2021快结束了，北方早已下过今年的第一场雪了。但是，南方还没有开始下，所以我就想用Python制作一场雪送给南方想看雪的朋友~
作者 | Tina 近日，老牌数仓企业 Teradata 宣布将逐步结束在中国的直接运营，后续将进入中国公司关闭程序。这是继 Tableau 后，又一家 IT 外资企业宣布退出中国。 Teradata 成立于 1979 年，是美国前十大上市软件公司之一。经过三四十年的发展，Teradata 已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。IT 圈大多熟知的啤酒加尿布案例，据称就是 Teradata 公司一位经理编出来的故事。根据财报数据，2021 年，Teradata 净收入为
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
如果你正在寻找一种全局唯一ID生成策略，那么我相信你一定会了解到一种算法，那就是雪花算法，如果再深入了解一下，你会发现雪花算法其实不单单只是一种算法，同时也是一种思想，它将ID细分为时间戳、机器号、序列号等几个关键部分。时间戳用来保持ID的递增趋势，机器号用来区分相同时刻下不同机器所生成的ID，序号用来区分同一个机器相同时刻下生成的ID。关于雪花算法的实现网上有很多现成代码可以借鉴，同时你也可以基于这种思想自己实现一个雪花算法。
对Teradata大中华区员工来说，公司退出中国早在预料之中，因为，早在2019年就已初现端倪，撑了3年多已属不易。
推荐阅读：分布式系统唯一id生成：https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html
雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https://www.zanglikun.com/2941.html
我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库，其实都面临如下问题：
或许是故事剧情实在够好莱坞、够戏剧化，才能让这个故事传唱多年历久不衰。不过如果认真检视，会发现流传的版本每一个环节都似是而非。这个传奇的故事，本身其实平淡无奇。
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最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
原文标题：What You Need To Do To Get Big Data To Work For You
标题有些噱头，不过这里的重点是: speak SAS in 7days。也就是说，知识是现成的，我这里只是要学会如何讲这门语言，而不是如何边学SAS边学模型。顺便发现我最近喜欢写连载了，自从西藏回来后..... 之所以下定决定学SAS，是因为周围的人都在用SAS。为了和同事的沟通更有效率，还是多学一门语言吧。R再灵活，毕竟还是只有少数人能直接读懂。理论上语言是不应该成为障碍的~就像外语一样，多学一点总是好的，至少出门不发怵是不是？ 最后一根稻草则是施老师传给我的一个link：http://blog.so
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，70%的数据挖掘人员使用R软件进行分析工作，其中有24%将其用作主要工具。这些结果类似于2013 年KDnuggets调查的结果，该调查指出有61%的响应者表示使用R处理分析、数据挖掘和数据科学工作。相比前一年，这一比例上升了16%。 R 是什么？ R 是在用户数量和分析功能方面增长最快的分析工具。它也被称为“
开源R软件不再是学术机构的独宠或专有工具。经过多年来的持续演进，它现在已成为数据科学家、业务分析师和数据挖掘人员的理想分析软件。 Rexer Analytics发布的2013年数据挖掘人员调查显示，7
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁？爱人、家人通通都不是，最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据，这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想，如何将这些数据“变废为宝
随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。
在中国软件市场，欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位，从底层的操作系统、数据库等基础软件，到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件，欧美公司的市场份额都不小，甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年，欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
这次实现的雪花飘落的效果很简单，主要是为了练习练习JavaScript中的定时器，setTimeout 和 setInterval。
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题，如订单系统中的订单号，物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等，不难发现这些单号虽然叫法不一样，但都有着一些相同的共性，那就是全局唯一性。除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性：
查找某目录下所有文件，包含指定查找串的文件。注意，这里不仅仅匹配文件名，而是搜索文件的内容。
关于分布式唯一标识中的雪花算法,网络上的介绍很多,它只是一个算法,可以用Python,Java等不同的语言实现它.即便是同一个语言,它的实现也有不同.
