不仅提供云上开箱即用的Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats在内的Elastic Stack生态组件，还与Elastic官方合作提供免费X-Pack（白金版高级特性）商业插件，集成了安全、SQL、机器学习、告警、监控等高级特性，被广泛应用于实时日志分析处理、信息检索、以及数据的多维查询和统计分析等场景。高级监控报警服务是基于Elasticsearch开发的，具备采集、监控、报警、诊断、数据处理等多种能力的SAAS服务，为云上用户提供开箱即用的一站式监控报警解决方案。

IBM的研究显示，40%的CEO计划因AI雇佣更多员工，这些职位的薪水通常比非AI职位高77%。该项目负责人蔡科发称自己也受脱发困扰，研发初衷是让更多人科学认识脱发水平，此工具由支付宝与杭州市一医院脱发专科医生共同研发，利用多种技术，半分钟左右可完成 AI 识别，还能依托专业知识库提供健康建议。该项目负责人蔡科发称自己也受脱发困扰，研发初衷是让更多人科学认识脱发水平，此工具由支付宝与杭州市一医院脱发专科医生共同研发，利用多种技术，半分钟左右可完成 AI 识别，还能依托专业知识库提供健康建议。

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智能时代 | 合合信息Embedding模型荣获C-MTEB榜单第一

Mysql面试篇：你们被问道的最多的问题是什么？ 1. 索引 2. 事务 3. 性能优化

2020年6月1日0时至6月18日24时，京东618全球年中购物节累计下单金额达到2692亿元，创下新的纪录。上市首日，京东股价报收于234港元，较发行价上涨3.54%，市值超过7200亿港元。2018年6月1日0点到6月18日24点，京东全球年中购物节累计下单金额达1592亿元。每年6月是京东的店庆月，每年6月18日是京东店庆日。从2019年6月1日0点到6月18日24点，累计下单金额达2015亿元，覆盖全球。1998年6月18日，刘强东在。活动，以“火红六月”为宣传点，其中6月18日是。

嘿，各位朋友们，我是小新！👋 研究生的日子就像过山车一样，一转眼就快到终点站了。目前也是在面临着毕业论文的压力，好在前期付出的时间和努力比较多，现阶段只剩下一些小问题了，相对来说还是比较轻松的。作为一名已经经历过被本科毕业设计折磨的老学长，我对毕业设计这一环节有着太多的感慨和经验想要分享。今天，我想在这里回顾一下自己当年的经历，总结一下自己的经验，希望能够为即将面临毕业设计的你们提供一些帮助。

总结来说，如果要支持维度数据存储，并且支持Join，目前开源的各类引擎或多或少都存在一些局限性。Doris和Clickhouse这里引擎都支持Join，并且支持明细数据存储，但是如要要高频Update，也是没办法做到。如果跳出Olap引擎，在应用层做Join实现，也是一种解法，但是实现成本高。Doris on ES构建在这个能力之上，并且对查询做了大量的优化，这给对ES原理理解不深的同学带来了方便。目前Doris on ES还不支持聚合下推，但是对于我们维度数据查询场景其实是用不到聚合操作。

进而导致每个KIS task包含了所有取值的数据(我们生成环境KIS task数目与topic的partion数是一一对应的)，造成KIS task的segment文件大幅膨胀（两种区别的理论值为key By处理生成的segment大小为不做key by的 1/partion总数），影响实时数据的查询性能(这里如果没太看明白可以参考阅读Druid官方文档，了解Druid数据聚合、索引构建原理)。ES拥有强大的分词检索能力，支持较高频率的update操作，和很好的横向扩展能力。屏蔽复杂的跨引擎管理查询逻辑。

如果使用之前学习的MySQL客户端来完成这个操作，那么这个工作量无疑是巨大的，我们可以通过使用程序代码的方式去连接MySQL数据库，然后对MySQL数据库进行增删改查的方式，实现100000条数据的插入，像这样使用代码的方式操作数据库就称为数据库编程。注：PyMySQL是基于事务进行操作的，所以在数据库增删改操作时，必须通过conn.commit() 方法将事务操作提交到数据库，如果事务操作没有成功，则可以通过conn.rollback()进行回滚（返回到数据的原始状态）。

