目前，大数据的流行程度远超于我们的想象，无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢？ 今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语，梳理并补充我们对大数据的理解。
JavaScript中数据类型无非是：简单类型+复杂类型，什么是简单什么又是复杂。从电脑物理存储上讲，简单就是所见即所得，你看见什么，电脑里面存的就只是什么，并不会因为一些关系（比如引用）而多出一部分
有没有什么办法 能让我的开发速度加快些，好想早点做完去陪女朋友了（首先我得有个女朋友）
做了几年后端开发，猛地一回头，我才发现我大部分时间都是在做CRUD(增删改查），根本没有时间去学习高并发，大数据，虚拟机...这些高大上的东西，慢慢的我被温水煮青蛙，越往下工作，提升越少，而每天却在疲于应付业务上的增删改查。
今天给大家分享的内容是LSM树，它的英文是Log-structed Merge-tree。看着有些发怵，但其实它的原理不难，和B树相比简直算是小儿科了。
很多人还没有搞清楚什么是PC互联网的时候，移动互联网来了；还没有搞清楚移动互联网的时候，大数据时代又来了！
JeeSpringCloudV3.0-互联网云快速开发框架模块包含定时任务调度、服务器监控、平台监控、异常邮件监控、服务器Down机邮件监控、平台设置、开发平台、邮件监控、图表监控、地图监控、单点登录、Redis分布式高速缓存、ActiveMQ队列、会员、营销、在线用户、日志、在线人数、访问次数、调用次数、直接集群、接口文档、生成模块、代码实例、安装视频、教程文档、dubbo、springCloud、SpringBoot、mybatis、springmvc、IOC、AOP、定时任务、切面缓存、MVC、事务管理。RedisMQ队列、代码生成(单表、主附表、树表、列表和表单、增删改查云接口、redis高速缓存对接代码、图表统计、地图统计、vue.js)、工作流、模块化代码生成前端控件包括单行文本、富文本、下拉选项、复选框、日期选择、文件上传选择、树选择控件、单选按钮、多行文本。
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年，以工业大数据应用系统用户的需求为牵引，DWF团队共发布6个主版本，分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具，在新建表单时选择“移动端表单”类型，即动态加载候选移动端控件； 基于模型生成的移动应用
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
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
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
最近比较多朋友都在讲，自己简历没什么好写的，现在每天都在打杂。跳也跳不出去，待也待不住，分分钟被裁掉，有没有什么比较好的破局手段。
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models.
近期比较流行的低代码开发平台一词，其实也可以称作是快速开发平台。快速开发平台的目的是将可重复性的编程工作用平台实现，将开发人员从没有技术含量的增删改查开发中解放出来，做更有价值的开发工作，比如业务建模、数据库设计、流程设计、API核心开发、业务逻辑开发等工作。
从这周开始，罗罗攀开始更新新系列《Python数据分析师养成记》。该系列将以小白的视角出发，一步步的进阶Python数据分析。
用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。 部门管理：配置系统组织机构（公司、部门、小组），树结构展现支持数据权限。 岗位管理：配置系统用户所属担任职务。 菜单管理：配置系统菜单，操作权限，按钮权限标识等。 角色管理：角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。 字典管理：对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护。 参数管理：对系统动态配置常用参数。 通知公告：系统通知公告信息发布维护。 操作日志：系统正常操作日志记录和查询；系统异常信息日志记录和查询。 登录日志：系统登录日志记录查询包含登录异常。 在线用户：当前系统中活跃用户状态监控。 定时任务：在线（添加、修改、删除)任务调度包含执行结果日志。 代码生成：前后端代码生成(单表、主附表、树表、列表和表单、增删改查云接口、redis高速缓存对接代码、图表统计、地图统计、vue.js) ，并生成菜单和权限直接使用。 系统接口：根据业务代码自动生成相关的api接口文档。 连接池监视：监视当期系统数据库连接池状态，可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。 在线接口文档：使用swager生成在线文档。 ActiveMQ队列：提供ActiveMQ队列，处理批量发送大数据量邮件、大数据量日志文件。 工作流：功能包括在线办公、我的任务、审批测试、流程管理、模型管理。 CMS：功能包括内容管理、内容管理、统计分析、栏目设置、首页。 dubbo：代码生成直接生成dubbo对接代码。 服务器Down机邮件监控：通过定时任务监控服务器是否Down机，并发送通知邮件。 服务器监控：通过sigar进行服务器图形化监控。 异常邮件监控：全局拦截系统异常，并发送通知邮件。 单点登录：使用shior和Redis、共享session方式实现单点登录。 Redis分布式高速缓存：代码生成直接生成Redis对接代码。
