变量 - Baidu Palo/Doris 使用文档
变量 描述 在 PALO 中，变量分为系统变量和用户变量。这两者都是大小写不敏感的。 系统变量会影响 PALO 的行为。系统变量和用户变量均可用于用户查询中。 系统变量 系统变量是由 PALO 预定义的一组变量，用于控制数据库的行为和性能。
旭日图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
对上节中的例子做如下的高级设置： 则有如下效果：
Pipeline 执行引擎 - Baidu Palo/Doris 使用文档
我们用上述例子中的 Pipeline-1 为例子进一步阐述 Local Exchange 如何可以避免数据倾斜。 首先，通过在 Pipeline 1 中插入 Local Exchange，我们把 Pipeline 1 进一步拆分成 Pipeline 1-0 和 Pipeline 1-1。
面向百度网盘的大规模数据面存储架构思考与设计 | 百度智能云
第四，我们认为应用层面也可以有很多创新，比如说长 ID 的应用，这个举个例子，我们最开始设计 Aries 的时候，参考了文件系统的 Inode 设计，把 Slice ID 设计为 64 位，但是我们发现，64 位的长度捉襟见肘，使得一些问题非常难以解决，所以我们把 Slice ID 的长度从 64 位扩展为 128 位，ID 中新增了多种信息，不仅使得我们很快解决了遇到的设计难点问题，而且还带来了一些其它的好处
使用注意 - Baidu Palo/Doris 使用文档
以最基本的 count(*) 查询为例： Plain 复制 1 SELECT COUNT(*) FROM table; 在其他数据库中，这类查询都会很快地返回结果。因为在实现上，我们可以通过如“导入时对行进行计数，保存 count 的统计信息”，或者在查询时“仅扫描某一列数据，获得 count 值”的方式，只需很小的开销，即可获得查询结果。但是在 PALO 的聚合模型中，这种查询的开销非常大。
湖仓一体概述 - Baidu Palo/Doris 使用文档
通过湖仓一体生态的接入，可以用更加开放的数据格式来管理数据，比如可以用 Parquet/ORC 格式来去存储数据，这样开放开源的数据格式可以被很多外部系统去访问。另外，Iceberg，Hudi 等都提供了开放式的元数据管理能力，不管元数据是存储在 PALO 本身，还是存储在 Hive Meta store，或者存储在其它统一元数据中心，都可以通过一些对外公开的 API 对这些数据进行管理。
MongoDB数据安全最佳实践_解决方案实践
建议您在设置密码时注意： a.避免使用弱密码：简单的数字组合、账号相同的数字组合、键盘上临近键等； b.使用长密码：密码位数大于16位将增加数据库访问安全性； c.定期修改密码；如每隔90天修改1次密码； d.避免共享密码：使用没有在其他任何地方使用的密码； 多用户访问控制和企业组织管理 多用户访问控制 多用户访问控制，主要用于帮助用户管理云账户下资源的访问权限，适用于企业内的不同角色，可以对不同的工作人员赋予使用产品的不同权限
产品简介 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。 Airflow：是一个分布式的流程调度系统，在配置上可以像编程一样的方式去创作工作流，通过DAG定时和管理各种离线Job的调度平台。
AI推理加速原理解析与工程实践分享 | 百度智能云
用户对 GPU 的使用初始于业务系统，用户根据业务需求搭建模型，并为最终模型的效果负责。 业务系统构建完成后，会从资源管理系统中申请资源，而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统，这个管理器只会为资源分配率负责，而不会关心资源分配后的业务使用效率。 用户在申请到资源后，会通过 AI 框架执行模型的计算过程。AI 框架更专注为用户提供易用的模型构建接口，而不会为业务的推理效率和资源利用率负责。
文心一言API的json输出技巧 千帆社区
出登录 11 3 文心一言API的json输出技巧 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 LLM API 2023.10.27 9061 看过 文心一言大模型4.0的api发布后就立即调试了一下，使用方法和以前的版本基本没有太大变换，只是发现对用户意图的理解更加精准了，下面就举个实际开发中的例子说明。
