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关键词

最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的一个词。这几年来,云算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本 是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 这些新技术推动着时代的来临,各行各业每天都在产生量巨碎片,量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。 传统的存储模式存储容量是有小限制或者空间局限限制的,怎么去设出一个可以支撑的存储方案是开展分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是主要解决的问题: 海量的存储和海量算问题 ​

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仓库—

经过反复炒作之后,慢慢的降温下来。家不再谈几个v了,落地到企业会发现,部分场景还是传统的仓库的替换。今天梳理下仓库的使用场景,以及需要的技术。 1,先谈下仓库准确的是什么? 对于小于100T的结构化处理时,往往会发现MPP架构的仓库反而性能更高。但是仓库有非常明显的扩展瓶颈,目前已知的,最生产仓库节点是几百个节点。 而平台几千台一个集群比比皆是。3)和新的分析方法和算法的结合上。传统仓库,还停留在统,钻取这些传统的BI分析方法。技术衍生出非常多的交互式,BI工具等。 本文先介绍仓库的基本,下一篇介绍仓库的应用场景。

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    理论

    今天我们谈谈理论,首先我们要了解,如今人们都在谈论,感觉不不熟悉都有点时代的落伍。 现在阿里巴巴,腾讯等一些公司都在向着发展,时代是一个时代的象征,也是一个改变人们的生活的一个常态。不只是分析的一个时代,更是方便人们选择的一种个分析。 浅谈的运行与解析 运行分析 的字面理解意思是指小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理能力的集;是目前存储模式与能力、算模式与能力不能满足存储与处理现有集规模产生的相对 在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析:通过接收输入需求进行辨析产品或。 (3)分类:对于接收的,并不都是有价值的,有些是我们不关心的内容,还有一些是完全错误的干扰项,所以要对过滤从而提取出更为有效

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    基本

    想必家都不陌生,毕竟是近年来最热门的话题之一。 在算机以及互联网如此普及的今天,我们所有人每天都会在互联网上产生量的,例如在淘宝浏览商品时会产生,使用社交app进行即时通讯时也会产生,每天股市的上涨下跌及交易量也是......如此可见 但是,只是的特征之一,有4个特征简称4V特征: ? 4V特征: Volume 量,既然叫,那么量肯定得 Variety多样性,可以多种结构,可以是结构性、半结构性以及非结构性 Value价值,这些量的需要能够被挖掘出有价值的 : 之前也提到过的特征之一就是的多样性,如何处理好多样的是个问题 ---- 如何应对带来的挑战 对于以上所说到的挑战,Google已经有应对这些挑战的技术了: MapReduce 可以解决算效率的问题

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    来源:掘金 DB、ODS、DW、DM区分: 这几天看了一些专业的解释,还是对ODS、DW和DM认识不够深刻,所以就查了相关的资料,分享给家一起学习。 ODS:(Operating Data Store):操作性仓库,最早的仓库模型。特点是模型采取了贴源设,业务系统的结构是怎样的,ODS库的结构就是怎样的。 DM:目前网上有两种说法,一说集市(Data Mart);一说挖掘(Data Mining),百度百科给出的是挖掘的,我这里将这两种说法都做了解释: DM(Data Mart):集市 ,简单的说,挖掘就是从中提取或“挖掘”知识。 其实,仓库是库技术的一个新主题,利用算机系统帮助我们操作、算和思考,让作业方式改变,决策方式也跟着改变。 若将DW(仓库)比作矿坑,DM就是深入矿坑采矿的工作。

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    Hadoop的

    Hadoop架构下库的难在哪里? 各种多样化的工具带来最直接的问题便是多样化的程序设语言,多样性的程序编程接口,增安全覆盖面,增强了解析难度。 因此,在Hadoop架构环境下要实现有效,必须同时对各种UI管理界面、编程接口同时,具备Hadoop架构各种协议解析、编程语言解析能力。 其难点可总结为: 1、Hadoop非结构化(NO SQL),传统方案无法实现此类的综合安全监控; 2、Hadoop中库连接工具的多样化,传统方案只能对典型的C/S客户端访问方式进行安全监控 更多内容详见商业新知-

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    -仓库的

    什么是仓 1.1. 基本 英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。仓库的目的是构建面向分析的集成化环 境,为企业提供决策支持(Decision Support)。 主题是一个抽象的,是较高层次上企业信息系统中的综合、归类并进行分析 利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。 进行综合和算。仓库中的综合工作可以在从原有库抽取时生成,但许多是 在仓库内部生成的,即进入仓库以后进行综合生成的。 仓库的反映的是一段相当长的时间内历史的内容,是不同时点的库快照的集合,以及 基于这些快照进行统、综合和重组的导出非易失性主要是针对应用而言。 仓库的用户对的操作多是查询或比较复杂的挖掘, 一旦进入仓库以 后,一般情况下被较长时间保留。仓库中一般有量的查询操作,但修改 和删除操作很少。

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    2021年基础(一):

    ---- 最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的一个词。这几年来,云算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本 是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 这些新技术推动着时代的来临,各行各业每天都在产生量巨碎片,量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。 传统的存储模式存储容量是有小限制或者空间局限限制的,怎么去设出一个可以支撑的存储方案是开展分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是主要解决的问题: 海量的存储和海量算问题

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    ?只是个吗?

