PowerBI 的主题是什么?我们发现在 2020 年开始,已经不仅仅限于商业智能了。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova,您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库,并高效的完成日常维护工作;也可以使用丰富的Postgre开源生态工具,实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索;还可以借助其云端数据无缝集成特性,轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多,系统加工效率逐步降低,满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求,农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展,走过了13个年头,支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台,淘宝大数据平台,就是其中非常重要的一个组成部分,承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责,淘
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历,忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长,简单概括一下:楼主是香港城市大学的硕士,在银行工作四年后想跳槽,但因为能力不符合公司的招聘要求,总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和,竞争激烈;也有人说楼主简历写得笼统,不够亮眼;但最主要的原因其实是:没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗,入职之后每天都在取数、取数、取数,成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年,能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术,不能和新人拉开差
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
摘要:Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台,其不仅仅在云计算领域用途广泛,还可以支撑搜索引擎服务,作为搜索引擎底层的基础架构系统,同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
编译 | 核子可乐、Tina Databricks 与 Snowflake 之间的激烈竞争再上新台阶,甚至有可能给整个数据仓库领域带来更加深远的影响。 短短半个月,大数据领域新一代领军企业 Databricks 和 Snowflake 就互撕了几回。 11 月 2 日,Databricks 在其官方博客发布声明,表示其数据湖仓(lake house)技术创下 TPC-DS 基准测试新记录,并强调第三方研究表明实际性能可达 Snowflake 的 2.5 倍。 在博客中,Databricks 声称这是一
10月11日晚19:00,腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第一期《云数据仓库 for Apache Doris - 新一代云托管实时统一数据仓库》直播圆满落幕。本次直播由腾讯云大数据 数据仓库产品经理,腾讯云 Doris 技术负责人,腾讯云大数据资深研发工程师围绕腾讯云大数据在2022重磅发布的云托管实时数仓产品——云数据仓库 for Apache Doris 展开,重点介绍了其优势特性,技术演进和实际场景中的应用实战。 让我们一起来回顾下当晚的直播内容吧! 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能
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。
第一次不买好的配置,老浪费了,现在老用户再次购买,真的贵的要死。下图是新用户的价格
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。
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。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
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?
从“最多跑一次”到“一次不用跑”,随着智慧政务建设的不断深入,政务服务能力和现代化治理水平不断提升。而这背后,实现跨部门事项联办、数据信息互通,加快推进部门间信息共享和业务协同,“流程改造+数据共享”可谓功不可没。
导语 | 为了进一步满足腾讯云 Elasticsearch 客户对服务稳定性、集群高可用性等容灾能力的要求。腾讯云 ES 产品提供了跨可用区部署的解决方案,本文将为大家介绍实现原理与实践案例。文章作者:吴容,腾讯云 Elasticsearch 研发工程师。
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。
Yahoo是Hadoop的最大支持者,Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个,有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw,4×1TB磁盘,16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB,每月提交的作业数目超过1000万个。
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
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
在2023年11月12日,刚经过双11的购物节大压力的阿里,却从17:44起发生了服务宕机,旗下的淘宝、闲鱼、饿了么等服务出现服务中断,甚至让高校学生宿舍的洗衣机都“宕机”了。从阿里云健康看板公布的数据可以看出,阿里云的几乎所有的云产品等服务都受到了影响,影响了全球范围内多个地域。阿里云这次故障,放在整个云厂商界都是炸裂般的存在。阿里云历时3个多小时,服务才陆续恢复。
本期嘉宾 简丽荣 酷克数据联合创始人兼CEO 简丽荣,北京酷克数据科技有限公司联合创始人兼CEO。2008年毕业于清华大学计算机系本科,2010年获得香港科技大学硕士学位,毕业后曾先后在IBM中国研究院、雅虎北京研发中心和Pivotal中国研发中心从事分布式计算相关研发工作。简丽荣是开源数据仓库Greenplum Database的contributor和Apache HAWQ的创始committer,在云计算及数据库领域长期保持着敏锐的洞察力和判断力。 主持人 田超 腾讯云企业中心总经理 田超,腾
导读:余额宝开启了划时代的意义,开启了全民理财时代。上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙,围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲,授权高可用架构首发。
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。
作为一名电影爱好者,我阅片无数,有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿,没少被我妈抓耳朵,“看过的片子为啥还要倒二遍?”我也说不上来,就是单纯的爱看。
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?
随着数字化进程加速,数据的重要性越发凸显。在企业内部,面对庞大的数据体量,繁杂的数据类型,多变的业务场景,如何做好数据治理成为摆在案头的首要议题。
如果有人问起,“L,对于编程,你最后悔的一件事情是什么?”我只能回答:“数据结构”。
摘要 2022年11月9日-10日,第十届数据中心标准峰会在北京隆重召开,峰会以“汇聚双碳科技 夯实数据之基”为主题。腾讯数据中心高级架构师李鼎谦在本次峰会上以《数据中心冷源系统AI调优的应用与实践》为题发表云端演讲,现将精彩内容整理如下,供数据中心广大从业者学习交流。 以下为演讲实录 尊敬的各位嘉宾、同行,大家下午好!我是来自腾讯数据中心的李鼎谦。今天与大家分享腾讯数据中心在AI调优规模化应用中的一些实践经验和总结,也希望我们在一线项目上踩过的坑、排过的雷能给到大家有用的启发和思考。 AI商用化逐渐成熟
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。
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
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
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。
数字化时代,数据使用场景呈现多元化趋势,数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长,对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力,近年来赢得了市场的青睐。
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。
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。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
哪怕像情人节这么浪漫的日子,DBA们还是要埋头苦干与数仓持续战斗。面对浩大的数仓工程,DBA们每天身兼搬砖工、侦察兵和消防员……多个角色,心情也随之在窃喜、崩溃、惊慌、失落与无奈之间频繁切换……
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。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
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。
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法,增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”,成了很多行业最大的焦虑。 改变,必须改变。 于是乎,旅游、汽车、消费、等一众行业,纷纷学起了互联网。 比如说,不要小瞧现在抖音里的景点直播间: 除了能过一把“云旅游”的瘾之外,陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流,流入数字媒体中台,从而优化景区营销。 下一次,不管实地还是云端,你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如,零售和消费
宣布“Hadoop 已死”已成为一种时尚。但,Hadoop 让企业失去了对大数据的恐惧。Hadoop 反过来又释放出一种创新的良性循环,为我们今天所知的云分析和人工智能服务带来了大量市场。
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?
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。
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
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