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阿里大数据之路：数据管理篇大总结
1.1.2 元数据价值 元数据有重要的应用价值，是数据管理、数据内容、数据应用的基础； 在数据管理方面为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据支持。 1.1.3 统一元数据体系建设 元数据的质量直接影响到数据管理的准确性，如何把元数据建设好将起到至关重要的作用。 1.2.2 元数据门户 元数据门户致力打造一站式的数据管理平台、高效的一体化数据市场 “前台”产品为数据地图，定位消费市场，实现检索数据、理解数据等“找数据”需求 “后台”产品为数据管理，定位于一站式数据管理 Optimizer，基于历史的优化器） 在任务稳定的情况下，可以考虑基于任务的历史执行情况进行资源评估，即采用HBO 提高 CPU 利用率 提高内存利用率 提高 Instance 并发数 降低执行时长 针对“大促 主要体现在数据应用上，要及时产出给到需求方； 一般决策支持分析师希望当天就能看到前一天的数据，而不是等三五天才能看到某一个数据分析结果；否则就已失去了数据及时性的价值； 如，阿里 “双 11” 的交易大屏数据
2.3K21编辑于 2023-04-07 - 来自专栏互联网大杂烩
6大设计原则
所有引用基类的地方必须能透明地使用其子类对象。 只要父类能出现的地方子类就可以出现。
39330发布于 2018-08-22 - 来自专栏云计算D1net
云计算数据管理的五大支柱
企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据，并阻止非法访问请求，企业需要一个可靠的云计算数据管理策略，并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 但仍有许多云计算数据管理的陷阱需要避免，确保企业可以快速恢复在云环境中运行时出现的最常见问题。 企业可以拥有世界上最好的产品和员工，但没有数据就会无能为力，因此请采取措施确保其自由安全地流动。 智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务，并使企业在竞争中脱颖而出。 （来源：企业网D1Net）
2.9K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏主数据管理
主数据管理的五大成功要素
本文将探讨主数据管理成功的五大要素，包括高层领导的支持与参与、业务方的深度参与和认责、合适的主数据管理模式、技术工具的选择以及主数据的度量与评估。 在主数据管理过程中，业务方需承担起相应的数据认责，确保数据的准确性、完整性和及时性。只有这样，主数据管理才能真正服务于业务，提升业务效率和降低经营成本。 三、合适的主数据管理模式 面对多样的主数据管理模式，企业应根据自身特性进行选择。无论是集中式、联邦式还是分析式管理，都应以明确的业务需求和目标为基础。 高层领导的支持和参与为主数据管理提供了坚实的根基；业务方的深度参与和认责确保了数据管理活动与业务目标的一致性；选择合适的主数据管理模式使企业能够灵活应对不同的业务需求；恰当的技术工具选择为数据管理提供了强大的技术支持 企业应将这五大要素融入到主数据管理的实践中，不断优化和完善，以确保主数据管理能够为企业带来实实在在的效益，推动企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
26800编辑于 2024-11-11 YashanDB高效数据管理的5大实用技巧
YashanDB作为具有自主知识产权的现代化数据库系统，依托其先进的架构设计与多样化的部署形态，为数据管理提供了高效、稳定的解决方案。 本文面向数据库管理员和系统架构师，围绕YashanDB的关键技术特性，详细解析五大实用技巧，旨在提升数据库的性能、可靠性和灵活性。 每种部署形态具有自身的技术优势和适用场景，合理选择和配置部署形态是高效数据管理的首要步骤。单机部署适合大多数场景，主备复制机制保障基础高可用，通过主实例与备实例的数据同步，实现故障切换。 五大实用技巧总结针对不同的业务场景科学选择单机、分布式或共享集群部署，合理调整实例资源配置，提高系统适应性和性能。
20110编辑于 2025-11-17- 来自专栏肉眼品世界
数据管理之元数据管理
可以支持多种工具的开发应用； 6. 提高系统的安全性； 7. 可以提高系统的智能性； 8. 元数据可以支持需求变化 随着信息技术的发展和企业职能的变化，企业的需求也在不断地改变。 数据仓库环境下的元数据管理系统的建设是十分困难的。 具体的建设步骤如下： （1）如果是在建设数据仓库系统的初期，那么首先要确定系统的边界范围，系统范围确定的原则是首先保障重点，不求大，只求精。 08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。 数据管理平台提供各类元数据管理，包括：业务元数据、技术元数据和管理元数据，支持元数据的基本信息、属性、依赖关系、组合关系的增删改查操作。
9.1K40编辑于 2021-12-29 - 来自专栏代码世界
6大设计原则总结
