ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。 对于存储而言，列式数据库总是将同一列的数据存储在一起，不同列的数据也总是分开存储。...二、传统分析数据库的解决方案： 1、传统面对大数据量的处理方式：对数据进行分层，通过层层递进形成数据集市，从而减少最终查询的数据体量，比如提出数据立方体概念，通过对数据进行预先处理，以空间换时间，提升查询性能...，（区别于InnoDB表引擎使用B+树同时存储索引和数据，数据直接挂载在叶子节点中） 2、Metrage时期： 数据模型层面：关系型模型改为Key-Value模型 索引层面：LSM树代替了B+树 数据处理层面...1、完备的DBMS（数据库管理系统）功能 DDL（数据库定义语言）：可以动态的创建数据库、表和视图 DML（数据库操作语言）：动态的查询、新增、修改及删除数据 权限控制、数据备份与恢复、分布式管理等 2...9、数据分片与分布式查询 数据分片是一种将数据横向切分，ClickHouse提供了本地表（Local Table）和分布式表（Distributed Table），本地表相当于一份数据分片，而分布式表本身不存储任何数据
最近有不少同学向大讲台老师咨询有关数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据的飞速发展，数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，大讲台老师这就给大家介绍数据分析的职业发展。...（一）数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。 因为基数大，所以这类岗位通常鱼龙混杂。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
今天在知乎看了朋友分享的数据分析师岗位的求职经验（社招），包含了如何从宏观角度准备简历，要注意的点，常用来面试考核的一些知识，数据分析要具备哪些能力等等，宝器转来分享给大家看下。...最重要的就是当前这份工作的经历，可以将日常工作进行分类，比如日常数据监控、专题分析、数据产品等等。 日常数据监控，又包括了哪一些，监控什么指标，发生异常如何归因。...对于跨级领导，可以问这个部门的架构，对于数据分析这个岗位的绩效评估以什么样的方式（当然可以不那么直接，可以问怎么评估一个数据分析员工的产出），对于这个岗位的培养及后续期望等等。...数据分析师需要具备的能力 我的回答是业务能力、专业技能、沟通能力。 首先要具备一定的业务视角，能够从数据中发现问题，并且结合业务经验，找到可以落地的优化方向。...专业技能，是为了从大量的数据中进行提取、清洗、分析的必备条件。
以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析...超融合方案分析系列（5）EMC vxrail超融合方案分析 超融合方案分析系列（6）联想超融合方案分析 开篇 周二的时候朋友圈传遍了思科计划以3.2亿刀收购Springpath，本来我就计划本周发出思科的超融合分析...第三：采用的是20G光纤交换机，目前大部分数据中心接入网络还是10GE组网，因为要使用HyperFlex就要把网络升级到20G，对客户来说增加了网络的管理难度，同时也加大了投资，实际上在超融合厂家下，10GE...第八：HXDP存储软件必须开启数据重删功能。实际上在大部分业务场景，在线的数据重删功能将加大时延影响，消耗更多的内存和CPU，用时间换空间，用客户体验换功能，这是和IT技术的发展违背的。
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C/EMC等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。...专家这篇联想的超融合分析，观点非常鲜明，欢迎业界及联想的同事来一起讨论，观点越辩越明，技术越辩越深。 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析...超融合方案分析系列（5）EMC vxrail超融合方案分析 接上一篇 上周EMC的VxRail，又出现bug：这次真是搞错了，2U4节点的服务器，外面能看到的2个小风扇，是电源的风扇，不是整个服务器散热用的...在这个方案中清晰的定义了系统盘（，SSD缓存盘，数据盘，可以明显看到S700的方案的整体方案要要优于S500：S7000支持的数据盘磁盘更多，磁盘规格更大，支持最大12个3.5寸大盘（基于2U的X3650M5
引 言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C/EMC等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。...以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析...超融合方案分析系列（5）EMC vxrail超融合方案分析 超融合方案分析系列（6）联想超融合方案分析 超融合方案分析系列（7）思科超融合方案分析 概 述 最近有点忙，更有点懒，思想上的懒比行为上的懒更可怕...独立的数据服务器，只有Chunk服务。 任何集群内的数据分配等都会广播给所有设备，元数据大小以及集群规模都是成反比的。换句话说元数据越大，集群规模越小，元数据越小，集群规模可以做到更大。
