这篇文章是我一年半以前写的文章，内容比较简单，没有长篇大论，就是几个对大数据技术的判断。现在翻出来看一看，觉得当初自己简单的想法，现在还是成立的。今天发出来，希望和同学们一起再探讨一下。 1，平台选数据仓库还是hadoop 甘特把大数据定义为三个V(高容量，髙速度，多类型)，主要讲的是数据量大的问题，传统的数据库在处理结构化，容量有限的数据有非常大的性能优势。碰到数据量大到一定程度，且对实时性要求不高的话，hadoop平台在稳定性方面有很大优势。传统数据仓库普遍存在价格高，稳定性一般的问题。 2，no
本文介绍了大数据应用在企业经营分析、运营效率优化、财务数据应用等方面的案例和解决方案，以及数据应用对企业和政府部门的创新价值。
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
1.关于公司 ---- 公司是做什么的？智慧城市还是软件外包？ 我觉得公司分为两种，一种做产品，一种做项目。做产品的公司，老板一般都会讲梦想，情怀。梦想是什么，创造一种新的life style，或者是引导行业的变革，或者是像马斯克一样拯救全人类。做产品的公司，每一件事都应该是围绕money这个主题而来的，比如做这个项目我能赚多少钱，做另一个项目我能拓展一条什么渠道。 这么一对比的话，逼格的差异就出来了！所以特斯拉能够值500多亿美元，而中软国际却只有100多亿港币！逼格带来的就是money，但是人家不谈钱。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
近几年，由于各个企业越来越重视网络安全问题，因此也开始关注起了堡垒机。很多人都以为堡垒机指的是电脑或服务器，其实不然。堡垒机其实是企业内部的一种操作行为，它可以控制哪些人登录了哪些资产，有利于提前防范和中途控制，对于企业的信息管理来说有着重要作用。那么，堡垒机多少钱一台呢？来看看下文是怎么介绍的吧！
导语：这篇文章面向是cdn的首次使用者，什么叫首次使用者，就是对cdn完全不了解，对http也不怎么了解的同学。那么大神的读者，也希望您能瞄一下小弟的文章，看看有什么有问题的地方
0 写公众号一年来多来，思维上现在和开始写公众号的时候比，有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析，放到组织架构这个层面看，才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物，脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析，结合企业的经营模式来看，才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的，这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功，同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑，不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑，收费贼贵。
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
num:数量是五十部手机. warehouse_id：是为一号仓库做的采购。
转载来源：数据蒋堂 作者：蒋步星 本文共1495字，建议阅读3分钟。 本文蒋步星老师从时间与空间上讲解了1T数据到底有多大。 一英里不是个很长的距离，一立方英里相对于地球也不会让人觉得是个很大的空间。然后我说，这个空间内能装下全世界所有人，你会不会觉到很惊讶？不过这话不是我说的，是美国作家房龙在一本书里写的。 业内有个著名的数据仓库产品，叫Teradata，20多年前起这个名字，显然是想给人能处理海量数据的感觉。可现在，论用户还是厂商，谈论数据量时都常常以T为单位了，动不动就有几十上百T甚至PB级的数据
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 陈龙 2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下
2020 年 9 月，主打云数据仓库产品的硅谷独角兽 Snowflake 正式登陆纳斯达克，首日 IPO 筹资高达 33.6 亿美元，是有记录以来金额最大的软件 IPO，突破了 Uber 2019 年 5 月上市创下的最大规模纪录。 如今，大数据技术早已进入普及期，数据仓库 / 分析领域更是巨头林立，既有传统厂商 Oracle、Teradata，也有开源软件 Hadoop，还有云厂商 AWS Redshift、Google Bigquery，在这样一个竞争环境下，成立于 2012 年的 Snowflake 能脱颖而出实属不易。那么，Snowflake 在数仓技术方面有哪些独到之处？其成功的背后又有哪些技术原因和趋势值得关注？
Databricks是大数据领域的元老公司，我印象中在14/15年那段时间是和Cloudera、Hortonworks齐名的，而18年那两家已经走下坡路合并了，但Databricks反而这几年越来越好，和Snowflake成为双子星。我司也用Spark（或者说它是批计算的业界标准），并且基于它们提出的Lakehouse湖仓一体架构。很有幸能听到它的华人联合创始人辛湜的分享。
在过去的几年中，您可能已经听说某个地方放弃了“数据湖”这个词。随着数据量呈指数级增长，流式数据已经取消，非结构化数据持续低于结构化数据，这个概念已经越来越受到重视。
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析：
回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。查看原文
作者 | Matt Bornstein, Jennifer Li, Martin Casado 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 自从我们在 2020 年底发布了一套参考架构以来，数据基础设施行业的增长势头有增无减。在过去的一年里，几乎所有的关键行业指标都创下了历史新高，新的产品类别出现的速度超过了大多数数据团队可以合理跟踪的速度。甚至连基准战争和广告牌之争也卷土重来。 为了帮助数据团队紧跟行业内发生的变化，我们在这篇文章中发布了一套最新的数据基础设施。它们展示了当前分析和运营系统的
在“资本寒冬论”喧嚣的2016年，我们终于可以在年终回顾这一年，风投的集体动向，和无数创业项目的死亡和崛起
现在大家平时生活中浏览的网站涉及到的数据量都是非常庞大的，网站里面海量的数据是需要服务器支持的，所以对于网站来说服务器是非常重要的组成部分，一个网站在搭建之前就需要开发者们提前建设好服务器，这样才能保证后面工作的继续进行，网站建设好之后同样需要对服务器进行维护的，那么网站建设服务器怎么保证数据安全？网站租用服务器一年要交多少钱？小编下面就为大家介绍一下相关内容。
很多朋友都在问我做一个网站要花多少钱，其实现在做网站成本真的太低了，像我们自己要建个子站基本不花钱。一个域名多解析，服务器再配置一个站。那还需要花钱了。但是如果你是新手我教你个最基本的方案150块钱搞定一个站
