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,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。
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。
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。
近年来,全球公共云服务市场蓬勃发展,这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动,每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要,实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
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。
12月19日至20日,由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会,Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践,和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会,您可以体验更多创意玩法:不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派,还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
业务用户严重依赖由信息技术团队 (IT) 构建的集中管理的数据源,但 IT 部门可能需要数月时间才能对给定数据源进行更改。作为回怼,用户经常假装求助于使用 Access 数据库、本地文件、SharePoint 网站和电子表格构建自己的数据集市,从而导致缺乏治理和适当的监督,以确保此类数据源得到支持并具有合理的性能。
12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出,历经近30年的发展历程,企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈,同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日,在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上,腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结,并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示,当前技术环境变化飞速,单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战,腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务,助力企业生产力加速提升。
12月19日至20日,由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会,Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践,和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。
12月19日至20日,由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会,Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践,和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会,您可以体验更多创意玩法:不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派,还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受云端之
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页,让我们看到了世界颠覆性的变化,从计算机,到互联网,再到大数据、人工智能,所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着,而推动变化发生的背后,则是数据价值的提升。
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。
12月20日15:30-17:20,大数据分论坛《开源开放,下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场,深入探索数据仓库的起源、演进与未来,期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。 直接扫描识别下方海报二维码 直达 2020 Techo Park 大数据分论坛 参会报名 或 预约直播 名额有限,请提前锁定~
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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。
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。
很多朋友会觉得写 CRUD 很无聊,翻来覆去就那么点花样。接触不到新鲜的技术,感觉自己要被这个时代淘汰了。于是怨天尤人,连基本的 SQL 都写不好了。
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,
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
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。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同,其面向特定业务分析的特性,决定了它的构建需要整合多套数据输入系统,并输出多业务条线的、集成的数据服务能力,需要考虑更全面的因素,包括:
我(Lewis Gavin)目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验,无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓,还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖),基础型的概念还是没有变。
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论,包括数据仓库的价值、选型、构建思路,随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升,大型企业需要构建企业级的数据仓库(数据湖)来快速支撑业务的数据化需求,与传统的数据库构建不通,数据仓库即是OLAP场景,偏于历史数据的存储/分析,用冗余存储换取数据价值;
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
当数据仓库可以处理非结构化数据,而数据湖可以运行分析时,组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上,数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据,因此组织可以将其集成到单个
作为近期火爆的话题之一,snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后,又有着什么样的原因?它会一直火爆下去吗?云计算、大数据,这些似乎已经有些落伍的概念,为何又重新吸引了人们的眼球?本文综合了多篇资料,尝试从更多角度加以解读。
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。
原文地址:https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
重要通知:冬瓜哥新作《大话计算机》(从入门到出家,高中生,文科生,都能看懂),预计明年2月出版。在排版审校期间,冬瓜哥决定增加第12章,内容先不透露!出版日期无影响,很快写完。
确实,如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆,他们到底是什么样的一些关系?我为大家去简单的梳理一下。
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?
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
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”。
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。
数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:
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。
从本质上说,数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈,但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。尤其是,随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加,云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路,而数据湖正好能赋予企业这种能力。
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
Snowflake已于2020年9月16日正式上市,市值超过700亿美元。该公司成立于2012年,致力于为企业提供数据云平台,帮助客户打破数据孤岛,方便企业运用和分享数据,并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然,它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题? A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值
导读:企业数据指的是企业内部员工及其合作伙伴跨越不同部门、不同地点而共享,跨越不同大洲而传播的数据。这些数据对企业具有很高的价值,包括财务数据、业务数据、员工个人数据等,企业花费了大量时间和金钱来保证数据在各方面的安全和质量。
长期从事数据仓库的你,是否还记得数据库设计中的三大范式?在设计数据仓库的表时,是否考虑过规范化和反规范化之间的区别?是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么?
Microsoft SQL Server 2008 R2是一款软件,提供完整的企业级技术与工具,帮助您以最低的总拥有成本获得最有价值的信息。您可以充分享受高性能,高可用性,高安全性,使用更多的高效管理与开发工具,利用自服务的商业智能实现更为广泛深入的商业洞察。为任何规模的应用提供完备的信息平台。可管理的,熟悉的自服务商业智能(BI)工具。支持大规模数据中心与数据仓库。支持平滑建立与扩展应用到云端与微软的应用平台紧密集成SQL Server 2008 R2引进了一系列新功能帮助各种规模的业务从信息中获取更多价值。经过改进的SQL Server 2008 R2增强了开发能力,提高了可管理性,强化了商业智能及数据仓库。两个新版本可用于大规模数据中心和数据仓库:SQL Server 2008 R2 数据中心版和 SQL Server 2008 R2 并行数据仓库版。这两个豪华版本增强了企业级的伸缩性,例如它们为最苛刻的工作负荷提供了更有力的支持,为应用程序和数据中心的服务器提供更有效率的管理。通过增强核心版本解决业务难题:SQL Server 2008 R2 Standard和SQL Server 2008 R2 Enterprise。新的改进包括:PowerPivot for Excel 和 PowerPivot for SharePoint 支持大量复杂事件处理和可托管的自助式商业智能。
OLTP(On-Line Transaction Processing):联机事务处理
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
机器学习 (ML) 等人工智能 (AI) 技术改变了我们处理和处理数据的方式。然而,人工智能的采用并不简单。大多数公司仅将 AI 用于其数据的最小部分,因为扩展 AI 具有挑战性。通常,企业无法利用 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。
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