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數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)方案SEARCH AGGREGATION

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數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)方案

Greenplum

數(shù)據(jù)倉庫(UDW Greenplum)是大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,基于開源的Greenplum開發(fā)的大規(guī)模并發(fā)、完全托管的PB級數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。UDW可以通過SQL讓數(shù)據(jù)分析更簡單、高效,為互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、金融、電信等行業(yè)提供豐富的業(yè)務(wù)分析...

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)方案問答精選

mysql數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)量很大的表,有什么優(yōu)化方案么?

回答:個人的觀點,這種大表的優(yōu)化,不一定上來就要分庫分表,因為表一旦被拆分,開發(fā)、運維的復(fù)雜度會直線上升,而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表,先考慮做單表的優(yōu)化。單表優(yōu)化單表優(yōu)化可以從這幾個角度出發(fā):表分區(qū):MySQL在5.1之后才有的,可以看做是水平拆分,分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù),用戶需要在建表的時候加上分區(qū)參數(shù);分區(qū)表底層由多個物理子表組成,但是對于代碼來...

周國輝 | 1958人閱讀

大數(shù)據(jù)究竟是什么?大數(shù)據(jù)有哪些技術(shù)呢?

回答:近幾年,大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心,大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是,大數(shù)據(jù)到底是個啥?怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù),麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源,現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的...

khlbat | 822人閱讀

想買塊機械硬盤當(dāng)倉庫用,存儲孩子照片、視頻,平時不上電,該不該買企業(yè)級機械硬盤?

回答:目前最可靠的倉庫不是機械硬盤,不是ssd,不是u盤,是光盤,雖然,市面上已經(jīng)很少見到光盤,但光盤目前還是最廉價最可靠的個人用存儲介質(zhì),本人20年前刻錄的dvd光盤,依然能讀取數(shù)據(jù),試問,還有多少人20年前的硬盤還健在?目前,容量最大的光盤是藍(lán)光光盤,價格也很低廉,一片容量為23g的刻錄光盤,最多3元錢,藍(lán)光刻錄光驅(qū),也僅300元左右一臺,僅僅是一塊1t機械盤的價格,但它可存儲的容量,就是它的刻錄壽...

Neilyo | 2142人閱讀

大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)是否可以替代Hadoop?

回答:1998年9月4日,Google公司在美國硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。無獨有偶,一位名叫Doug?Cutting的美國工程師,也迷上了搜索引擎。他做了一個用于文本搜索的函數(shù)庫(姑且理解為軟件的功能組件),命名為Lucene。左為Doug Cutting,右為Lucene的LOGOLucene是用JAVA寫成的,目標(biāo)是為各種中小型應(yīng)用軟件加入全文檢索功能。因為好用而且開源(...

ctriptech | 870人閱讀

數(shù)據(jù)分析需要用什么技術(shù)?java還python好一點?

回答:先說結(jié)論,問題1回答:數(shù)據(jù)分析技術(shù)簡單來說可歸類為統(tǒng)計分析技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化兩類。問題2回答:目前階段做數(shù)據(jù)分析使用Python更高效,方便一點。希望我作為數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗?zāi)軐δ阌袔椭?、數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集的大量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析,提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程,最后再通過得到的結(jié)論應(yīng)用到行業(yè)中解決實際問題。簡單概括來說數(shù)據(jù)分析就是-- 處理數(shù)...

ormsf | 1823人閱讀

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫編程技術(shù)要先學(xué)會c++或計算機基礎(chǔ)之類的嗎?

回答:計算機基礎(chǔ),高等數(shù)學(xué),離散數(shù)學(xué),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),算法

張漢慶 | 1079人閱讀

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)方案精品文章

  • 一出上云大戲,一曲數(shù)據(jù)倉庫的悲歌?

    對于一家自身組織運行歷史數(shù)十年的公司來說,數(shù)據(jù)倉庫會是一種有效幫助其報告和理解相關(guān)操作的方式。在數(shù)據(jù)倉庫出現(xiàn)之前,對來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行報告與收集是一項昂貴、耗時而且常常徒勞無功的嘗試,而數(shù)據(jù)倉庫保...

    TigerChain 評論0 收藏0
  • 阿里云MaxCompute被Forrester評為全球云端數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)導(dǎo)者

    ...構(gòu)佛瑞斯特研究公司(Forrester)發(fā)布《2018年一季度云端數(shù)據(jù)倉庫》報告。報告對大數(shù)據(jù)服務(wù)商的主要功能、區(qū)域表現(xiàn)、細(xì)分市場和典型客戶等進行了全面評估,最終AWS、阿里云、谷歌、微軟四大巨頭殺入全球一線陣營。 參考消...

    jerry 評論0 收藏0
  • Sybase與美地森攜手打造全球領(lǐng)先的云架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫平臺

    大數(shù)據(jù)時代為數(shù)據(jù)存儲帶來壓力,越來越多的組織需要在云計算的技術(shù)基礎(chǔ)上搭建起能夠存儲大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲平臺。云存儲應(yīng)云而生。   所謂云存儲,是指通過集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等...

    desdik 評論0 收藏0
  • [譯] 解密 Airbnb 的數(shù)據(jù)科學(xué)部門如何構(gòu)建知識倉庫

    頑疾 Airbnb的數(shù)據(jù)團隊很重要的一個職責(zé)就是傳播基于數(shù)據(jù)的決策方法。我們將數(shù)據(jù)的獲取民主化,使得每一個Airbnb的成員都可以量化他們基于數(shù)據(jù)的決策影響力并且借此洞察用戶偏好,提升數(shù)據(jù)產(chǎn)品的用戶體驗。最近,我們...

    Taonce 評論0 收藏0
  • 【Filecoin源碼倉庫全解析】第六章:如何單機部署多節(jié)點集群及礦池設(shè)計思路》

    ...更高的礦工節(jié)點。 雪球越滾越大... 越早參與,存儲越久數(shù)據(jù)的礦工節(jié)將更有優(yōu)勢,當(dāng)全網(wǎng)存儲量達(dá)到一個很大的基數(shù)時,新礦工短時間內(nèi)將難以獲得較大的出塊可能,將隨比特幣系統(tǒng)一樣,節(jié)點礦工將形成馬太效應(yīng)。 5.4 Filecoi...

    BDEEFE 評論0 收藏0
  • 青云QingCloud 鏡像倉庫上線|最強 IaaS 驅(qū)動下的完整容器平臺

    ...,比如說,容器管理、編排、應(yīng)用打包、容器間的網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)快照等; 其次,當(dāng)企業(yè)想構(gòu)建一套網(wǎng)絡(luò)方案,需要精通 Linux 提供的各種高級網(wǎng)絡(luò)功能,這個技術(shù)門檻太高了。特別是對專注于業(yè)務(wù)開發(fā)的 Docker 用戶而言,這類操作...

    AlienZHOU 評論0 收藏0
  • 6步搭建企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫

    ...迎訪問網(wǎng)易云社區(qū),了解更多網(wǎng)易技術(shù)產(chǎn)品運營經(jīng)驗。 數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)提供決策支持而構(gòu)建的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境,本身并不產(chǎn)生或者消費數(shù)據(jù),基本架構(gòu)包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程,首先放上一張數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)圖。數(shù)據(jù)倉...

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