对于明细数据在TiDB或者ES的，我们选择了在Flink中进行窗口聚合写入到下游Doris或者ES中。需要对监听的源表以及变更字段进行配置，在配置的interval时间窗口内多个源表进行扫描，然后将结果进行merge后生成参数，根据配置的threshold对参数进行拆分后传入多个insert sql中，并在每天凌晨进行T+1的全量聚合，修复微批计算的错误数据。由于之前我们的实时数仓只有ES，所以在使用Doris的初期，我们选择了通过Doris创建ES外表的方式来完善我们的Doris数仓底表。

理论上都是维表主键为唯一ID来填充所有维度，这样只是冗余存储了多条维度数据，但是在OLAP引擎里，不管是DRUID、KYLIN还是DORIS都不会造成数据量的基数膨胀。维度数据与事实数据完全分离，维度数据用专门的引擎存储(如mysql、elasticsearch等等)，可以支持高频update操作，查询时通过主键关联查询维度数据。业务场景主要为两大块——传统型的OLAP分析查询场景+星型模型join场景下的OLAP多维分析查询。应用层查询的时候非常方便，无需关联额外的维表，直接面向大而全的宽表查询。

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Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据。编译成功后，会在 output/ 目录下生成文件。将此文件复制到 Spark 的 ClassPath 中即可使用 Spark-Doris-Connector。例如：Local 模式运行的 Spark，将此文件放入 jars/ 文件夹下。Yarn集群模式运行的Spark，则将此文件放入预部署包中。--Doris FE http 地址，支持多个地址，使用逗号分隔--

BITMAP_UNION_COUNT(expr): 和 BITMAP_COUNT(BITMAP_UNION(expr)) 等价。它比 COUNT 和 DISTINCT 组合的速度更快，并使用固定大小的内存，因此对于高基数的列可以使用更少的内存。BITMAP_UNION(expr) : 计算两个 Bitmap 的并集，返回值是序列化后的 Bitmap 值。基于它得到的是一个估算结果，误差大概在1%左右，hll列是通过其它列或者导入数据里面的数据生成的。用于返回满足要求的行的数目。返回expr表达式的最大值。

如果 len 大于 str 的长度，则在 str 的后面不断补充 pad 字符，直到该字符串的长度达到 len 为止。如果 len 小于 str 的长度，该函数相当于截断 str 字符串，只返回长度为 len 的字符串。如果没有匹配，返回空字符串。将字符串 str 重复 count 次输出，count 小于1时返回空串，str，count 任一为NULL时，返回 NULL。它返回具有指定长度的字符串的右边部分, 长度的单位为utf8字符。将字符串反转，返回的字符串的顺序和源字符串的顺序相反。

如果 len 大于 str 的长度，则在 str 的前面不断补充 pad 字符，直到该字符串的长度达到 len 为止。如果 len 小于 str 的长度，该函数相当于截断 str 字符串，只返回长度为 len 的字符串。返回 substr 在 str 中出现的位置（从1开始计数）。如果指定第3个参数 pos，则从 str 以 pos 下标开始的字符串处开始查找 substr 出现的位置。如果 substr 不在 str 中出现，则返回0。它返回具有指定长度的字符串的左边部分, 长度的单位为utf8字符。

返回datetime_expr2−datetime_expr1，其中datetime_expr1和datetime_expr2是日期或日期时间表达式。对于在 1970-01-01 00:00:00 之前或 2038-01-19 03:14:07 之后的时间，该函数将返回 0。TIMEDIFF函数返回表示为时间值的expr1 - expr2的结果，返回值为TIME类型。Format 的格式请参阅 date_format 函数的格式说明。获得日期中的秒的信息，返回值范围从0-59。

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转换datetime值dt，从 from_tz 由给定转到 to_tz 时区给出的时区，并返回的结果值。将日期类型按照format的类型转化为字符串， 当前支持最大128字节的字符串，如果返回值长度超过128，则返回NULL。%V | 周 (01-53) 星期日是一周的第一天，与 %X 使用。%v | 周 (01-53) 星期一是一周的第一天，与 %x 使用。%X | 年，其中的星期日是周的第一天，4 位，与 %V 使用。%x | 年，其中的星期一是周的第一天，4 位，与 %v 使用。