    二、分散、利用率较低 当前已经深套到各行业与业务职能领域,资产的管理也变得十分困难,其原因有几点。 孤岛化明显缺乏融合。 四、企业无法判定客户的行为 虽然提供了过往的行为与复盘,但仅凭经验无法超前做用户行为预判,很难把控客户的动态和市场的变化。 ,该如何为企业增长赋能? 处于发展阶段的人工智能、、云算等新技术应用,必须系统的帮助企业实现用户的打通与管理,简历全方位立体化的用户管理体系;对用户的全生命周期进行追踪,去提升自己用户的用户价值,而非一味的扩新;达到智能决策的作用 (1)一个完整的库,至少应该包含: 本地文件、网站(APP、小程序)实时、EDM、CRM、营销活动、第三方。 ?

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    的定义与

    虽然处理超过单个算机的算能力或存储的的问题并不新鲜,但近年来这种类型的算的普遍性,规模和价值已经扩展。 什么是? 考虑到这一点,一般来说,是: 集 用于处理集的算策略和技术的类别 在此上下文中,“集”表示集太而无法使用传统工具或在单个算机上合理地处理或存储。 建立算集群通常是每个生命周期阶段使用的技术的基础。 集群算 由于的质量,个人算机通常不足以在阶段处理。为了更好地满足的高存储和算需求,算机集群更适合。 虽然该术语通常是指遗留仓库过程,但是一些相同的适用于进入系统的词汇表 虽然我们在整个指南中尝试定义,但有时在一个地方提供专业术语是有帮助的: 集的总称,由于其量,速度和种类,传统算机或工具无法合理处理这些集。

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    -Hive的基本

    Hive 的基本 2.1. Hive 简介 什么是 Hive Hive是基于Hadoop的一个仓库工具,可以将结构化的文件映射为一张库表,并提供类 SQL查询功能。 的 客户端 为什么使用 Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法 元存储: 通常是存储在关系库如mysql/derby中。Hive 将元存储在库中。 解释器、编译器、优化器、执行器: 完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询划的生成。生成的查询划存储在HDFS 中,并在随后有MapReduce 调用执行。 2.3. 总结:hive具有sql库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量分析

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    :史上最全解析

    我会从的特征定义理解行业对的整体描绘和定性;从对价值的探讨来深入解析的珍贵所在;从对的现在和未来去洞悉的发展趋势;从隐私这个特别而重要的视角视人和之间的长久博弈 如果将云算与进行一些比较,最明显的区分在两个方面:   第一,在上两者有所不同,云算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。    个人的这个   个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。    如果将云算与进行一些比较,最明显的区分在两个方面:   第一,在上两者有所不同,云算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。    个人的这个   个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。

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    :史上最全解析

    我会从的特征定义理解行业对的整体描绘和定性;从对价值的探讨来深入解析的珍贵所在;从对的现在和未来去洞悉的发展趋势;从隐私这个特别而重要的视角视人和之间的长久博弈 ,智慧医疗,智慧环保的理需要,这些都所谓的智慧将是的采集来源和服务范围。    业内是这么形容两者的关系:没有的信息积淀,则云算的算能力再强,也难以找到用武之地;没有云算的处理能力,则的信息积淀再丰富,也终究只是镜花水月。    如果将云算与进行一些比较,最明显的区分在两个方面:   第一,在上两者有所不同,云算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。    个人的这个   个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处理和使用,并获得第三方提供的服务。

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    刘耀铭同学元系列作品的第一篇,家支持! 其他元相关系列文章: 基于元驱动的ETL Hive 元表结构详解 1、 元是描述其他(data about other data),用于提供某种资源有关信息的结构化(structed DBMS字典   库管理系统(DBMS)中的元一般在所有的仓库都会包含,因为仓库一般都是基于库搭建的,而库本身的管理系统就会自动维护一套字典供用户查询。 任务信息、调用的程序或脚本、前置任务; 来源、加载目标、转化规则或算公式; 的刷新类型、刷新频率,任务调度信息; 每次运行的起始时间、结束时间、操作记录、任务状态及出错信息。    有一下几类信息: 分析模型的设和结构; 模型的分析应用和商业价值; 模型中指标的定义、算方法; 模型的展现和效果; 3、 元使用的目的:识别资源,评价资源,追踪资源在使用中的变化,实现简单高效地管理量网络化

