杭州萧山区政府“一事一议”支持政策获 批 9月 拓数派上榜《毕马威中国-未来独角兽 人工智能创新双 30企业（长江三角洲地区）》 10月 2023拓数派年度技术论坛 拓数派大模型数据计算系统正式亮相，让AI模型更大更快 02. πDataCS 数据计算系统简介 OpenPie拓数派的传承和使命 卡内基梅隆 (CMU) 校友会主席 人工智能诞生地传承 数据 计算 模型 Pivotal（中国） 创始人 计算的问题，是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布 式程序，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 等都需要额外的组件，应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 生态丰富，对结构化数据

JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 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 POJO 进行部分映射时比较困难。导致数据 库性能下降 JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 2 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 3） MyBatis 1 对开发人员而言，核心 sql 还是需要自己优化 2 sql 和 java 编码分开，功能边界清晰，一个专注业务、一个专注数据 1 https://github.com/mybatis/mybatis-3/ JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 3 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 第 2 章 MyBatis HelloWorld 2.1 开发环境的准备 1) 导入 MyBatis 框架的 jar 包、Mysql 驱动包、log4j 的

14 零售业 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 9.2.15 人工智能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 10 FAQ 89 10.1 尚一健康 9.2. 谁在使用 ElasticJob? 87 Apache ShardingSphere ElasticJob document 9.2.14 零售业 永辉超市 9.2.15 人工智能 深兰科技 9.2. 谁在使用 ElasticJob? 88 10 FAQ 10.1 阅读源码时为什么会出现编译错误? 回答： ElasticJob 使用 lombok 实现极简代码。关于更多使用和安装细节，请参考

集智平台可视化交互分析 数据加工的链路与数据价值发现 竞争优势 分析成熟度 洞察与应对 预测与行动 源数据 数据清洗 标准报表 OLAP系统 商务智能（BI） 机器学习建模 人工智能优化 发生了什么？ 为什么发生？ 什么会发生？ 什么是最佳决策？ 分析性数据仓库 数据洞察与可视化 数据治理 预测分析与机器学习 CHAPTER 众安集智平台与clickhouse

云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 Ap| 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。 Openl SN Pie | PiecloudDB 基于 eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 PiecloudDB 产品特性 * 全面的 SQL

云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容 Postgres 生态，可以很好地处理地理信息数据和文本，未来会扩展其他 API 接口，支持常见的数仓的 数据分析和人工智能、数据科学等功能。 PieCloudDB 产品概述 拓数派旗下旗舰产品PieCloudDB，是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线，可将物理数仓整合 到云原生数据计算平台，

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数 及以上版本 Linux 操作系统 – 在 ARM 架构下，建议使用 CentOS 7.6 1810 版本 Linux 操作系统 3.1.2.2 实施部署 注意： 你可以使用 Linux 系统的任一普通用户或 root 用户登录主机，以下步骤以 root 用户为例。 1. 下载并安装 TiUP： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors 软件 版本 sshpass 1.06 及以上 numa 2.0.12 及以上 tar 任意 4.1.3 服务器建议配置 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台或者 ARM 架构的硬件服务器平台。对于开 发，测试，及生产环境的服务器硬件配置（不包含操作系统 OS 本身的占用）有以下要求和建议： 4.1.3.1 开发及测试环境 组件 CPU

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数 及以上版本 Linux 操作系统 – 在 ARM 架构下，建议使用 CentOS 7.6 1810 版本 Linux 操作系统 3.1.2.2 实施部署 注意： 你可以使用 Linux 系统的任一普通用户或 root 用户登录主机，以下步骤以 root 用户为例。 1. 下载并安装 TiUP： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors 版本 sshpass 1.06 及以上 numa 2.0.12 及以上 tar 任意 71 4.1.3 服务器建议配置 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台或者 ARM 架构的硬件服务器平台。对于开 发，测试，及生产环境的服务器硬件配置（不包含操作系统 OS 本身的占用）有以下要求和建议： 4.1.3.1 开发及测试环境 组件 CPU

采用计算、存储分离的架构，可对计算、 存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数 及以上版本 Linux 操作系统 – 在 ARM 架构下，建议使用 CentOS 7.6 1810 版本 Linux 操作系统 3.1.2.2 实施部署 注意： 你可以使用 Linux 系统的任一普通用户或 root 用户登录主机，以下步骤以 root 用户为例。 1. 下载并安装 TiUP： curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors 软件 版本 sshpass 1.06 及以上 numa 2.0.12 及以上 tar 任意 4.1.3 服务器建议配置 TiDB 支持部署和运行在 Intel x86-64 架构的 64 位通用硬件服务器平台或者 ARM 架构的硬件服务器平台。对于开 发，测试，及生产环境的服务器硬件配置（不包含操作系统 OS 本身的占用）有以下要求和建议： 4.1.3.1 开发及测试环境 组件 CPU

379 操作步骤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 9.3 通用配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380 9.3.1 可用的时间窗口，是数据 迁移的第一个挑战； 其次，数据迁移不应该对现有的数据造成影响，如何保证数据的正确性，是数据迁移的第二个挑战。 8.6.3 目标 减少数据迁移时的业务影响，提供一站式的通用数据迁移解决方案，是 Apache ShardingSphere 数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 STORAGE UNIT ds_0,ds_1,ds_2; 9. 删除分布式数据库 DROP DATABASE foo_db; 9.2.4 数据迁移 简介 ShardingSphere 可以提供给用户通用的数据迁移解决方案。 于 4.1.0 开始向用户提供。 运行部署 背景信息 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求。 前提条件