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
在数据仓库中，往往采用分层结构。数据逐层处理，每层可采用不同的处理机制及适合的存储方式。
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在不断发展的数据科学和机器学习世界中，有一个改变游戏规则的LangChain承诺让与你的数据交谈变得轻而易举——进入。这个动态工具不仅仅是另一个玩家;它是您的伙伴，使棘手的数据分析世界变得更简单。和我一起踏上这段旅程，开始我们的设置，对我们的数据说一声“Hello World”，解开LangChain的魔力，并进行一些故障排除。
R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。
声明：本文指的是做数据挖掘这行，不是数据仓库。 我干这行有几年了，见了很多人，干了很多公司，爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解，也让猎头挖人挖的有点方向，起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白，不清楚价值，等等。 个人的经验，干这行最重要的第一是人，第二是项目，绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来，其余都是扯淡的，就算理论知识再完备，没有机遇也难以成长。 目录： 1-哪些公司主要招这个行业的人 2-这个行业的基本待遇如何 3-以后的发展之路
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
2018年10月13日ACMUG南京站，来自腾讯技术工程事业群TEG基础架构部数据库内核团队专家工程师王少华，做了主题为「TXSQL Internals@2018」的分享。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 钱天培 5月19日，Teradata天睿公司在上海举办主题为“数据分析 卓越业务”的2017大数据峰会”。本届峰会围绕数据分析和业务咨询在各个行业的应用，尤其探讨了数据分析在人工智能、机器学习等前沿领域的应用和趋势。 天睿公司首席技术官、全球数据仓库技术的一流专家Stephen Brobst在会上做了演讲，Stephen Brobst主要谈到了机器学习和人工智能在过去的20年间是如何改变商业决策模式的，以及如何更好地在这次浪潮中获益。他指出，运营智能化正逐渐成为了一
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
平常用微软的SQL Server(MSSQL)数据库最多，用的是微软的SQL Server Management Studio (SSMS) 客户端，免费的。
1 导读 版本 11 在代数和数论方面增添了几个较小却非常有用的函数. 增强功能包括新类型自然整数的枚举、数字位数处理、复数表示、坐标转换、矩阵操作、组合最优化，以及点、向量和路径的参数化等. 2
1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。
大数据文摘翻译:超伦,校译:甄艾庄(转载请保留) 如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。 当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数
一、设置键生存/过期时间 生存时间（Time To Live，TTL）：在经过指定的秒数或者毫秒数之后，服务器就会自动删除生存时间为0的键 过期时间（expire time）：是一个UNIX时间戳，当键的过期时间来临时，服务器就会自动从数据库中删除这个键 设置生存时间 EXPIRE <key> <ttl>：用于将键key的生存时间设置为ttl秒 PEXPIRE <key> <ttl>：用于将键key的生存时间设置为ttl毫秒 设置过期时间 EXPIREAT <key> <timestamp>：用于将键k
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill，以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候，Facebook放了一炮，开源了一个叫做Presto的东西，号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过，和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了，基本上是一个分布式内存计算引擎，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
这里我用的编译软件是HBuilder X，只用到了一张雪花图片snow.png,中间两个不用管,是我上课的其他内容,雪花图片我放在这里了。
在业务开发中，大量场景需要唯一ID来进行标识：用户需要唯一身份标识；商品需要唯一标识；消息需要唯一标识；事件需要唯一标识...等等，都需要全局唯一ID，尤其是分布式场景下。
导读：大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术 十大开
直到今天都是金字招牌的 Oracle，逐渐成为历史的 Sybase 、 Informix，在中国市场失去主流采用地位的 SQL Server、DB2，逐渐发芽的国产数据库小苗……90 年代的中国数据库市场，背靠中国信息化改造迅速落地的时代浪潮，开启了怎样的辉煌与腾飞？
新手设计师相较于资深设计师，后者技能更丰富且全面，很多人想要进阶资深却苦于培养新技能，笔者在经手不少视频动效项目后，对于技能进阶颇有心得。通常技能进阶的方向有如下两种： 钻研型，工作需求和自身特长强结
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