在中国软件市场，欧美尤其是美国软件巨头一直占据重要地位，从底层的操作系统、数据库等基础软件，到上层的ERP、CRM、BI、数仓等应用软件，欧美公司的市场份额都不小，甚至在部分领域还占据近乎垄断的优势。但近几年，欧美软件巨头从中国市场撤退的态势愈发明显。
参考文档：http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。
作为一名数据行业从业者，经常会关注市场行业的一些变化。特别是近期，明显感觉到数仓这一分支领域正在悄然发生一些变化。从其最大的头部玩家-TeraData的变化可见一二。下面谈下我对这个现象的个人看法。
【编者按】随着大数据被更多的企业采用，大数据分析算法编写和生产语言也得到了广泛的关注。而在不知不觉中，开源统计语言R已基本成为大数据科学家和开发者的必备技能。在所有编程语言和技巧中，人气急剧上升。 以下为译文： 通过与大数据工具整合，R提供了大数据集的深度统计能力，包括统计分析以及数据驱动的可视化等。而在金融、药物、媒体及销售这些可直接从数据中获取决策的行业中，R更得到了深度应用。 根据Rexer Analytics 2013年对数据挖掘专业人员的调查显示，R已经成为当下最流行的统计分析工具，至少有70%被
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
在interactive的旗帜下的不仅仅有Google的Dremel或者是打着Dremel的开源项目的Drill，以及曾经打着Dremel的开源项目现在说自己是MPP的没有毕业的Impala。2013年初的时候，Facebook放了一炮，开源了一个叫做Presto的东西，号称是内部的开源的interactive query。 我必须说Presto我只是玩过，和Drill的使用经验差不多。有关这个东西的体系架构有很多东西分析了，基本上是一个分布式内存计算引擎，主要支持的是hash的实现。我就不展开说了。只是其
近年来，国内数据库厂商受到政策大力支持发展得如火如荼，从扩张势头上看，诸如Oracle、微软等曾经几乎垄断国内数据库市场的厂商在近年的较量中似乎渐渐落了下风，在国内的数据库市场份额有所下滑，而以达梦数据、人大金仓等为代表的国内数据库厂商逐渐起势，国产替代化进程加快。
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者，不过在他眼中，给开源贡献存在着很多的方式，就比如Teradata通过将平台开放出来，让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年，Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台，它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景，时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此，在Spark飞速发展的当下，Teradata提出的以统一数据架构（
编译|SW 黄念 校对|姚佳灵 前言 如果你对大数据了解不足，可能会惊讶地发现数据科学家和商业分析师提供不同的结果。即便这种情况发生了，你也不会是唯一的一个，因为这两种职业经常被混为一谈。今天我们将呈
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
这是有趣的地方。非常清楚的是S / 4HANA具有出色的分析功能，其中许多功能在S / 4HANA Fiori UX屏幕中启用。客户情况说明书，财务供应链管理和许多其他分析功能已嵌入S / 4HANA用户体验中。
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。
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。当然最强大的肯定还是它的server版，可以实现与desktop版的无缝对接。
我们的 SQL 与大数据微信群，有读者提出这么个问题，数据库高级开发工程师，要掌握哪些技能？
据了解，互联网上每一秒钟传输的视频，需要花费一个人5年的时间才能看完。可以说,用“海量、爆炸性增长”来形容大数据，已经不是什么新鲜事了。(以下数据来自：2015年中国大数据交易白皮书)
最近比较忙，不过最近间接的获取了不少关于数据流，及数据融合，管道等方面的知识，由于脑子内存小，不写出来很快就会忘记，所以还是硬着头皮写一写。
“数字化”是当今社会最先进和最具穿透力的生产力，近十年保持高速发展。围绕“数字化”构筑的数字经济不仅呈现蓬勃发展态势，而且对经济社会发展的贡献越来越大。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
最近间接的获取了不少关于数据流，及数据融合，管道等方面的知识，由于脑子内存小，不写出来很快就会忘记，所以还是硬着头皮写一写。
很多人问我为什么突然开始写公众号又在一个多月里写了那么多。简单回答一下是很早前就有这个想法，然而一直都懒，于是拖了又拖，及至今夏很严重的伤病一场，才倍感时间紧迫，想做的事不做，不一定会继续有时间给我做了。 另外下面几天非常忙，更新会放缓。 HANA作为SAP的杀手锏，从开始使出来到迅速的占据主动，一个大公司具备如此迅速的反应速度和调集资源的能力，乃至最后站稳了脚跟，无论从技术到工程，从商业策划到推行，都展现了超一流的水平。平心而论，的确是在数据库领域，第一次在Oracle的核心地带给Oracle带来了不少麻
dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
平常用微软的SQL Server(MSSQL)数据库最多，用的是微软的SQL Server Management Studio (SSMS) 客户端，免费的。
DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具，基于Java开发，支持目前几乎所有的主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面，支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
美国大选，公司年度用户大会，事情繁多一直不能更新，诸位见谅。 在大数据时代，最著名的故事莫过于造轮子，有些轮子很成功，早年的比如Hadoop，Hive，有些一般般，比如Pig，还有很多泯然众人的消失在历史长河里。晚一点的有JStorm和Storm的故事，Spark和Flink的故事。 今天的故事比较偏门一些，我们来看看09年开始的造轮子的Michael，以及差不多同时代造轮子的Daniel. 在数据库领域，我们通常会把从威斯康辛大学出来的以及和他们相关的一群人算成一个大的派系。与之对应的，在北美，可能只有
