在信息时代，数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式，它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。
说kafka延迟比rocketmq延迟高 是有一个前提的 就是topic较多的时候 这个和这2个MQ的数据存储结构有关系的 在topic少的时候延迟基本一致。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
AbutionGraph：北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库，首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台，本文仅对实时性的相关优势做分析。
通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
随着数据变多了，量变导致质变，数据足够大后其内部的隐含的规律会越来越精确和完整。机器学习则是将数据内存存在的这种隐含关联给挖掘出来的一项技术。
那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？
Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具，是连接关系型数据库和Hadoop的桥梁，Sqoop可将关系型数据库的数据全量导入Hadoop，反之亦然。而Canal可用于实时数据的增量导入
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象，让ClickHouse成为大数据的新宠。这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思，给大家一些参考。
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数据结构表征数据存储的格式及操作数据的方式，了解这些便于我们大数据开发人员设计更好的存储，读取，计算策略。所以在java基础，大数据基础，大数据框架源码等都有一定基础之后应该去追求写出更加精致高效的代码。
访问的速度快，对事务完整性没有要求，以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
从本篇起，我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍，除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外，我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现，例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
新型数据库技术是信息技术领域中不断发展和创新的一部分，它们旨在解决传统数据库系统面临的挑战，如大数据量的处理、实时分析、云服务集成、数据安全性和多模型支持等。以下是一些当前备受关注的新型数据库技术：
目录： 一、航空业数据治理现状 二、航空业大数据治理的三个发展趋势 三、规划企业数据架构的两种模式 四、规划企业数据架构的三个关键技术 五、总结 一、航空业数据治理现状 目前航空行业数据治理已经逐步在开展起来，驱动航空行业开展数据治理工作的因素与证券、银行、通信领域不同。证券行业有证监会33条规定，银行业有银监会要求在2017年7月份开始实施报送数据标准化规范要求，这些外在监管要求促使了证券、银行必须开展数据治理方面的建设。 促使航空行业开展数据治理的主要因素是客户倒逼企业在做，服务行业现在都在做客户精准营
摘要总结：本文介绍了大数据领域的一些专业词汇，包括数据存储、数据仓库、数据湖、数据集市、元数据管理、数据质量管理、数据治理、数据生命周期管理、数据安全和数据隐私等。同时，文章还探讨了大数据技术如何帮助金融机构提升效率，降低成本，并分析了大数据技术在证券、银行、保险等行业的具体应用。
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
很久没写过文章了，今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图，所以图片来源于网络和Janusgraph官网，感谢各位作者的贡献。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软Build、Facebook F8还是稍后的Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。 如果这一波AI大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是，Google一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的AI队伍。而国内一线大厂的情况，恐怕也是差不多的。 本期封面报道，我们请来商汤、美国杜邦、声智、希为、58同城、爱因互动、中科视拓、鲁朗软件等公司AI技
关于架构，大家都有了解和理解。通常一个业务或项目，在做架构设计时，可能会包含业务架构和技术架构。其中技术架构是我们作为开发角色，在做设计时重点的工作内容。但还有架构类型的划分方式，会包括业务架构、技术架构、数据架构和应用架构四种。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
导语 | 近日，云+社区技术沙龙“腾讯开源技术”圆满落幕。本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家围绕腾讯开源与各位开发者进行探讨，深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet。本文是对张国成老师演讲的整理。
作为一枚前端同学，提及JS 语言的本地数据存储方案，你可能会本能地想到Cookie、sessionStorage、localStorage等。先简单的陪大家回忆一下：
最近，在工作中遇到了MySQL中如何存储长度较长的字段类型问题，于是花了一周多的时间抽空学习了一下，并且记录下来。
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 01 大数据时代 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情，一切按照社会的习惯前行，那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？ 大数据本质是： 随着科学技术发展，更多的数据能够被存储了，能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便。
近几年是大数据的时代，其中有一个对象存储比较火，有一款“对象存储”的产品。对象存储到底是什么东西？它与传统存储方式，有什么区别呢？下面的文章就将为您分析对象存储和传统存储的区别。
你想了解大数据，却对生涩的术语毫不知情？你想了解大数据的市场和应用，却又没有好的案例和解说？别担心，这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后
前言：java中常常听到堆栈，但是好多时候感觉还是一个模糊的认识。因此，一定要认真的看下这方面的东西，查阅资料。并作出总结。
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
索引服务是数据摄入创建和销毁Segment的重要方式，Druid提供一组支持索引服务(Indexing Service)的组件，即Overlord和MiddleManager节点。
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
Aberdeen 的一项调查表明，实施数据湖的组织比同类公司在有机收入增长方面高出 9%。这些领导者能够进行新类型的分析，例如通过日志文件、来自点击流的数据、社交媒体以及存储在数据湖中的互联网连接设备等进行机器学习。这有助于他们通过吸引和留住客户、提高生产力、主动维护设备以及做出明智的决策来更快地识别和应对业务增长机会。
作为一名 Coder，你一定知道鼎鼎大名的 GitHub。这个拥有 143 万开发者的社区目前托管了 431 万个 git 项目，除了 Ruby on Rails、jQuery、Ruby、Erlang/OTP 等众多知名的开源项目外，近三年流行的开源库往往也都选择在 GitHub 首发，如：BootStrap、Node.js、CoffeScript 等。
Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群，数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
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