大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
这是无量测试之道的第168篇原创 Docker 核心概念 镜像 镜像是什么呢？通俗地讲，它是一个只读的文件和文件夹组合。它包含了容器运行时所需要的所有基础文件和配置信息，是容器启动的基础。...容器是 Docker 的另一个核心概念。通俗地讲，容器是镜像的运行实体。 镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，并且容器中的进程属于运行状态。即容器运行着真正的应用进程。...当时的编排技术有三大主力，分别是 Docker Swarm、Kubernetes 和 Mesos 。
流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。...如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 ...因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。
Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。...Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。...，而避免了写MapReduce程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。...数据是存储在HDFS上的，Hive本身并不提供数据的存储功能，它可以使已经存储的数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表，库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上（比如MySQL）。...中有哪些数据库，哪些表，表的字段，,表所属数据库(默认是default) ，分区，表的数据所在目录等，元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。
几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！...其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed...2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。...DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。...ETL处理日志 ETL是数据仓库管理和维护的基础，就像是数据仓库的血液维系着整个数据的新陈代谢。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
前言 本文主要介绍属性、事件和插槽这三个vue基础概念、使用方法及其容易被忽略的一些重要细节。如果你阅读别人写的组件，可以从这三个部分展开，它们可以帮助你快速了解一个组件的所有功能。 ?...，对于接收的数据，可以是各种数据类型，同样也可以传递一个函数。...props 被称之为静态数据，在各自实例中，一旦在初始化被定义好类型时，基于 Vue 是单向数据流，在数据传递时始终不能改变它的数据类型，而且不允许在子组件中直接操作 传递过来的props数据，而是需要通过别的手段...至于如何改变，我们接下去详细介绍： 4.单向数据流 这个概念出现在组件通信。...props的数据都是通过父组件或者更高层级的组件数据或者字面量的方式进行传递的，不允许直接操作改变各自实例中的props数据，而是需要通过别的手段，改变传递源中的数据。
[NET I/O]：网络 I/O 数据。 [BLOCK I/O]：磁盘 I/O 数据。 [PIDS]：PID 号。
docker.bksx.com # 访问协议，默认是http，也可以设置https，如果设置https，则nginx ssl需要设置on ui_url_protocol = http # mysql数据库...启动Harbor后，管理员UI登录的密码，默认是Harbor12345 harbor_admin_password = 1qaz@WSX # 认证方式，这里支持多种认证方式，如LADP、本次存储、数据库认证...默认是db_auth，mysql数据库认证 auth_mode = db_auth # LDAP认证时配置项 #ldap_url = ldaps://ldap.mydomain.com #ldap_searchdn
从下载过程中可以看到我们之前提及的分层存储的概念，镜像是由多层存储所构成。下载也是一层层的去下载，并非单一文件。下载过程中给出了每一层的 ID 的前 12 位。...VOLUME ``` 创建一个可以从本地或其他容器挂载的挂载点，一般用来存放数据库和需要保持的数据等。
---- 相关概念 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/streaming...它是Flink Table API和SQL的核心概念。顾名思义，它表示了Table是不断变化的。...，然后我们基于这个数据流建立了一张表，再编写SQL语句查询数据，进行处理。...例如：针对UPDATE，我们用两个操作来表达，[DELETE] 数据+ [INSERT]数据。也就是先把之前的数据删除，然后再插入一条新的数据。...针对DELETE，我们也可以对流中的数据进行编码，[DELETE]数据。
，有利于高度压缩行式存储应用场景关注整张表内容，或者需要经常更新数据需要经常读取整行数据不需要聚集运算，或者快速查询需求数据表本身数据行并不多数据表的列本身有太多唯一性的数据因为各列独立存储，且数据类型已知...(Hadoop Distribute File System)，是适用于大的数据集的支持高吞吐和高容错的运行在通用机器上的分布式系统。...但是hdfs主要是实现批量数据的处理，并且通过顺序方式访问数据，如果要查找数据必须搜索整个数据集，如果要随机读取数据，效率很低。...Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。...在大数据处理的低延迟场景，Flink 已经有非常大的优势。Spark和Flink的主要差别就在于计算模型不同。
