“数据流系统旨在高效处理连续的数据流，使实时处理、分析和响应信息成为可能。该系统的关键组件包括数据生产者、数据消费者、消息或流平台，以及处理框架。这些组件在确保高数据量能够被有效地摄取、处理和利用方面发挥着至关重要的作用。 数据生产者是流

"工作负载特征化在基准测试中发挥着关键作用，因为它帮助定义和复制系统评估时的条件。通过理解系统在现实场景中可能遇到的工作负载的特定模式和行为，开发人员可以创建更准确的基准测试。这确保性能评估能反映被测试硬件或软件的实际能力，从而使不同系统或

AI代理通过利用数据处理、优化和自动化技术来管理大规模数据环境。首先，它们能够高效地预处理数据，以确保在进行任何分析之前数据干净且结构化。例如，通过删除重复项、填补缺失值或转换格式，AI代理可以简化数据管道。像Apache Spark或Ap