术理念的层面了解一下事件驱动的概念。RocketMQ 5.0 在面向云时代的事件驱动架构新推出的子产品 EventBridge,最后再结合几个具体的案例帮助大家了解云时代的事件驱动方案。

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,流数据库:如何实现一体化流处理?

本文将从概念和宏观角度理解什么是流处理。 RocketMQ 5.0,学习 RocketMQ 提供的轻量流处理引擎 RStreams,了解其特性和原理。学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,流存储:流场景的诉求是什么?

本文将从使用的角度出发,来更详细的展示一下流存储的场景,看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景,提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例,来帮助大家了解流存储的用法。

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,消息进阶:如何支撑复杂业务消息场景?

本文主要学习 RocketMQ 的一致性特性,一致性对于交易、金融都是刚需。从大规模复杂业务出发,学习 RocketMQ 的 SQL 订阅、定时消息等特性。再从高可用的角度来看,这里更多的是大型公司对于高阶可用性的要求,如同城容灾、异地多活等。

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