超融合分析系列： 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 VSAN今年已经是6.6版本了。...仅用在全闪存场景）存储QoS VSAN6.5 vSphere6.5 2016年11月 支持ISCSI接物理节点节点直连方案支持512e VSAN6.6 vSphere6.5u 2017年4月 支持单播支持数据加密保护慢盘检测与处理基于大数据的...VSAN本身是VMware软件，它自己不提供超融合方案，对外是通过硬件合作伙伴来推出VSAN ready node或者VSAN灵活解决方案。...也就是说，如果2个OS盘组raid1后和至少一组数据盘放在一个raid卡上，那么最坏情况下降导致数据丢失。最关键是VMware官方已经不支持这种方案。...这种方案用在小规模数据中心也未尝不可。
写在前面的话： 1、项目来源于up主自学udacity中的一个项目实践，up主自身能力不足，因此文章很浅显 2、泰坦尼克数据集是kaggle中一个好的可选数据集，网上有很多基于此数据集的分析&存活预测实践的文章...另外推荐jupyter，代码+报告结合神器 pandas --- 用过的人都说好用，没用过的小伙伴赶紧开始尝试吧~~ 二、分析开始 1、导入数据&查看基本信息 import numpy as np import...乘客存活率与复合变量之间的关系 一个数据表象，往往是多个因素影响的结果，其中多个因素的影响力各不同（可以稍微联想主成份分析的概念）。...4、挑选更有意思的分析角度，得出让人信服的数据结论 对的，你没看错，up主自认得出的结论很浅显，就不在这边现眼了，大家各自表演吧~~ 写在后面的话： 1、KM小白第一篇文章，有细节问题的话请大佬指导 2...、虽然自己很多时候是用sql + excel 搞定数据分析的，但是python大腿不能放 喜欢你就收藏下吧~ 数据分析同道中人赶紧私戳 up主RTX一起携手走上人生巅峰
- - - 前言 pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包...一、series series是一个一维数组，线性的数据结构。...1、创建一个series数据（默认索引值） 使用pandas.Series()函数 import pandas as pd # 创建一个series数据,默认索引值 s1 = pd.Series([1...print('----将DataFrame的一个列获取为一个series数据----') a = df1.A # 或者写成 df1['A'] print(a) print('-------获取前两行数据...Ⅰ. df1[df1.D > 10] = 0 # df1.D > 10的作用是找到D列数据大于10的所有行数据 print(df1) 输出： A B C D 2021-
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 超融合专家再出雄文！...以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析...简单点解释一下：Vxblock就是传统的服务器+存储方案（历史上的vblock就没有了）；VxRack又分2种，一种是FLEX是基于ScaleIO+OpenStack的的大型数据中心方案，一种是基于VSAN...同样，基于VSAN的方案，通常采用的是1:5的混合方案或者全闪存，6个磁盘槽位全部给数据盘，那么整个方案还需要有一个OS盘，在早期的材料中，我看到的是基于SLC的128G的SATADOM的做Esxi虚拟化
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验，以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合分析系列： 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信，有兴趣的同学可以加作者做更深入的交流...今天我们一起来分析一下深信服超融合方案： 深信服超融合的整个方案中包含了aSV、aNET、aSAN三个核心组成部分。当然，既然是超融合方案，虚拟化是基础，而分布式存储则是超融合的核心。...这让国内一批选择了KVM+Ceph的超融合厂家情何以堪啊。这里我们不展开讨论Gluster和Ceph的两个分布式存储的优劣。还是继续回到前面的话题，深信服超融合方案的分析讨论。...相比其它超融合方案，数据在一个Group内部的数据盘或者整个资源池数据盘上完全打散，在单盘故障时，不会存在单盘写入的瓶颈（从多个盘读，往一个盘上写）。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...创建数据集并读取 2.1 创建数据集 我构造了一个超市购物的数据集，该数据集属性包括：订单ID号（id）、订单日期（date）、消费金额（money）、订单商品（product）、商品类别（department...数据查看 3.1 数据集基础信息查询 data.shape # 行数列数 data.dtypes # 所有列的数据类型 data['id'].dtype...() # 数据集相关信息概览：索引情况、列数据类型、非空值、内存使用情况 data.describe() # 快速综合统计结果 4....数据清洗 4.1 查看异常值 当然，现在这个数据集很小，可以直观地发现异常值，但是在数据集很大的时候，我用下面这种方式查看数据集中是否存在异常值，如果有其他更好的方法，欢迎传授给我。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...《超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇》 5....用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集 输出结果： ?...5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...9.5 相关性分析 data.corr() 输出结果： ? 思维导图 ?