6大设计原则总结 一、单一职责原则 单一职责原则：英文名称是Single Responsiblity Principle，简称是SRP。定义：应该有且仅有一个原因引起类的变更。 可维护性提高，可读性提高，那当然更容易维护了； 变更引起的风险降低，变更是必不可少的，如果接口的单一职责做得好，一个接口修改只对相应的实现类有影响，对其他的接口无影响，这对系统的扩展性、维护性都有非常大的帮助 但是，这个原子该怎么划分是设计模式中的一大难题，在实践中可以根据以下几个规则来衡量： 一个接口只服务于一个模块或业务逻辑； 通过业务逻辑压缩接口中的public方法，接口时常去回顾，尽量让接口达到“满身筋骨肉 ”，而不是“肥嘟嘟”的一大堆方法； 已经被污染了的接口，尽量去修改，若变更的风险较大，则采用适配器模式进行转化处理； 了解环境，拒绝盲从。 一个展示数据的列表，按照原有的需求是6列，突然有一天要增加1列，而且这一列要跨N张表，处理M个逻辑才能展现出来，这样的变化是比较恐怖的，但还是可以通过扩展来完成变化，这就要看我们原有的设计是否灵活。
97190发布于 2018-04-12 - 来自专栏程序那些事
Fabric的6大特性
6）当提交peer节点收到一批事务时 7）验证是否符合背书策略，并检查读/写集以检测冲突的事务。如果两项检查均通过，则该块将提交到账本，并且每个事务的状态更新都将反映在状态数据库中。 6 保护数字钥匙和敏感数据 HSM（硬件安全模块）提供了对数字密钥的高级保护。对于涉及身份管理的方案，HSM可以更好的保护密钥和敏感数据。 更多教程请参考 flydean的博客
1.7K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏CDO首席数据官
DAMA数据管理—数据管理概述
（十大职能），数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。 内部（职能层级）、外部、第三方； 输入，启动活动（如：企业战略、业务活动、IT活动、数据问题）； 参与者，多种职能； 工具，支持活动（如：数据建模、数据整合、质量工具、商务智能...）； 主要交付物，十大职能协同交付成果 职能与活动 本书中对于职能与活动采取的方式是（PDCO）模式，其本质是（PDCA）的模式变化，其核心是：规划、执行、控制，三个部分，且贯穿于整个十大职能范围，由于考虑了IT技术部门的职能交叉，所以很难界定其 "数据小兵"整体看了各个章节的关联图，认为十大领域中的相关关联图部分独立成章，缺乏一个总图对于相关交叉、联系、关联的部分进行说明。 等，需要企业的CEO对于数据的深入理解和CDO的培养； 其次，数据的管理的职能活动缺乏整体构建，较多的企业在十大职能领域内容中均设立了相关的业务流程，但缺乏统一的协同，这样也就很难实现数据战略的交付；
3.7K01发布于 2019-04-21 - 来自专栏xiaozhangStu
数据管理
数据管理 DML数据操作语言） INSERT命令 INSERT INTO 表名 [ ( 字段1, 字段2, 字段3, … ) ] VALUES ( '值1', '值2', '值3', …) UPDATE
90220编辑于 2023-05-04 - 来自专栏机器学习
深入解析 LlamaIndex：大语言模型的数据管理与查询利器
LlamaIndex 是一个强大的框架，用于在大语言模型 (LLM) 中高效地管理和查询外部数据。 一、LlamaIndex 简介LlamaIndex，原名为 GPT Index，是一个专门为大语言模型设计的开源数据管理工具。其核心目标是简化和优化 LLM 在外部数据源中的查询过程。 多数据源集成LlamaIndex 支持多数据源集成，开发者可以同时索引文档、数据库记录、API 返回的数据等，实现多渠道的数据管理和查询。 七、总结与展望LlamaIndex 作为一个面向大语言模型的数据管理框架，在优化数据查询和索引构建方面展现了极大的潜力。 如果你正在寻找一种高效的数据管理与查询工具，LlamaIndex 绝对值得一试。
4.8K01编辑于 2024-08-20 - 来自专栏互联网杂技
移动体验设计6大禁
我们一开始为什么去安装应用程序？是为了使我们的生活更方便。但当一个应用无法满足这一要求时，用户肯定就会离它而去。一个应用的成功是受多种因素影响的，其中整体移动用户体验是最重要的影响因素。绝佳的用户体验是一个应用程序成功的关键。 就移动用户体验设计而言，不断地实践是检验其好坏的一条必经之路。在这篇文章中我们聚焦于基础，我们需要去解决的是，如何避免打断用户或者强迫用户思考的问题。 多平台用户界面设计 界面是能使应用的用户体验脱颖而出的一个重要的因素。大多数的开发人员都希望在不同终端上发布他们的应用。当你为多平
2.8K130发布于 2018-04-04 - 来自专栏新亮笔记
数据管理
这种紧耦合有几个非常大的缺点。随着测试套件的增长，测试的设计越来越难。当一个测试失败以后，会对后续依赖于它的一系列测试造成影响，让它们也失败。业务场景或技术实现的变更可能导致重写测试套件，非常痛苦。 数据管理和部署流水线 我们通过测试来断言我们所开发的应用程序的行为符合我们期望的结果。 小结 由于生命周期不同，数据管理也面临一些待解决的问题。尽管这些问题与部署流水线上下文中的问题有所不同，但管理数据所用的基本原则是一样的。关键是要把创建和迁移数据库全部变成自动化过程。
1.3K10编辑于 2022-12-05 - 来自专栏养码场
程序员6大谎言！
关于程序员的6大谎言。是你的真实写照吗？ 小场：这个我做不到。 内心OS：辣鸡，这个我上午就能做完，但是我现在不知道该怎么做，也不想做，关键我怕你要开始变态地不停改想法。 ?