说实在的，人工智能这个概念有些过于高大上，从大的方面包括深度学习、机器学习、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析；机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
嘉宾 | 吴英骏、李栋、王宇飞 采访 | 赵钰莹 数据堆栈是近几年在海外方兴未艾的概念，其中，最知名的当属 dbt 的 CEO Tristan Handy 在 2020 年下半年发表的“The Modern Data Stack: Past, Present, and Future”(The Modern Data Stack: Past, Present, and Future)，在文章中，他将现代数据堆栈分成了寒武纪大爆发一期（2012-2016），部署（2016-2020），与寒武纪大爆发二期（20
今天的文章，讲的是鬼脚七曾经做技术男的故事，告诉如何从一个码农一步步转变为一位自媒体人的。
假如云计算提供商把精力集中在最底层，而其他（纯软件）提供商专注于上面的一层，又会如何呢？
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 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。
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。
来源：https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models（https://arxiv.org/abs/2104.08663） 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
今年4月的一天，很多小伙伴一觉醒来打开GitHub，发现成就栏多了个徽章 —— Mars 2020 Helicopter Contributor
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
自推出以来，我们与几位早期用户合作，将我们的产品愿景变为现实，并为他们的生产数据湖提供动力。我们的目标是在 lakehouse 技术之上提供云数据仓库堆栈的易用性和自动化，反过来也为用户提供急需的成本效益和性能优势。作为这一旅程的重要里程碑，我很高兴地宣布由 Addition 和 Greylock 合作伙伴领投的 2500 万美元 A 轮融资。我很荣幸 Jerry Chen (Greylock) 和 Aaron Schildkrout (Addition) 加入我们的董事会。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】在美国为马云打工，一年能赚多少钱？近日有外媒披露了阿里向美国劳工部公布的公开薪资数据，工程师底薪最高为24万美元。 中国科技巨头阿里巴巴也许因其丰富多彩的亿万富翁创始人马云而闻名，其净资产估计接近400亿美元。阿里巴巴是一个类似于美国科技巨头的庞大企业。其主要网站Alibaba.com类似于亚马逊——你可以浏览无数的廉价商品，包括消费电子产品、汽车零部件、服装和许多其他类别。它的其他电子商务业务包括面向中国的消费者购物平台淘宝网和本地销售平台
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】疫情下，人工智能、增强现实等领域发展势头不减反增。快来看看十几家科技巨头员工们的薪资水平吧。 美国的科技巨头公司在疫情期间全力应对，实力不减反增。这些公司都实现了巨大的增长，赚到了更多钱，也招了更多人。 2021年7月，科技行业协会CompTIA发布的一份报告指出在过去的一年里，科技行业有10个月都在增长。并且，全美的科技公司在2021年上半年招了80000多名员工。 谷歌的母公司Alphabet在去年的第二个季度就招了4000多名员工。6月
从2010年依靠插件框架创业至今，已有不少年头了。看着我们以前刚创业的照片不禁有感而发，跟大家来分享一下我们创业最苦逼的那段历史。
本文最初发表于 OtterTune 网站，经原作者 Andy Pavlo 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
# #于是你每天放一次20元，罐子给复制出10元，计算一年下来，你总共有多少钱了呢
数据仓库大家非常熟悉，在1991年出版的“Building the Data Warehouse”，数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念，数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse，全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时，还针对大模型场景，率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本，以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC，免运维、轻量化、低门槛等新特性，助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
在2018年8月2日，Oracle数据库大会在北京举行，在这个会议上，有哪些重要信息披露？Oracle的数据库战略又发生了哪些改变？用户最关心的数据库特性是什么？而Oracle又是如何倾听用户的建议？
紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势
记得自己在去年的时候私信问了一些朋友关于DBA核心价值和最重要的能力的问题，听到了很多不同角度的思考和反馈，今天整理了下，时隔半年，也算是完成了一件心头的事情。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
美美导读：美团到餐研发团队对资源成本进行了一系列优化，目前总体技术资源成本每月下降近32%，一年节省开支几千万，而且获得了多项专利，他们是怎么做到的？
从2018年夏天开始，保利发展（保利发展控股集团股份有限公司）的IT和业务部门一直在为同一个目标努力——统一数据。现在，我们已经可以从一些细节中了解到这些努力所带来的成绩。
市场上出现过一个品牌叫梦露，它只做一个女式睡衣产品，销售价格为188元一件，只有两种款式，吊带的和齐肩的，也只有两种颜色，橙色和紫色。他们用了一个不一样的销售方式，送。怎么送呢？免费。如果你穿了感觉很
因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。在企业方面，基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
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