Sparser 是一个用于解析原始数据的解析引擎，由斯坦福大学开源，用于非结构化和半结构化的数据格式，例如 JSON、Avro 和 Parquet。
特性
用原始过滤器过滤后再解析，丢弃那些不需要用假阳性率解析的记录
用高效的优化器选择级联的原始过滤器
提供超过现有解析器 22 倍的加速度
Sparser 的独特之处在于它可利用 SIMD 加速过滤函数在解析之前过滤数据。在 JSON、Avro 和 Parquet 数据上，Sparser 的速度比最先进的解析器最多快 22 倍，并且能将 Apache Spark 中的端对端的查询运行时间最多提高 9 倍。
Sparser与现有技术的比较
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主要内容：1.开源OLAP综述,2.开源数仓解决方案1.开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求。现在ROLAP计算存储一体的数据仓库主要有三种，即StarRocks(DorisDB)，ClickHouse和Apache Doris。应用最广的数据查询系统主要有Druid，Kylin和HBase。MPP引擎主要有Trino，PrestoDB和Impala。这些引擎在行业内有着广泛的应用。 在云资源层，主要有E
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包括有以下 type： config _id 为 kibana5 的 version。内容主要是 defaultIndex，设置默认的 index_pattern. search _id 为 discover 上保存的搜索名称。内容主要是 title，column，sort，version，description，hits 和 kibanaSavedObjectMeta。kibanaSavedOb
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在Seata1.3.0版本中，数据源自动代理和手动代理一定不能混合使用，否则会导致多层代理，从而导致以下问题： 单数据源情况下：导致分支事务提交时，undo_log本身也被代理，即为 undo_log 生成了 undo_log， 假设为undo_log2，此时undo_log将被当作分支事务来处理；分支事务回滚时，因为undo_log2生成的有问题，在undo_log对应的事务分支回滚时会将业务表
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我有通过jndi名称从WebLogic获取数据源的应用程序。 我在应用程序中配置了jndi数据源名称。yml： 我在WebLogic服务器上配置了它，指定了特定的目标。我测试了这个数据源，WebLogic说测试成功了。但是当我尝试部署应用程序时，我收到以下错误： 我需要确定WebLogic的数据源配置中存在问题，或者在java代码中获取数据源时存在问题。我是否能够在不部署应用程序的情况下测试获取数
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本文向大家介绍开源数据库，包括了开源数据库的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 开源数据库是具有开源代码的数据库，即任何人都可以查看，研究甚至修改代码。开源数据库可以是关系(SQL)或非关系(NoSQL)。 为什么要使用开源数据库？ 为任何公司创建和维护数据库都非常昂贵。在软件总支出中，很大一部分用于处理数据库。因此，切换到低成本开源数据库是可行的。从长远来看，这可以为公司节省很多钱。 使用中
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Entry conn.GetAsync() 返回的是一个 Entry 集合，Entry 对应 binlog 记录，它可能是事务标记也有可能是行数据变化，通过 Entry.EntryType 来区分，一般事务的标记在业务消费处理时不需要处理。 示例： var entries = await conn.GetAsync(1024); foreach (var entry in entries) {