根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
多年以来，我国对于企业能耗的收集和管理，大多还是采用的传统方式：企业定期上报能耗数据报表。企业自行上报的能耗报表，往往是非常之麻烦，需要定期做好上报，并且上报之前还需要整理收集好大量的相关数据信息，这使得企业需要花费大量时间和人力在这一工作上。
数据库是一个持久数据的集合，是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的、可互相关联查询数据的集合。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
作为企业的运维人员，经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务，就需要运维人员保障业务连续，需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易，不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题，让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力， IT运维又得背锅了～
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
大数据时代，数据是基础，业务是核心，数据安全则必然需要与业务形态有所关联，因此，数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来，配套的法律法规也陆续出台，要求越来越高，力度越来越大，加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》，数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看，数据安全被重视相对是滞后的，大多行业都是信息系统已经运行了好多年，基于此开展数据安全相关工作，难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控，例如明星数据、高级别领导数据、高管
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
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
【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ，这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言，强强联合，海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 近日，微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ（Language-Integrated Knowledge Query）。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
本图书管理系统可以实现图书管理的基本功能，包括图书信息的录入、输出、排序、删除、查找及批量导入/导出等。图书属性信息包括书号、书名、第一作者、版次、出版年信息。
到目前为止，天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集，还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统，里面混杂了太多的功能，可以预见的是，如果越往后发展，则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖，对于测试也是一个挑战。对于这样的系统，为了更好地实现可维护性、可扩展性，需要进行微服务改造。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
标签元数据查询服务即通过服务化的方式提供标签元数据查询能力。其中标签基本信息、标签分类信息和标签值统计信息是使用较多且需要服务化的数据，其他元数据因为服务化使用场景较少，在本节中不做介绍。
在操作系统领域当中，死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中，因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞，最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢？数据库死锁又会带来怎样的问题呢？
SQL语言 定义：结构化查询语言，是一种在数据库管理系统中进行查询或修改的语言。 不同数据库管理系统的SQL语言略有不同 1，分类 数据定义语言DDL：定义逻辑结构，定义基表等。 数据查询语言DQL：对数据查询。 数据操纵语言DML：改变数据库数据，CUD。 数据控制功能DCL：授权，完整规则描述和开始结束语言。 2，SQL语言特点 综合统一（独立完成数据库操作） 高度非过程化（不要管底层就能操作） 面向集合的操作方式（查询的是一个集合） SQL可以嵌入高级语言中（Java等） 简单，语法容易 3，SQL基
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结：
SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE 子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中
SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML，数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE 子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、 索引、同义词、聚簇等如： CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER | | | | | 表 视图 索引 同义词 簇 DDL操作是隐性提交的！不能rollback 4. 数据控制语言DCL 数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库的某种特权，并控制 数据库操纵事务发生的时间及效果，对数据库实行监视等。如： 1) GRANT：授权。 2) ROLLBACK [WORK] TO [SAVEPOINT]：回退到某一点。 回滚---ROLLBACK 回滚命令使数据库状态回到上次最后提交的状态。其格式为： SQL>ROLLBACK; 3) COMMIT [WORK]：提交。 在数据库的插入、删除和修改操作时，只有当事务在提交到数据 库时才算完成。在事务提交前，只有操作数据库的这个人才能有权看 到所做的事情，别人只有在最后提交完成后才可以看到。 提交数据有三种类型：显式提交、隐式提交及自动提交。下面分 别说明这三种类型。 (1) 显式提交 用COMMIT命令直接完成的提交为显式提交。其格式为： SQL>COMMIT； (2) 隐式提交 用SQL命令间接完成的提交为隐式提交。这些命令是： ALTER，AUDIT，COMMENT，CONNECT，CREATE，DISCONNECT，DROP， EXIT，GRANT，NOAUDIT，QUIT，REVOKE，RENAME。 (3) 自动提交 若把AUTOCOMMIT设置为ON，则在插入、修改、删除语句执行后， 系统将自动进行提交，这就是自动提交。其格式为： SQL>SET AUTOCOMMIT ON；