Raw数据相关概念 什么是“RAW”？ 维基百科的字面解释是：原始图像文件包含从数码相机、扫描器或电影胶片扫描仪的图像传感器所处理数据。RAW文件包含创建一个可视图像所必须的相机传感器数据信息。...通俗讲就是摄像机、相机拍摄并记录下来的带有原始信息的视频或者图片，包含传感器元数据、传感器尺寸、颜色属性、配置文件等等信息，以方便后期对视频及图片做更大幅度的处理。...几乎未经压缩，也完全没进行各种处理，与记录拍摄时“用户的相机设置信息”数据被一同保存下来。...有损压缩表示在压缩处理过程中，部分图像数据将会被丢弃。但是抛弃这些信息后，能得到比无损压缩小得多的文件。...单反/无反相机上的 RAW 和手机上的 RAW,最大的区别在于描述明暗数据的位深不同。
今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。...现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据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。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。...浅谈大数据概念及大数据的运行与解析 大数据运行分析 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念...大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、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数据。...(3)分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。
在了解怎么对这些资源调度之前，先要搞懂什么叫Pod，这可是k8s的核心概念之一。 搞不懂Pod，就没法玩k8s。...同理的，Pod 可以挂载多个共享的存储卷（Volume），这时内部的各个容器就可以访问共享的 Volume 进行数据的读写。 ?...apiVersion: v1 #本版号 kind: Service #创建的资源类型 metadata: #元数据必选 namespace...难点还是在多种Kind概念上。 5. 更多概念 ? 图中的这些概念，本质上都是在Pod之上，又包了一层。层次越高，功能越抽象，依赖的配置也越多。下面将挑主要的进行介绍。...k8s最麻烦的有三点： yml文件概念爆炸 网络方案多样、复杂 权限、证书配置繁琐 搞懂了这三个方面，可以说玩转k8s就没问题了。 ?
数据湖概念一、什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...三、数据湖与数据仓库的区别数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点：存储数据类型数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...在需要数据之前，没有定义数据结构和需求。数据处理模式在我们可以加载到数据仓库中的数据，我们首先需要定义好它，这叫做写时模式（Schema-On-Write）。
1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？...2，大数据技术相比传统的数据仓库有什么优势？ 搞来搞去，又回到了传统的数据仓库吗？事实上，大部分企业的应用传统数据仓库支持就非常好。...相比传统的数据仓库，大数据技术在几个方面有优势：1）支持非结构化数据，传统数据仓库，基于关系理论构建，只支持结构化数据。尤其在互联网行业，非结构化数据是主数据。 2）扩展性上。...对于小于100T的结构化数据处理时，往往会发现MPP架构的数据仓库反而性能更高。但是数据仓库有非常明显的扩展瓶颈，目前已知的，最大生产数据仓库节点数据大概是几百个节点。...本文先介绍数据仓库的基本概念，下一篇介绍大数据数据仓库的应用场景。
本文主要摘录了mycat中间件帮助文档的部分内容，说一下分库的相关概念。...一、何为数据切分 简单来说，就是指通过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上，以达到分散单台设备负载的效果。...一种是按照不同的表(或者 Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上，这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分;另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机...简单来说，可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图: ? 拆分数据就需要定义分片规则。...几种典型的分片规则包括: 按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中; 按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中; 刚工作的时候一个项目就是按照时间分库的
为什么有数据库？ 与传统数据的记录不同，数据库是数据记录的载体发生了改变，将数据记录的载体变为磁盘。...2017年互联网1天的交易数据1.82ZB（人类从文字记载开始，所有的文字记载，转为电子格式） 数据库基础 信息系统产生了海量的数据，需要有位置将数据存储起来，数据库就是用来存储、查询海量数据的管理系统...关系型数据库的发展，大致可以分为理论奠基、SQL标准、商用成型、多家发展等几个阶段。 Codd《用于大型共享数据库的关系模型》，提出了关系和关系运算的概念，后来成为关系型数据库的标准。...关系型数据库 指采用了关系模型来组织数据的数据库，以行列的形式来存储数据，方便用户的理解，在关系型数据库中一系列的行和列称为表一组表组成数据库。...Oracle的优势 最先将关系型数据库转到桌面计算机上。客户/服务器结构的概念。
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