Как Apache Sedona решила самую сложную проблему больших данных с помощью Цзя Ю скачать в хорошем качестве

Как Apache Sedona решила самую сложную проблему больших данных с помощью Цзя Ю

Большие языковые модели могут писать стихи и отлаживать код, но они по-прежнему не понимают фундаментальной физики реального мира. Попросите ИИ найти «ближайший ресторан» к определенным координатам, и он столкнется с трудностями, потому что ему не хватает пространственного интеллекта. В этом эпизоде ​​мы беседуем с Цзя Ю, соавтором Apache Sedona и соучредителем Wherobots, о том, почему геопространственные данные ломают стандартные системы обработки больших данных и как он создал решение, которое сейчас обеспечивает более 2 миллионов загрузок в месяц. Мы прослеживаем 10-летний путь от научной работы над докторской диссертацией до проекта высшего уровня Apache, углубляясь в сложные технические проблемы распределенных вычислений. Цзя объясняет, почему пространственные данные требуют совершенно иной архитектуры, чем стандартный текст или числа, и как отрасль, наконец, движется к «пространственному озерному дому», чтобы разрушить разрозненность данных. В этом эпизоде ​​мы исследуем: Ловушка «мультимодальности»: почему смешивание векторных, растровых и лидарных данных приводит к сбоям традиционных систем. — Как SedonaDB масштабирует работу на одноузловых машинах (так что кластер не всегда необходим). — Самая сложная проблема в распределенных вычислениях — как разделить карту на 1000 серверов, не нарушая данные. — Многолетняя борьба за добавление поддержки геометрии в Apache Iceberg. — Почему модели следующего поколения должны эволюционировать от текстовых к пространственно-ориентированным. ✅ Зарегистрируйтесь на Wherobots: https://wherobots.com/ ✅ Узнайте больше об Apache Sedona: https://wherobots.com/apache-sedona/ ✅ Что такое Apache Sedona: https://wherobots.com/blog/what-is-ap... ✅ Протестируйте SedonaDB: https://sedona.apache.org/sedonadb/la... ✅ Свяжитесь с Цзя в LinkedIn:   / dr-jia-yu   00:00:00 - Вступление и приветствие 00:00:51 - История происхождения: от GeoSpark до Apache Sedona 00:06:03 - Почему геопространственные данные "особенные" (проблема мультимодальности) 00:09:47 - Когда следует переходить к распределенным вычислениям? 00:13:21 — Секрет поддержания активного сообщества разработчиков открытого исходного кода 00:18:11 — Функции, способствовавшие внедрению: пространственный SQL и Python 00:22:35 — Подробный анализ: как работает пространственное разбиение 00:28:57 — Зачем создавать облачную платформу? 00:33:05 - Расцвет пространственных Лейкхаусов и Apache Iceberg 00:40:17 - Представляем SedonaDB: одноузловой движок 00:45:10 - Будущее: почему ИИ нужен пространственный интеллект 00:48:44 - Советы по началу работы с пространственным проектированием 📰 Ежедневные современные аналитические материалы по ГИС: https://forrest.nyc СВЯЖИТЕСЬ СО МНОЙ 📸 Instagram:   / matt_forrest   💼 LinkedIn:   / mbforr   📧 Рассылка новостей: https://forrest.nyc 🌐 Веб-сайт: https://forrest.nyc