6.对数据进行缓存。 7.返回网络读取的结果。 4....它会对服务器进行网络请求 我们通过ConnectInterceptor已经连接到服务器了，接下来我们就是写入请求数据以及读出返回数据了。
| 导语 适用于数据分析小白们~ ------ up主也是小白一枚，大家一起交流哈 写在前面的话： PS：文末有上期留言活动开奖结果哦！...①.项目来源于up主自学udacity中的一个项目实践，up主自身能力不足，因此文章很浅显 ②.泰坦尼克数据集是kaggle中一个好的可选数据集，网上有很多基于此数据集的分析&存活预测实践的文章 ③.要有点...另外推荐jupyter，代码+报告结合神器 pandas --- 用过的人都说好用，没用过的小伙伴赶紧开始尝试吧~~ 2、分析开始 ①.导入数据&查看基本信息 import numpy as npimport...乘客存活率与复合变量之间的关系 一个数据表象，往往是多个因素影响的结果，其中多个因素的影响力各不同（可以稍微联想主成份分析的概念）。...④.挑选更有意思的分析角度，得出让人信服的数据结论 对的，你没看错，up主自认得出的结论很浅显，就不在这边现眼了，大家各自表演吧~~ 各位小伙伴学到了嘛 快点在看和大家分享吧！
超融合到了爆发的边缘！ 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。...以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。...超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 非常深入的超融合分析系列，希望大家会喜欢，另外文章最后附有作者的微信...3、数据盘要组raid0，无法采用直通模式，对可维护性带来相当大的影响：无法支持热插拔。添加磁盘需要重启服务器先组raid0（已经支持界面操作）。数据盘插板操作有严格要求： ?...4、对数据盘加入资源池必须先格式化，并且要采用ext4文件系统（在新版本支持xfs文件系统）。这是Ceph本身的机制问题。
游戏的得分就是所剩顶点上的整数值 我们的问题是： 根据给定的多边形，计算最高分和最底分 问题分析 --- 最优子结构性质 - 这里呢，它是满足最优子结构性质的，我们不做过多的解释，直接看它的求解方法...=max{ac,ad,bc,bd} - 因此可有如下公式[在这里插入图片描述][在这里插入图片描述] - 至于s的断开位置，可以取 1 到 j - 1， 如下 [在这里插入图片描述] 接下来，就是超超超超级详细的解题步骤...超详细解题步骤 这里，我们举了这样一个栗子 [在这里插入图片描述] 详细步骤如下 m(1,1,1) = 9 m(1,1,0) = 9 m(2,1,1) = -4 m(2,1,0) = -4 m(3,1,1
今天我们来聊一下Pandas当中的数据集中带有多重索引的数据分析实战 通常我们接触比较多的是单层索引（左图），而多级索引也就意味着数据集当中的行索引有多个层级（右图），具体的如下图所示 AUTUMN...导入数据 我们先导入数据与pandas模块，源数据获取，公众号后台回复【多重索引】就能拿到 import pandas as pd ## 导入数据集 df = pd.read_csv('dataset.csv...') df.head() output 该数据集描述的是英国部分城市在2019年7月1日至7月4日期间的全天天气状况，我们先来看一下当前的数据集的行索引有哪些？...()方法，代码如下 df.reset_index() 下面我们就开始针对多层索引来对数据集进行一些分析的实战吧 第一层级的数据筛选 在pandas当中数据筛选的方法，一般我们是调用loc以及iloc方法...，同样地，在多层级索引的数据集当中数据的筛选也是调用该两种方法，例如筛选出伦敦白天的天气状况如何，代码如下 df_1.loc['London' , 'Day'] output 要是我们想针对所有的行
临近年底，做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说，写数据分析报告是数据分析师最基本的技能，人人都该会。可怕就怕，自己辛辛苦苦写完的东西没！人！看！没人看还是好的，更怕的是 ? ?...估计每个做数据or想做数据的同学，都看过类似的说法： 数据分析报告分为六步 明确目的和思路 数据准备 数据处理 数据分析 数据可视化 结论与建议 问题就是从这里开始的 这个毒瘤误导了无数新人 01...本文篇幅有限，就先不讲基础建设，先聚焦讨论：如何从数据中发现真正企业关心的问题，做有价值的报告。 02 数据分析报告的本质 数据分析报告，本质是报告。...涉及精确计算，应对不确定的，才是数据分析的真正价值。如果业绩指标都像汽车速度表一样，一脚油门就提高，一脚刹车就降低，还需要分析啥。...这里要特别注意，业务上的很多问题，不是数据分析直接解决的，需要专业的业务能力。作为辅助，我们需要把这些业务问题，转化为可操作的数据分析，再给支持（如下图）。
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