OLAP（Online Analytical Processing）是指在线联机分析，基于数据查询计算并实时获得返回结果。日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的，行业内也有相应产品来满足这类需求，那就是OLAP Server。
数据结构与算法教程在监控软件中具有广泛的优势和应用场景。这些教程提供了开发人员所需的基础知识和技术，帮助他们更好地设计、开发和优化监控软件。
最近因为工作需要对VLDB的一些论文进行了阅读。其中包括谷歌新发表的F1数据库的分析。解读谷歌论文一直都是不太容易的。因为谷歌向来都是说一半藏一半。这篇论文相对来说还是写的比较开放的，还是不能免俗。
算法和数据结构在监控软件中可以提高数据处理和查询的效率，实现准确的目标检测和跟踪，优化资源利用和提供实时的数据分析和决策支持。这些有助于提升监控软件的性能、准确性和实用性。
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
数据作为一家公司的重要资产，其重要程度不言而喻。数据库为数据提供存取服务，担任着重要的角色，如果因数据误删、服务器故障、病毒入侵等原因导致数据丢失或服务不可用，会对公司造成重大损失，所以数据库备份是保护企业核心数据，构筑企业数据安全的最后一道防线。
Druid是一个高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。 Druid采用的架构: shared-nothing架构与lambda架构 Druid设计三个原则: 1.快速查询（Fast Query） : 部分数据聚合（Partial Aggregate） + 内存华（In-Memory） + 索引（Index） 2.水平拓展能力（Horizontal Scalability）:分布式数据（Distributed data）+并行化查询（Parallelizable Query） 3.实时分析（Realtime Analytics）：Immutable Past , Append-Only Future
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述，包括我们遇到的问题，面临的挑战，以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况，包括Apache Doris在京东“618”，“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考，也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
【案例】光大银行：风险一体化项目实施
唐巍，携程用户平台部订单服务组资深后端开发，在互联网尤其是移动互联网方面有丰富的经验，目前主要负责OrderIndex的维护和架构升级工作。
首先我们会详细的讲解这两种架构，实现这两种架构的技术工具，还有就是如何决策使用这两种架构。
Impala是对现有大数据查询工具的补充，不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架（适用于耗时长的批处理任务，例如ETL等）。
truncate和不带where子句的delete,以及drop都会删除表内的数据
前言 项目所需工具: 链接：https://pan.baidu.com/s/1sIa8nninf2Fz6YqE3vUpqQ?pwd=5wr3 提取码：5wr3 –来自百度网盘超级会员V4的分享
prometheus现在是主流的监控k8s方案，各大云厂商也都有托管的k8s服务，为了更好的对托管k8s集群监控，也推出了托管的prometheus监控服务，腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）下面简称TPS，TPS
OpenTSDB(Open time series data base)，开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性，其实并不是一个db，单独一个OpenTSDB无法存储任何数据，它只是一层数据读写的服务，更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了，为什么还会出现它？它到底有什么好？它做了什么？别着急，我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务，看名字就知道，它主要针对于时序数据。什么是时序数据，股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据，就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储，我们最熟悉的就是mysql了，但是想想看，每5分钟存储一个点，一天288个点，一年就10万+，这还是单个维度，往往在实际应用中维度会非常多，比如股票交易所，成千上万支股票，每天所有股票数据就可能超过百万条，如果还得支持历史数据查询，mysql是远远扛不住的，必然要考虑分布式存储，最好的选择就是Hbase了，事实上业内基本上也是这么做的。（我对其他分布式存储不了解，就不对比了）。 了解Hbase的人都知道，它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力，非常适合存储海量的数据，但是它并不是关系数据库，无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节，总之，你可以通过Get获取到hbase里的一行数据，通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用， 但也限制了它的使用场景。针对时序数据，只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化，可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API，比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
上一篇文章已经编写了http请求的基本类方法封装，那么本章节我们来继续编写使用mysql查询后的拼接数据发送POST请求。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
