www.top100summit.com Greenplum机器器学习⼯工具集和案例例 姚延栋 Pivotal 研发技术总监 2017.thegiac.com • Greenplum ⼤大数据平台 • Greenplum 机器器学习⼯工具 • Greenplum 机器器学习案例例 ⼤大纲 2017.thegiac.com Greenplum: 新一代开源大数据平台 Gemfire SQL 语法支持 需要提升 磁盘数据 不是核心焦点 并发性能 不是核心焦点 大数据关联 不是核心焦点 2017.thegiac.com ⽤用户案例例 1 Greenplum + MADlib 助⼒力力邮件营销 2017.thegiac.com 问题 ● 邮件⼴广告点击预测 模型不不够精准，需 要更更好的邮件营销 策略略 代码复杂冗余，很多数据类型 转换 ✓ 代码更更精简，更更便便于维护的代码 X 原始模型预测效果不不理理想 ✓ 新模型能够更更精准地预测⽬目标客 户 商业影响 2017.thegiac.com 用户案例例2 基于API日志的⾦金金融产品⽤用户分析 2017.thegiac.com 问题 ● 更更好地理理解不不同种 类的⽤用户 ● 更更好地了了解⽤用户与 APP的交互 ●

1 从 ClickHouse 到 Apache Doris，腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践 2023/02/20SelectDB 用户案例 导读：腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache

————————————————————————————— 1 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 MyBatis 框架 尚硅谷 java 研究院 版本：V 1.0 第 1 章 MyBatis 简介 1.1 MyBatis 历史 1）MyBatis 是 Apache 的一个开源项目 iBatis, 2010 年 6 月这个项目由 Apache

发框架，对模型和AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实 践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃，AGI顶级人才非常欠缺，整 个市场将长期保持快速增长态势。 01 中国AGI发展趋势 l InfoQ研究中心预计，2030年中国AGI应用市场规模将达到4543.6亿元人民币。 市场将进入快速成长期，年市场增速保 持在50%以上。并于2027年突破千亿人民币市场规模。 l InfoQ研究中心认为，中国AGI应用市场规模发展将由企业市场引领主导，到2030年企业市场规模预计达到3024.6亿元人民币。 国内AGI市场增长趋势预测 说明：数据来自InfoQ研究中心 中国AGI发展趋势 l 中国AGI市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层，这四层结构共同构成了中国AGI市场的技术框架。 Agent正逐渐成为探索的核心路径。但随着时间的推移，大模型的一些局限性开始显现，尽管大模型在模仿人类 认知方面取得了显著进步，但要达到真正的通用智能，仍需克服重重困难。因此，AI Agent作为新的研究方向，开始受至越来越多的关注。 AI Agent成为推动AI技术革命的关键力量 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统，重构数据存储和计算， 一份存储，多引擎数据计算，全面升级大数据系统至大

3 安装部署 19 TiUP TiDB Operator 3.4 运维和可视化管理- TiDB Dashboard 21 第四章 TiDB Cloud 41TipBcoud 23 第五章 场景案例 5.1 金融 光大银行 - 分布式数据库在光大银行关键业务系统的应用 。""* 26 北京银行- 打造面向未来的商业银行业分布式核心系统 ，， 28 中国银行 -基于 TiZabbix 构建金融业新一代运维监控平台 项相关标准工作:4分布式数据库技术金融应用规范技术架构》《分布式数据库技术金融应用规范安全 技术要求》《分布式数据库技术金融应用规范灾难恢复要求》 。 ”主导联合技术课题《分布式数据库运维体系研究》《分布式数据库入云及多租户研究》 1.5 荣誉 TiDB 产品荣誉 。 2017 年度产品创新奖 。 2017 年度中国信通院 0SCAR 尖峰开源技术奖 。 2018InfoWorld | Bossie Awards ”2019 中国数据库技术年度最佳创新产品 PingCAP 公司荣誉 。 2017 中国最具投资价值TOP 50 。 2017 中国年度创新成长企业 100 强 。 2017 年度中国企业服务产业最佳投资案例 TDP10 。 2018 中国大数据准独角兽榜 。 2018 企业服务产业独角兽榜-数据服务 。 2019 中国最具投资价值企业风云榜 50 强 。 2019 中国数据库技术年度评选年度创新企业 。

实时产⽣交易信号以自动执⾏交易。这种数据驱动的量化交易策略可以更快地对市场 变化进⾏响应。 机器⼈顾问： 根据个⼈需求和偏好实时提供⾦融建议，提⾼了获取建议的便利程度，降低了获得服务的成本。GPT 可以学习⼤量历史案例和研究报告，在此基础上，它可以总结出投资策略与建议。用户可以直接使用 这些建议，或根据实际情况进⾏适当调整，这可以极⼤提⾼⼯作效率。 ⾦融市场情绪分析： 对投资相关的⾔论和情绪表达等数据进⾏深度分

