在2018年8月2日,Oracle数据库大会在北京举行,在这个会议上,有哪些重要信息披露?Oracle的数据库战略又发生了哪些改变?用户最关心的数据库特性是什么?而Oracle又是如何倾听用户的建议?
本文作者:曾就职传统通讯运营商,负责BI项目的开发;目前转型互联网公司,就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
详情参考 : 【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | ) 四、特征一 : 面向主题 数据组织方式
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章,描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求,并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
做数据开发不能绕过数据仓库的建设,数仓是数据分析/数据挖掘的基础料仓,更是描述一个企业蓝图的智库。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
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1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
2021年有两条主线,一个是生态系统和商业模式的成熟,比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金,甚至正在追求 IPO;另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起,无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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当前数据仓库的主流架构:分为两个方向一个是 hadoop 体系,一个是 MPP 数据库
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
2020年12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点? 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处? 3.如何构建实时数据仓库? 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构? 越来越多的实时数据需求,需要更多的实时数据来做业务决策,例如需要依据销售情况做一个资源位的调整;同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案,优先考虑实时的,如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库,已经被很多公司所接受,而且接触很多About云社区会员,都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点:
作者:沃纳•威格尔(Werner Vogels),亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译:腾讯科技 2014年,我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新,而成为不同规模组织的新常态。如今,
微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来-据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
导语 | 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信WeOLAP团队联手腾讯云,共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库,实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深,为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 (作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队) 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含以下几
决策支持系统(DSS)是一种信息系统,旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面,以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具,包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
12月19日至20日,由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会,Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践,和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会,您可以体验更多创意玩法:不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派,还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。 和腾讯云大学合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第五场,在前四场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,和快速调优等的干货内容,相关PPT欢迎前往Greenplum中文社区网站下载页面获取。 第五堂课的主题是G
表压缩 数据库能使用表压缩来降低存储空间。压缩技术可以节省磁盘空间,降低数据库buffer cache的内存使用量,在一些场景下,还会提高检索执行的速度。表压缩对数据库应用来说是透明的。
在建设数据仓库之前,数据散落在企业各部门应用的数据存储中,它们之间有着复杂的业务连接关系,从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网:结构上错综复杂,却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便,且灵活多变;但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在:①数据来源多样化,管理决策数据过于分散;②数据缺乏标准,难以整合;③数据口径不统一,可信度低;④缺乏数据管控体系,数据质量难以保证。如下图:
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景包含
大数据时代中,数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题,但是存在烟囱式、冗余高的弊端
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
前言 Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapRFS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据库)和Cassandra这样的数据库中的数据 第1章 基础知识 Hadoop生态系统就是为处理如此大数据集而产生的一个合乎成本效益的解决方案。Hadoop实现了一个特别的计算模型,也就是MapReduce,其可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
商业智能也可以称为BI,其目的是通过各种数据收集,集成和挖掘来帮助企业更好地进行数据分析,并找出有利于企业发展的信息,可以体现为营业额的增长和利润的增长等。商业智能一词起源于国外,目前中国有许多公司也在开发BI软件。例如像亿信华辰这样的BI供应商,已经在BI行业中深耕了十多年。
作者:微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库 Clickhouse 团队 微信作为一款国民级应用,已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态,对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求,微信 WeOLAP 团队联手腾讯云,共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库,实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深,为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。 一、微信遇到的挑战 一般来说,微信主要的数据分析场景
如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位,云计算服务将在2020年迅速增长。
导读:本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然,与数据治理相关的概念非常多,以下仅罗列几个常见的。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
据 Gartner Group 称,数据集成、迁移和商业智能项目在至少 70% 的案例中第一次尝试就失败了。商业组织产生(和要求)比以往任何时候都多的数据,但是,失败率令人震惊。在当今的任何业务中,ETL 技术都是数据分析的基础。数据仓库、数据集市和其他重要的数据存储库都加载了从事务应用程序中提取并转换为在商业智能应用程序中进行分析的数据。
说到数据库相信很多人都知道,对于很多的公司来说,公司的品种越多,成立的时间越久,对于储存数据的电脑就会要求越高,而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生,并有效地储存数据资料,就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库?云数据仓库世界排名的厂商有哪些?
笔者在学习过程中遇到的大数据框架,系统和数据库遇到的一些问题总结,也分享给大家一起学习。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来。据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
数据仓库(Data Warehouse,DW):始于 20 世纪 80 年代,发展于 20 世纪 90 年代,后与商务智能(Business Inteligence,BI)作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
开源数据库中有一堆冤家,我想大家都知道,那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来,今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点,如有不同意见欢迎交流。 说明:本文主要的关注点,是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多,PostgreSQL功能更全面。其主要原因是,MySQL很早的时候,就支持主从复制,在互联网起步(2000年后第一次互联网大潮)的时候,被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制,无法作为互
商务智能这个术语有两层含义。 P292
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