11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
本文作者：曾就职传统通讯运营商，负责BI项目的开发；目前转型互联网公司，就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
随着大数据技术的融合发展，企业对数据平台的要求越发多元：不仅要能够整合集成、存储、管理海量的多源异构数据，还要能够提供连通业务的多样化数据服务能力，并且能够支持不同应用、不同场景中的落地。从 Hadoop 到 Snowflake ，数据平台的发展呈现出清晰的路径，在与云的结合上也探索了丰富的技术实践。那么，数据平台的下一次“潮涌”何时到来？中国版 Snowflake 何时出现？为了探讨问题的答案，我们策划了《极客有约》特别版——《再谈数据架构》系列直播。第一期，我们邀请到了云器科技联合创始人 & CTO 关涛、Bolt 高级技术副总裁 Xiao Guo 和 RisingWave 创始人 & CEO 吴英骏博士，分别从平台服务商、用户以及投资方的不同视角分享各自的观点。
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？
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
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
人类的发展，离不开信息的积累。从原始社会的口口相传，到需要将信息记录下来。那么如何记载信息呢？于是有了最早的记载方式——结绳记事。
来源：五分钟学大数据 本文约10000+字，建议阅读10+分钟 本文将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析。 随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。 但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么，是技术路线之争？是数据管理方式之争？二者是水火不容还是其实可以和谐共存，甚至互为补充？ 本文作者来自阿里巴巴计算平台部门，深度参与阿里巴巴大数据/数
导读：随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
背靠腾讯这家科技巨头，腾讯云服务器的安全性能和稳定性都不会让我们有任何担忧，那么对于新用户来说，还有什么是需要我们考虑的呢？那肯定就是价格啦！腾讯云为扩大市场占有率，对用户的优惠力度也是史无前例的，优其是新用户，下面我们就来看看，腾讯云最新的优惠活动有哪些：
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/111176.html原文链接：https://javaforall.cn
当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
<数据猿导读> SAP推出最新数据仓库应用，帮助企业实现实时数字化运营；“麦谷科技”获同创伟业领投5000万元融资；财新传媒首席技术官黄志敏宣布离职……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿
据介绍，腾讯云数据智能服务重点围绕数据科学家、应用开发者、业务管理者三大群体，以用户为本、以产业数字化转型和智能化升级为目标，致力于提供全面丰富、高性价比的各种数据智能工具，并和合作伙伴一起，为客户打造具备真正商业价值的整体解决方案。在数据基础能力层，腾讯云依托大数据平台、机器学习平台、数据仓库等，打造面向数据科学家的高效工具矩阵；在应用服务层，腾讯云通过应用平台和应用服务降低AI落地门槛，让应用开发者灵活便捷的接入AI能力；在行业解决方案层面，腾讯云和合作伙伴一起，实现零售、泛互联网、泛政府、企业和金融等众多领域的方案落地。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
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。
21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。 回顾“数据”一词的过往历史，不难发现其背后一以贯之的是计算机世界的根本底层构建逻辑——“一切程序都是对于信息/数据的处理”。不论是古早时期的代码架构，还是当下风头正劲的微服务、云原生，亦或是大数据本身关于数据处理Pipeline的抽象，都是对数据的处理。 数据库技术，这门堪称互联网“活化石”级别的技术，仍旧在21世纪
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
21世纪，或许是“数据”唱主角的时代。人工智能、大数据、云计算的“ABC”三位一体，引发了业界对数据价值的空前关注；中央文件首次明确数据成为五大生产要素之一，更给数据盖上了官方认证的印章。 回顾“数据”一词的过往历史，不难发现其背后一以贯之的是计算机世界的根本底层构建逻辑——“一切程序都是对于信息/数据的处理”。不论是古早时期的代码架构，还是当下风头正劲的微服务、云原生，亦或是大数据本身关于数据处理Pipeline的抽象，都是对数据的处理。 数据库技术，这门堪称互联网“活化石”级别的技术，仍旧
21世纪，是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里，数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇？在未来，数据技术将往哪些方向演进？数据开发者又该如何在新时代中，找到自己的职业发展的最佳锚点？ 2021年4月24日，由腾讯云 TVP 主办的首届 Techo TVP 开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」在深圳深铁皇冠假日酒店成功举办。峰会囊括数据库、大数据两大专题，汇聚十二位深耕数据技术领域的顶尖大咖，带来了全天候、全方位、沉浸式的技术分享与交流
