Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
「 第一部分 概述 」 数据库中存在两种典型的业务访问场景，一种以在线事务处理为主，称为OLTP（On-Line Transaction Processing）；另一种以在线分析处理为主，称为OLAP（On-Line Analytical Processing）。下面具体介绍他们的区别。 1.1 OLTP OLTP业务的主要特点是有较多的增删改查操作，并且在大部分业务中，写相对于读的比例还很高。并发的事务数较多，而且事务的响应时间要求比较高。此外，每个增删改语句通常只操作少数几行数据；每个查询语句通常也只
今天说的这个案例发生在年初，某银行的一个数仓系统整体性能不佳，其中还有个奇怪的问题就是，两个结构比较类似的表，用sqlldr加载4000万左右的数据，一个需要1.5小时，另一个就要4.5小时，这对一个跑批业务来说影响是非常大的。客户自查了挺长时间也没找到原因。
PDFMV框架是“问题-数据-特征-模型-价值”英文字母的缩写，是一个闭环的系统，具有持续性迭代优化的功能。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。尽管BI项目的目标是实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，只有约20%的时间用于BI可视化。
直播预告详情 在第四节课程中，来自社区的南网数据中心大数据平台DBA叶健锋将详细介绍大家在使用Greenplum过程中最为关注的话题之一——快速调优。本直播课程将对Greenplum数据库性能调优涉及到的各个基础点入手，内容将函括集群规划设计、数据库内存管理，表对象存储及适用场景、日常维护、以其一些SQL优化技巧。工欲善其事，必先利其器，只有对每个基础点优化好，才能发挥数据库最好的性能！相信大家会受益匪浅。 讲师介绍 叶健锋 南网数据中心大数据平台DBA Greenplum中文社区成员 8年Greenpl
用户行为类数据是最常见的大数据形式，比如电信的通话记录、网站的访问日志、应用商店的app下载记录、银行的账户信息、机顶盒的观看记录、股票的交易记录、保险业的保单信息，连锁超市会员的购物信息、交通违法信息、医疗就诊记录。 用户行为类数据的特点在于用户数量庞大，但每个用户的行为数量较小，针对用户行为的计算较为复杂，用户之间的关联计算相对较少。 用户数量庞大。通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人，这些都是用户行为类数据中的用户。用户
很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么？ 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
最近Apche Paimon发布了最新版本0.7.0，在这个版本中，Paimon对一些新特性进行了增强。
在企业数字化转型过程中，数据是企业的重要资产之一，而商业智能（BI）项目则是帮助企业利用数据进行分析、洞察和决策的关键工具。然而，尽管BI项目的目标是为了实现数据驱动的决策，但实际上，项目中大部分时间和资源都被用于数据的提取、转换和加载（ETL）过程，而仅有20%的时间用于BI可视化。
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据（Metadata/Catalog）的具体内容，本文将介绍这些元数据缓存的生命周期，即它们是怎么初始化的，怎么加载的以及怎么失效的。
某医药集团信息中心数据库组组长，13 年数据库行业从业经历，Oracle OCM，关注 Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Oceanbase、Tidb、Polardb-X、TDSQL、CDH、Clickhouse、Doris、Databend 等多方面的关键领域技术，服务过传统通信、电力，互联网、移动互联网等行业。
数据猿导读 随着城商行业务的发展，银行内部业务系统的处理日益加重，处理逻辑日益复杂。若以传统方式直接从数据来源系统供给分析类业务系统，而又不影响各个业务系统的处理效率已经不现实。 本篇案例为数据猿推出
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
前段时间内部系统业务需要，用 IntersectionObserver实现了table中的上拉数据加载，如果有类似需求，希望本文能带给你一点思考和帮助
只需要再PRO文件中添加一行：CONIFG += qtquickcompiler
导语 业务背景介绍：腾讯云数据库产品中心 & 大数据及人工智能产品中心 前端从2016年初开始尝试 React + Redux 全家桶，期间经历了很多波折，到目前为止总共28个项目，其中有15个项目
引言：众所周知,R在解决统计学问题方面无与伦比。但是R在数据量达到2G以上速度就很慢了，于是就催生出了与Hadoop相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop这样的解决方案有没有团队在使用？R这样起源于统计学的计算机包与Hadoop相结合会不会出问题？ 来自知乎王Frank的回答 因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。 R R的应用场景不在于无与伦比的统计学习能力，而在于 结构化数据 下无与伦比的单位代码产出量。神经网络，决策树
我最近研究了hive的相关技术，有点心得，这里和大家分享下。 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 2.Hive是建立在 Hadoo
Cloudberry Database（可简称为“CBDB”或“CloudberryDB”）是面向分析和 AI 场景打造的下一代统一型开源数据库，搭载了 PostgreSQL 14.4 内核，兼容 PostgreSQL 和 Greenplum Database 生态，采用 Apache License 2.0 许可协议，由北京酷克数据HashData科技有限公司开发，目前源码已公开。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
Greenplum数据库于2015年由Pivotal公司开源，遵循Apache Licence 2.0协议，官方网站为：
ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。
这个东西做android是必备的，我相信你一定也会，但是我写下来的目的就是记录一下。
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache P
导读：大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器，如果选择了合适的平台和语言，会让数据的提取，处理和分析达到事半功倍的效果。未来，处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 来源：大数据观察 业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为
我们中的一些人更多地了解了数据湖，特别是在过去的六个月里。有些人告诉我们，数据湖只不过是数据仓库的转世，本着“去过那里”的精神，其他人则专注于这个“有光泽的，新的”数据湖有多好，而另一些则是站在海岸线尖叫，“不要进去！这不是一个湖 - 这是一个沼泽！“
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
参考文章：https://doc.huodongjia.com/detail-3839.html Hashdata 简丽荣
作者：Manisha Nandy Mazumder 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据
近两年互联网行业动不动就喊着“大数据”的口号，大数据的诞生让很多企业节省人力物力实现精准营销获得丰厚利润。随着数据工程和数据分析技术的不断进步，大数据测试不可避免。
业内有这样一种说法，SQL虽然在大数据分析领域久经考验，但是无奈长江后浪推前浪，和炙手可热的Hadoop相比，SQL已经过时了。这个说法有点言过其实，现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储，然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析，但是太复杂了。于是，开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代，我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势，但是随着大数据的持续升温，也给了Apache
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。 以下为译文 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎，支持数据写入、低延时、高性能的数据分析，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景，是大数据基础架构建设中重要组件。
1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
AnalyticDB，是阿里云推出的一款数据库产品，主打海量实时数据分析领域。说其是另类“MySQL”，是因为其兼容MySQL生态，可以像MySQL一样去使用，非常简洁方便。不久前，其还推出单机版规格，颇为惊艳，可以说把大数据的门槛大大降低了。正如上图所表现的，"大数据"这头大象也可以敏捷奔跑起来。假期无事，特针对AnalyticDB新推出的单机版与MySQL，在规模数据下的查询表现做了个对比分析。
ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
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。
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
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