RC1 1.1 Beta README - 9 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 1.1 Alpha 1.0 Pre-GA RC4 RC3 RC2 RC1 TiDB 路线图 用户案例 北京银行 海航 今日头条 转转 Mobike 饿了么（一） 饿了么（二） 易果生鲜 同程旅游 去哪儿 G7 一面数据 凤凰网 猿辅导 Mobikok 二维火 客如云 Ping++ 乐视云 零氪科技 作为监控和性能指标信息存储方案，使用 Grafana 作为可视化组件进行 展示。 Prometheus 是一个拥有多维度数据模型，灵活的查询语句的时序数据库。Prometheus 作为热门的开源项目，拥 有活跃的社区及众多的成功案例。 Prometheus 提供了多个组件供用户使用。目前，我们使用 Prometheus Server，来收集和存储时间序列数据。 Client 代码库，在程序中定制需要的 Metric 。Push syncer-binlog-gtid = 53ea0ed1-9bf8-11e6-8bea-64006a897c73:1-35 由上述示例可见，使用 Syncer 可以自动将 MySQL 的更新同步到 TiDB。 本部分将通过实际案例描述 Syncer 同步数据库参数的优先级关系。 如果使用 route-rules 规则，参考 Sharding 同步支持 优先级：replicate-do-db —> replicate-do-table

1 Prometheus 在 TiDB 中的应用 Prometheus 是一个拥有多维度数据模型的、灵活的查询语句的时序数据库。Prometheus 作为热门的开源项目， 拥有活跃的社区及众多的成功案例。 Prometheus 提供了多个组件供用户使用。目前，TiDB 使用了以下组件： • Prometheus Server：用于收集和存储时间序列数据。 • Client 代码库：用于定制程序中需要的 20s）后就会报错给客户端。如果 backoff 在阈值内，客户端对该错误无感知。 • 1.1.2 多台 TiKV 同时内存不足 (OOM)，导致 Region 在一定时期内没有 Leader，见案例 case-991。 • 1.1.3 TiKV 报 TiKV server is busy 错误，超过 backoff 时间，参考4.3 客户端报 server is busy 错误。 TiKV Leader。单台物理主机部署多个 TiKV 实例，一个物理机挂掉， 由于 label 配置错误导致 Region 没有 Leader，见案例 case-228。 • 1.1.5 follower apply 落后，成为 Leader 之后把收到的请求以 epoch not match 理由打回，见案例 case-958 （TiKV 内部需要优化该机制）。 8.7.1.2 1.2 PD 异常导致服务不可用 查看本文档5

1 Prometheus 在 TiDB 中的应用 Prometheus 是一个拥有多维度数据模型的、灵活的查询语句的时序数据库。Prometheus 作为热门的开源项目， 拥有活跃的社区及众多的成功案例。 Prometheus 提供了多个组件供用户使用。目前，TiDB 使用了以下组件： • Prometheus Server：用于收集和存储时间序列数据。 • Client 代码库：用于定制程序中需要的 20s）后就会报错给客户端。如果 backoff 在阈值内，客户端对该错误无感知。 • 1.1.2 多台 TiKV 同时内存不足 (OOM)，导致 Region 在一定时期内没有 Leader，见案例 case-991。 • 1.1.3 TiKV 报 TiKV server is busy 错误，超过 backoff 时间，参考4.3 客户端报 server is busy 错误。 TiKV Leader。单台物理主机部署多个 TiKV 实例，一个物理机挂掉， 由于 label 配置错误导致 Region 没有 Leader，见案例 case-228。 • 1.1.5 follower apply 落后，成为 Leader 之后把收到的请求以 epoch not match 理由打回，见案例 case-958 （TiKV 内部需要优化该机制）。 8.7.1.2 1.2 PD 异常导致服务不可用 查看本文档5

Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 关于 TiDB 典型应用场景和用户案例的介绍，请观看以下视频。 2.1.3 另请参阅 • TiDB 整体架构 • TiDB 数据库的存储 • TiDB 数据库的计算 • TiDB 数据库的调度 2.2 TiDB 6.1.0 Release 假设希望知道Bookshop 应用当中最年长的作家们的一些情况，可能需要编写多个查询，而这些查询都需要使 用到这个最年长作家列表。可以通过下面的 SQL 语句从 authors 表当中找出最年长的前 50 位作家作为研究对 象。 305 SELECT a.id, a.name, (IFNULL(a.death_year, YEAR(NOW())) - a.birth_year) AS age FROM authors 的一个子事 务。嵌套事务开始时会记录一个 savepoint ，如果嵌套事务执行失败，事务将会回滚到 savepoint 的状态。嵌套 事务是外层事务的一部分，它将会在外层事务提交时一起被提交。下面案例展示了 savepoint 机制： 379 mysql> BEGIN; mysql> INSERT INTO T2 VALUES(100); mysql> SAVEPOINT svp1; mysql>