我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，日同步数据要达到上亿，就是说数据从一个 mysql 库原封不动地同步到另一个 mysql 库里面去（mysql -> mysql）。常见的一点在于说比如大数据 team，就需要同步一个 mysql 库过来，对公司的业务系统的数据做各种复杂的操作。
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
截止昨天，云原生模块的框架就差不多了，主要就是针对k8s集群资源的增删改查等基础操作的功能，这也是为了熟悉集群基础资源的增删改查的开发流程。要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
Redis至今没有一款非常专业的可视化管理客户端，今天本文要介绍一款值得推荐的Redis可视化客户端，以下大多数通过截图的方式来展示这款软件！
近年来随着越来越多的大数据技术被开源，例如：HDFS、Spark等，伴随这些技术的发展与普及， 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netstandard，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
Easy-Es 是在RestHighLevelClient 基础上做的增强，目的是简化开发，和我们熟悉的 Mybatis-Plus使用方式差不多。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
Redis至今没有一款非常专业的可视化管理客户端，就算之前介绍过的几款也是差强人意，有些时候满足不了我们的需求，而今天本文要介绍的是另一款值得推荐的Redis可视化客户端，以下大多数通过截图的方式来展示这款软件！
以一个直观的例子来解释这个问题，我们以全内存分布式数据库RapidsDB为例，要检查特定表的已排序行段组的当前状态，请在CLI环境中运行SHOW COLUMNAR MERGE STATUS FOR <table_name>来查看：
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
之前介绍了数据库的两种最常见的存储模型：NSM 和 DSM （列式存储的起源：DSM），今天介绍这两种存储模型和 HTAP 的联系。
如今大型的IT系统中，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
前阵子团队里有人提到了类似的问题，我自己先是顺手找了一圈，结果只找到了：github.com/xormplus/xo…。这个框架是基于xorm做的加强，但是在2020年就不维护了。显得很奇怪，明明是唯一一个支持了XML配置SQL的库，后面竟然凉了。
感谢大家对我的支持，上一篇（【角色】——分离开代码和权限需求，即实现代码和权限需求的解耦。 ）的推荐数达到了37 。这是大家对我的认同、鼓励、支持、和期望。也是我继续写下去的动力。十分感谢。这让我感到我并不孤独，并不是所有的人都不看好自然框架。为了不辜负大家的期望，我是一定会走下去的。 同时支持我的兄弟们，我绝对不会让你们失望的！ 稳定版的自然框架增在不断的完善中，争取弄个在线演示出来。 在信息管理的项目里，增删改查是一个很基础的功能，也是必不可少的功能之一。增删改查是很简单的，属于入门级的，一些公司
是传统的关系型数据库(Oracle、Mysql...)的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，数据量小(千万级)，准确性及一致性要求高，例如银行交易，商城订单交易。
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
GeoTools 是英国利兹大学(University of Leeds)的James Macgll 从1996 年开始研发的一个操作和显示地图的开源Java 代码库， [1] 提供了一系列符合规范的操作地理空间数据的方法，例如可以用它来实现一个地理信息系统（GIS）。GeoTools库在开发时执行OGC规范。目前GeoTools的最新版本是22-SNAPSHOT。 [2]
jupyter lab是我迄今为止体验过开展数据分析等任务最舒适的平台，但这不代表它是完美的，因为在很多方面它仍然存在欠缺，譬如在对csv文件的交互式编辑方面。
前篇博文介绍了关系型数据库MySQL的安装及简单操作，并有一个案例结合了MySQL与javaweb技术，虽然是一个微型案例，但这只是个开头。
随着信息产业的迅猛发展，大数据应用逐渐落地，行业人才需求量逐年扩大。大数据成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析工程师、大数据开发工程师等大数据人才也成为市场紧缺型人才，薪资一涨再涨。
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