35320发布于 2018-11-07 - 来自专栏大模型&AIGC
6种大模型微调技术
input和target，则使用原始的input embedding(5) 使用方式离散和连续template token混合时，显示地插入一下anchor（离散的token）有助于template的优化(6) FT层：在seq前面加n个虚拟token，以此构造一个连续的token，作为微调参数（结构一样是transformer）在多种任务上下进行微调完全变为生成模型，无需verbalizer(4) 特点在小、大模型上 当参数量达10B，效果相当于FT6.LoRA（2021）(1) 论文信息来自论文：《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》（2）摘要自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练 d,k)$(5) 学习目标原始的LLM，一般也是CLM (Causal Language Model/Conditional Language Model)，学习目标为而加入LoRA后，学习目标为：(6)
2.6K00编辑于 2025-05-08 - 来自专栏Hello工控
MQTT的6大核心优势！！！
一种在物联网行业迅速占据主导地位的协议是 MQTT。这是因为物联网应用程序的工作负载与大多数应用程序相比具有独特的要求。
74700编辑于 2025-05-01 - 来自专栏全栈程序员必看
Python6大设计原则
内容总览 六大设计原则都有哪些 一、单一职责原则 二、里氏替换原则 三、依赖倒置原则 四、接口隔离原则 五、迪米特法则 六、开放封闭原则 内容详解 一、单一职责原则 单一职责原则：英文名称是Single 可维护性提高，可读性提高，那当然更容易维护了； 变更引起的风险降低，变更是必不可少的，如果接口的单一职责做得好，一个接口修改只对相应的实现类有影响，对其他的接口无影响，这对系统的扩展性、维护性都有非常大的帮助 但是，这个原子该怎么划分是设计模式中的一大难题，在实践中可以根据以下几个规则来衡量： 一个接口只服务于一个模块或业务逻辑； 通过业务逻辑压缩接口中的public方法，接口时常去回顾，尽量让接口达到“满身筋骨肉 ”，而不是“肥嘟嘟”的一大堆方法； 已经被污染了的接口，尽量去修改，若变更的风险较大，则采用适配器模式进行转化处理； 了解环境，拒绝盲从。 一个展示数据的列表，按照原有的需求是6列，突然有一天要增加1列，而且这一列要跨N张表，处理M个逻辑才能展现出来，这样的变化是比较恐怖的，但还是可以通过扩展来完成变化，这就要看我们原有的设计是否灵活。
55730编辑于 2022-07-21 - 来自专栏全栈程序员必看
设计模式之6大原则(6)开闭原则
开闭原则（OCP） 是 面向对象设计中“可复用设计”的基石，是面向对象设计中最重要的原则之中的一个，其他非常多的设计原则都是实现开闭原则的一种手段。
61221编辑于 2022-07-09 - 来自专栏高级开发进阶
ES数据管理
8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。 6) 查询文档 格式: GET /索引名称/类型/id 举例: GET /es_db/_doc/1 7) 删除文档 格式: DELETE /索引名称/类型/id 举例: DELETE /es_db/_doc
1K30编辑于 2022-03-07 【元数据管理】
元数据管理是一种关键的技术理论，它在信息管理和数据管理领域中扮演着重要的角色。元数据是描述和管理数据的数据，它提供了关于数据的关键信息，如数据的来源、内容、结构和用途等。 为了有效地管理和利用这些数据，元数据管理成为一项必不可少的工作。元数据管理的目标是帮助组织和个人更好地理解、访问和利用数据。 元数据管理涉及到多个方面的理论和技术，包括数据建模、数据词典、数据集成和数据质量等。以下是一些重要的元数据管理技术理论： 数据建模：数据建模是元数据管理的基础，它定义了数据的结构和关系。 元数据管理可以帮助识别和解决数据质量问题，通过收集和分析元数据信息，可以发现数据的潜在问题，并采取相应的措施进行修复。 总之，元数据管理是一种重要的技术理论，它在信息管理和数据管理中起着关键的作用。 通过元数据管理，可以更好地理解、访问和利用数据，提高数据的质量和价值。未来，随着数据的不断增长和复杂性的增加，元数据管理将会变得更加重要和必不可少。
27510编辑于 2025-08-29
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