自1946年第一台通用计算机“ENIAC”诞生以来，围绕着计算机的软硬件的迭代就从未停止过。计算机硬件的核心逻辑元件从最初的电子管经历了晶体管、集成电路到现在的大规模集成电路时代，体积也从一个房间才能装下到现在的人手一台的手机甚至更小的嵌入式设备。
那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎，只是一个类库（即只有一个 jar 文件），可以直接嵌入到应用项目中，不受平台的限制
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数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求，使数据更安全，更可靠，更有效的为客户服务。
编者: 文中提及的报告,关注 “数据和云” 回复：下载。可以找到链接。 Gartner 于近日发布了 2021年全球数据库市场份额报告，纵览2011 ~ 2021 年间变化，从云计算兴起，到云数据库争锋，大格局悄然已变。 相较2020年，2021年的格局为： 微软自2020年跃居榜首，2021年蝉联； AWS 上升一位超越Oracle，位列第二； Oracle 降至全球第三； 此外： Google云上升两位，跃居第四，是前十中增长最为显著的厂商。 中国有3位厂商上榜： 阿里云维持第七位不变; 华为云上升
与其他数据库不同，Teradata 通过提供大量高级分析功能而脱颖而出，从数据清理和数据探索到模型训练、文本分析以及路径和模式分析功能。
2021年8月27日，上海浦东发展银行股份有限公司发布2021-2024年IBM软件集中采购项目招标公告。 中标结果 2021年9月26日评标结果公示发布，云南南天电子信息产业股份有限公司 45,556,494.00 元中标。 中标价格：人民币肆仟伍佰伍拾伍万陆仟肆佰玖拾肆元整 相关阅读 · 1 亿元、上海浦发银行（海光）服务器大单：9490 万元中标生产测试环境、1058 万元中标开发环境 光大银行、浦发银行定向采购 TIDB 数据库 浦发银行云相关领域架构设计专家服务入围供应商：腾讯、IBM、阿里
一、主要介绍12种 1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)： SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 12 2.开源数据挖掘软件(Open Source)： Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 4.专门化的数据挖掘软件(Specialized)： Viscovery SOMiner 5.0 pruds
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
Common Table Expression Common table expression简称CTE，由SQL:1999标准引入，可以认为是在单个 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 或 CREATE VIEW 语句的执行范围内定义的临时结果集。CTE 与派生表类似，具体表现在不存储为对象，并且只在查询期间有效。与派生表的不同之处在于，CTE 可自引用，还可在同一查询中引用多次。 目前支持CTE的数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL
Oracle这个公司我的看法一直非常的矛盾。一方面作为IT公司来说，对同行业界并不友好，律师队伍强大，对学校出来的学生也有很奇特的癖好。另外一方面，作为数据库领域的大拿，Oracle的确是一直在引领这个领域的工业化的潮流，敢做其他人不敢做的事。Oracle的数据库产品组的确是聚集了相当多的牛人。最近的SQL in Silicon的大规模宣传，让大家看到了Oracle在做什么。结合云计算的发展，的确有一些值得让人思索的地方。 说到Oracle，闲扯一下Oracle的招人制度。简而言之就是名校毕业。Oracl
如果您接触过数据仓库, 您可能会使用 ETL (Extract、 Transform、 Load) 或 ELT ( Extract、Load、 Transform) 将您的数据从不同的来源提取到数据仓库中。这些是移动数据或集成数据的常用方法, 以便您可以关联来自不同来源的信息, 将数据安全地存储在一个位置, 并使公司的成员能够从不同业务部门查看综合数据。ETL和ELT两个术语的区别与过程的发生顺序有关。这些方法都适合于不同的情况。
【大数据100分】南大通用CTO武新：大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾：武新 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 武新，南大通用高级副总裁兼CTO，法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士；南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年，是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉（海外高层次人才引进计划），是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
2008年终于过去，这一年中国承受了太多的灾难，然而天灾之后，我们又不得不面对来势汹汹的经济危机，这样的一年让人难以忘怀。在期待美好的新一年时，也让我们一起回顾一下2008年数据库市场以及相关领域的风云变幻。
前几天上了水木社区，发现还是有大牛的，看了关于大数据和数据库的讨论，还是蛮有意思的，限于篇幅和版面，我做了部分的提取和整理。 先看看这位人士的分析，对于行业的现状还是很有了解，不是大学教授就是行业先锋。 大数据是一种方案，而不是一种模型。方案有方案的压力， 只能使出各种绝招来“解决”问题。既然是方案，就包括了存贮，运算，输入和输出等等。 就运算模型上，因为要更好地采用廉价硬件，实践出如hadoop/mapreduce这样的计算模型， 还有就是storm，以及其他模型。在存贮方面，也有很大的变化。
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