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
近日，天阳信用卡新一代核心产品CreditX完成了与腾讯云分布式数据库TDSQL的适配性测试，并基于双深度融合，推出“金融零售核心CreditX+分布式数据库TDSQL”的新一代分布式信用卡核心产品联合解决方案。 这标志着信用卡核心系统应用将迎来安全可控的分布式、数字化转型升级加速期。 技术上，CreditX采用“分布式+微服务+云部署”技术架构。在关系型数据库部分，使用标准SQL语法与标准数据建模方法，经过本次与腾讯云分布式数据库TDSQL全面适配性测试，证实在数据库功能性、连通性，应用适配性等各方面完
表压缩 数据库能使用表压缩来降低存储空间。压缩技术可以节省磁盘空间，降低数据库buffer cache的内存使用量，在一些场景下，还会提高检索执行的速度。表压缩对数据库应用来说是透明的。
普惠金融是一种以较低成本为社会各界人士（尤其是欠发达地区和社会低收入者）提供较为便捷服务的金融服务体系。
群友遇到问题：为了上 CDN，添加 CNAME 时提示和 A 记录冲突，不知道怎么办了过来问。这问题稍微有点经验的人都知道如何解决，可偏偏就是一个新手遇到了，很耐心的告诉他要先删除掉 A 记录，然后再添加 CNAME 记录就没问题了。
说到数据库相信很多人都知道，对于很多的公司来说，公司的品种越多，成立的时间越久，对于储存数据的电脑就会要求越高，而且后期还有可能会出现数据丢失的情况。为了防止此种情况的发生，并有效地储存数据资料，就有了云数据仓库。那么什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？
2016年辽宁农信上线了基于关系型数据库的数据仓库，实现了各源系统的数据汇集。与此同时上线了大数据平台，实现了审计系统对各源系统贴源层数据的存储、整合、查询相关需求。但是，随着辽宁农信业务的拓展以及各类业务系统的不断建设，各源系统的数据量激增，对数据的需求也呈现出多样化、复杂化的特点，对数据的查询效率、供给时间也提出了更高的要求，导致现有关系型数仓和大数据平台已无法同时满足辽宁农信的业务发展需要。
根据INAP对500名负责管理数据中心、服务器和云基础设施的专业IT人员所做的一份调查显示，大约44%的企业迁移到了云端，以期改进基础设施和数据弹性性能，只有35%的人期望利用云来节省成本。
开源数据库中有一堆冤家，我想大家都知道，那就是MySQL与Postgre SQL。两个派系的恩怨情仇从何而来，今天我们将从非技术的角度来进行分析。 本文仅代表个人观点，如有不同意见欢迎交流。 说明：本文主要的关注点，是MySQL与PostgreSQL的非技术比较。 简单评价 MySQL流行较多，PostgreSQL功能更全面。其主要原因是，MySQL很早的时候，就支持主从复制，在互联网起步（2000年后第一次互联网大潮）的时候，被广泛使用。PostgreSQL到2010年左右才首次支持主从复制，无法作为互
随着互联网的快速发展，云计算也成了很多企业的基础配置。特别是一些大企业对于云计算的需求量是很大的，同时对于云数据库的要求也比较高，特别是在安全性与可靠性方面。那么云数据仓库租用价格是多少？云数据仓库的优势有哪些
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
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。
相比于普通的自己做的数据库而言，云数据仓库的储存空间更大，安全性更高。而且随着市场经济的发展，对于云数据仓库的需求也更大。那么云数据仓库市场规模有多大？云数据仓库有什么优势？
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
对于服务器来说稳定、极速就选择 2核 4G内存配置的云服务器比较稳妥。这个配置跑网站是比较轻松无压力的。配上 avada主题，可以做出的很大气、高大上的企业网站。下面介绍腾讯云的长期优惠折扣活动，感兴趣的可以注册账号领代金券使用。
虚拟主机已经有了一段时间的历史，近几年随着其技术的不断成熟，以及其低廉的价格，成为众多站长的首选对象。但近两年云计算的出现，衍生出云服务器这个产物。这时，很多站长便对虚拟主机与云服务器应该如何选择感到困扰，不知是选择技术比较成熟的虚拟主机，还是选择最新的云服务器。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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
数据无论是对于我们个人来说，还是对于公司来说，都是非常重要的。那么，如何储存数据也是许多公司面临的问题，直接数据既要保证安全性，又要保证我们在储存的时候便捷性，访问的时候也需要快速响应。那么有什么样的方式能够储存这样如此庞大的数据量呢？在云数据仓库 Snowflake，提出云数据库概念之前，大部分的企业都会使用传统数据库来解决这一难题。那么，云数据仓库的意义是什么呢？
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO，腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成，为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术，以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
企业数据仓库平台的所有者面临许多常见挑战。在本文中，我们着眼于七个挑战，探讨对平台和业务所有者的影响，并强调现代数据仓库如何应对这些挑战。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
