自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。其实，一直以来，各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
包含 100 多种实用的工具，包含：程序在线运行、在线制作思维导图、在线网络爬虫、语音合成、PDF/PPT/Excel 文档转换加密工具、MarkDown 格式转换等
1)大数据是什么 指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据 2)大数据特点 ①海量化（Volume）：数据量从TB到PB ②多样化（Variety）：数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的 ③快速化（Velocity）：数据量在持续增加（两位数的年增长率） 数据的处理速度要求高 ④高价值（Value）：在海量多样数据的快速分析下能够发挥出更高的数据价值 3)大数据能做什么(海量数据背景下) ①快速查询 全量查询 ② 数据存储 量大 文件大 ③ 快速计算 对边传统方式 【属于离线计
企查查是一款企业信息查询工具，可以为用户提供快速查询企业信息服务。企查查可以帮你做什么？
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爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
空气压缩机数据化、网络化、信息化是市场及应用需求发展的方向。工业互联网的迅猛发展，空气压缩机的操控与售后将更加便捷、简易。对压缩机企业和经销商而言，物联网能够帮助企业进行企业优化、提高整体运转效率，降低运营成本、物流成本和生产成本；将被动售后服务变为主动维保，提升核心配件销量。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
场景描述：大数据时代，对于数据的各种操作要求往往是分离开的，比如有专门的系统负责插入，有专门的系统负责查询。druid的就很好的体现了这一点。
突然想到一个问题，对于一个只会写SQL的数据分析师而言，一个好的大数据系统应该是怎么样的呢？
在海量数据的背景下 1、快速查询 2、数据存储（超大量数据的存储，单个大文件（超过了一个硬盘最大的容量）） 3、快速计算（与传统方案对比 传统用了一个月，大数据用1小时） 4、实时计算(立刻马上) 5、数据挖掘（挖掘实际存在但是没有发现的有价值的数据）
真正的大数据工程师，linux命令是横着写很长，不是一句一句执行的，尤其是需要检测cpu，内存，网络IO等各种开销，就需要掌握各种命令，命令主要分为这几种，一是查看各种进程的相关信息，其中包括cpu或者内存等从高到底，或者是前十等等。二是排查故障，结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目，项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议，会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
疫情真的对普通人的生活产生了太大的影响，以前的技术沙龙都是线下举行的，这次美团大数据建设实践沙龙成了纯线上，科技正在改变生活的方方面面，深刻感觉到互联网在线化是个不可逆的趋势。另外大厂变得信息公开透明化，通过知识分享为实现数据赋能业务而努力。
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
在大数据时代，数据价值的挖掘非常重要，而挖掘出来的数据价值成果，需要展示出来，尤其是展示给相关业务人员，才能得到理解和下一步的运用，这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中，Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢，今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
胖子哥是我网名，叫了很多年的网名，网名的来历与自己的沧桑和身材有关，不知是IT改变了我，显得苍老，还是我本就苍老，顺应了IT行业的需要。25岁那面，曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔，从此再也不敢打小姑娘的注意，走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路；曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老：看你也就三十五六吧，那年我25；周一的时候，还有一个60后的同事问及我的年龄，他很含蓄的，明显带着保留的口吻问我：你是75年的吧？因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等，体重大于身高的角色，算是已经胖出了一定层次，每次听到别人叫我胖子，就感觉小小的自尊多少受到了伤害，然后就给自己在后面加了一个哥子，算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里，还是继续胖子哥的大数据之路吧，这次要谈的还是数据仓库。
企业商标是企业在市场中的重要标识和竞争力的体现，而商标信息查询API则成为了企业品牌管理的重要工具。那么，这篇文章将详细阐述企业商标信息查询API的优势和应用实例分析。
1. 快速查询 全量查询 2. 数据存储 量大 文件大 3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】 4. 实时计算 最新数据 5. 数据挖掘 新价值
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
今天，腾讯云分布式图数据库产品——腾讯云数图TGDB（Tencent Graph Database），正式与大家见面啦！TGDB能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效治理异构数据，支持实时图计算，助力企业打通数据孤岛。同时，深度挖掘大数据中的隐藏关联关系，帮助企业构筑全局视角，释放潜在商业价值。 在5G、物联网、人工智能等数字化技术的推动下，企业数据呈爆发式增长，数据间的关联复杂度也随之剧增。传统关系型数据库在处理复杂关联数据时运算效率较低，且难以帮助企业进一步挖掘海量关系数据背后的价值。为了更好地利用
随着58业务体系的不断建设与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
玩过魔兽世界，暗黑破坏神，Dota，炉石传说，Dota自走棋的朋友，对这个词一定不陌生。
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题，有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据，甚至还有更多的检索方式，具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现，是由于不仅需要使用在线事务处理（OLTP）工具快速地摄入数据，而且需要使用在线分析处理（OLAP）工具更高效地消耗和分析数据。
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
互联网服务可以将用户的网络延迟数据、业务服务指标数据、日志数据等写进CTSDB数据库。然后由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析，尽早的发现、解决问题。
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
场景描述：Clickhouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统。
由于我们在开发的过程中难免会遇到数据库选型的问题，那么数据库的选型那我们必须通过结合我们的业务场景还有他们的设计初衷，及各自在各个方面的优势。现在我们就在业务开发中遇到了选择 mongoDB还时MYsql。之前没有怎么了解过mongoDB，那今天就开始我的mongoDB第一步。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
国内大部分GIS项目是根据标书来的，标书一开始也是根据GIS功能制定的。造成20多年来GIS项目和平台都千篇一律，技术和体验没有质的提高，也没有在客户工作中使用方便灵活，满足和丰富客户场景要求。
在某些场景中，数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统大数据离线数仓的基础上，逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。
Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
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无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马，从默默无闻到一路起飞，在 DB engine Rank 上进入前50名，成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内，ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上，在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快？在实际使用当中如何应用这样一个引擎？还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布？本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 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
场景描述：滴滴每天处理交通大数据超过4800TB，日均车辆定位数据超过150亿，每日处理路径规划请求400亿次，数据覆盖了交通路况、用户叫车信息、司机驾驶行为、车辆数据等多个维度。滴滴目前对15分钟后供需预测的准确度已经达到了85% 。
12月3日，2023深圳马拉松在深圳市民中心鸣枪开跑，20000名参赛选手迎着晨光，跨越福田、南山、宝安和前海4个区域向终点驰骋，体验深圳“山海连城”之美。腾讯以数字孪生等核心技术，助力打造“深圳马拉松赛事可视化管理平台”，连续两年全程保障跑友安全。
【编者按】eBay开源了一种名为 Kylin 的数据库技术，eBay在周三的一篇博客上分享了Kylin 的诸多细节，基于 Hadoop 提供 SQL 接口和 OLAP 接口，支持 TB 到 PB 级别的数据量，Kylin旨在减少Hadoop在10亿行以上数据级别的情况下的查询延迟。这些都表明eBay在使用Hadoop技术等方面取得了不俗的成绩。 以下为译文： 在线拍卖网站eBay开源了一种名为 Kylin 的数据库技术，该公司宣称这项技术能够在Hadoop上支持PB级数据存储的快速查询。eBay并不是像Go
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