数据集对应关系说明 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
n\n机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型，使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。 ] , [ 机器学习是人工智能的一个分支，它是指让机器从数据中学习和识别模式、规律，进而提高其自身的能力，而不是直接进行编程或人工干预。
Broker Load - Baidu Palo/Doris 使用文档
： CSV JSON PARQUET ORC 支持的压缩类型： PLAIN GZ LZO BZ2 LZ4FRAME DEFLATE LZOP LZ4BLOCK SNAPPYBLOCK ZLIB ZSTD 基本原理 用户在提交导入任务后，FE 会生成对应的 Plan 并根据目前 BE 的个数和文件的大小
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： CSV JSON PARQUET ORC 支持的压缩类型： PLAIN GZ LZO BZ2 LZ4FRAME DEFLATE LZOP LZ4BLOCK SNAPPYBLOCK ZLIB ZSTD 基本原理 用户在提交导入任务后，FE 会生成对应的 Plan 并根据目前 BE 的个数和文件的大小
使用`EXPLAIN` - Baidu Palo/Doris 使用文档
其中一些因素可以由用户控制，而其它的则属于系统下层设计的基本原理。本章我们提供一些有关理解和调节PalopgSQL性能的提示。 PalopgSQL为每个收到查询产生一个 查询计划 。 选择正确的计划来匹配查询结构和数据的属性对于好的性能来说绝对是最关键的，因此系统包含了一个复杂的 优化器 来尝试选择好的计划。可以使用 EXPLAIN 命令察看优化器为任何查询生成的查询计划。
使用`EXPLAIN` - Baidu Palo/Doris 使用文档
其中一些因素可以由用户控制，而其它的则属于系统下层设计的基本原理。本章我们提供一些有关理解和调节PalopgSQL性能的提示。 PalopgSQL为每个收到查询产生一个 查询计划 。 选择正确的计划来匹配查询结构和数据的属性对于好的性能来说绝对是最关键的，因此系统包含了一个复杂的 优化器 来尝试选择好的计划。可以使用 EXPLAIN 命令察看优化器为任何查询生成的查询计划。
Stream Load - Baidu Palo/Doris 使用文档
基本原理 在使用 Stream Load 时，需要通过 HTTP 协议发起导入作业给 FE 节点，FE 会以轮询方式，重定向（redirect）请求给一个 BE 节点以达到负载均衡的效果。也可以直接发送 HTTP 请求作业给指定的 BE 节点。在 Stream Load 中，Doris 会选定一个节点作为 Coordinator 节点。
Routine Load - Baidu Palo/Doris 使用文档
基本原理 Routine Load 会持续消费 Kafka Topic 中的数据，写入 PALO 中。 在 PALO 中，创建 Routine Load 作业后会生成一个常驻的导入作业，包括若干个导入任务： 导入作业（load job）：一个 Routine Load Job 是一个常驻的导入作业，会持续不断地消费数据源中的数据。
Routine Load - Baidu Palo/Doris 使用文档
基本原理 Routine Load 会持续消费 Kafka Topic 中的数据，写入 Doris 中。 在 Doris 中，创建 Routine Load 作业后会生成一个常驻的导入作业，包括若干个导入任务： 导入作业（load job）：一个 Routine Load Job 是一个常驻的导入作业，会持续不断地消费数据源中的数据。