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    政务模型

    前面三篇分别深入阐述: 政务点本质:《 浅谈政务的本质》 政务的全景图:《政务的全景图》 政务的上下文范围:《政务的上下文范围》 反响非常好,本篇接上一篇讲讲政务模型 希望家会喜欢! 后续还有一系列文章;敬请期待。 本文是漫谈政务系列文章序(《政务的本质》)之外的第三篇,以的视角对政务进行模型分析。 政务的本质是政务,从建模的视角来看,它同样存在广义上的模型(Who)、逻辑模型(What)和物理模型(How)。 以软件工程来做对应说明,模型对应于软件系统之需求、逻辑模型对应于软件系统之设、物理模型对应于软件系统之实现。要梳理清楚政务的脉络,需要先刻画好其模型。 其中,每类又都可以按照公民、企业、外国人和社会组织四种被服务的对象来分别展开描述。鉴于这个话题比较,本文只是在政务模型层面上做括性描述,划今后单独列出相应专题具体来展开。

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    基本及技术

    一、基本 在讲什么是之前,我们首先需要厘清几个基本。 1. 关于的定义,没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:是可以获取和存储的信息。 不过值是所有中最容易被处理的一种,许多和相关的,例如下面的可视化和分析,最早是立足于的。 3.分析 这一狭义上,指统分析,即通过统学手段,从中精炼对现实的描述。 4.挖掘 这个的定义也是众说纷纭,落到实际,主要是在传统统学的基础上,结合机器学习的算法,对进行更深层次的分析,并从中获取一些传统统学方法无法提供的Insights(比如预测)。 五、的影响 的兴起正在对我们的社会产生多方面的影响: 1.定量分析 因“”而使得人们开始关注“”,可谓最首要的影响。

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    OLAP系统(1)——

    该多维产品建立了新,例如客户/服务器算,关系的多维处理,工作组处理,面向对象的开发等。 1985年,Excel 1.0诞生。 1.5 OLAP的核心和基本操作 1.5.1 核心 维度(Dimension):维度是描述与业务主题相关的一组属性,单个属性或属性集合可以构成一个维。如时间、地理位置、年龄和性别等都是维度。 这里的层次表示细化程度,对应分层。后面介绍的上卷操作就是由低层映射到高层分层除了可以根的全序和偏序关系确定外,还可以通过对进行离散化和分组实现。 它允许模型设者决定将哪些存储在MDDB中,哪些存储在RDBMS中, 例如,将量详单存储在关系表中,而预先算的聚合存储在多维集中。 1.7 OLAP与其他的关系 1.7.1 OLAP vs OLTP 两者设的目标是完全不同的: OLTP(On-Line Transaction Processing),联机事务处理,一般用于业务系统

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    学如何用少量(相关)

    用少量字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统量或括统量(summary statistic)来描述定量变量的。 尺度统量是描述散布,即描述集中于分散程度或变化的度量。一般来说,越分散,尺度统量的值越。 最简单的尺度统量就是极差(range)。极差就是极值和极小值之间的差。 另一个常用的尺度统量为(样本)标准差(standard deviation)。它度量样本中各个值到均值的距离的一种平均。简单来说,标准差是一组值自平均值分散开来的程度的一种测量观。 显然如果标准差越中的观测值就越分散,小的标准值就意味着很集中。 部分的变动对中位没有影响,当一组中的个别变动较时,常用它来描述这组的集中趋势。

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    解析之仓库简介

    系统平台当中,存储、库、仓库是非常重要的,共同支持存储的实际需求。在处理当中,存储这个环节,仓库技术起到重要的作用。 仓库的目标就是为了更高效方便地做分析,因此仓库整个的组织结构也是完全根分析需要设的。 它是由多个面向特定方向的分析主题组成的,这样可以使得分析任务变得简单,更容易获取,最化地发挥的效用。 2、可以处理量场景。 Hadoop生态下的仓库Hive 进入时代之后,基于Hadoop基础架构,Hive作为分布式仓库被家熟知。 今天的解析,仓库入门,以上就为家做了简单的介绍了。仓库作为支持分析处理的重要一环,也是系统架构当中的重要组成部分,从基础入门到逐步深入,需要不断加深理解和掌握。

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