最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 2.湖仓一体化为什么诞生？ 3.湖仓一体化是什么？ 4.湖仓一体化的好处是什么？ 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖？ 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系，所以大家设计了一套新的数据存储管理系统，把所有的数据全部存储到数据仓库，然后统一对数据处理，这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域，数据仓库（英语：data warehouse，也称为企业数据仓库）是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起，以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)，帮助决策者能快速从大量数据中，分析出有价值的信息，帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据，但是许多现代企业必须处理非结构化数据，半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且成本效益并非最佳。
如果着这种情况发生将是灾难性的，就连最基本的安全问题都很难保障了，即使放在很古老的时代也会有大量的数据存储的方式，会有大量储藏书的场所供后边的人去查阅，也会有类似当今的数据库一样类似的机制做小范围的排查。数据丢失意味着所有的依据都会丢失，人类的文明也将会在一夜之间沦陷，所有的网站也将瘫痪近现代上百年的努力华为灰烬，就拿最贴近生活的出行问题，也将是大问题了。
近年来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术与产业快速发展，信息技术与传统产业的融合也不断加深，快速发展的数字经济已经成为我国产业转型升级和经济高质量发展的重要驱动因素。数据是数字经济的重要基础组成，信息技术也围绕数据的生产、加工、应用而展开。当前，企业和用户无时无刻都在产生大量的数据，数据中心等信息基础设施也在实时地存储和计算各类数据，网上购物、电子支付、工业互联网等数据应用场景更是随处可见。据IDC 预测，到 2025 年全球数据量将达到 163ZB，相当于 2016 年 16.1ZB 数据量的十倍。当前，数据的快速、高效、安全存储已经成为业界关注的焦点。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
aehyok.com的成长之路一——开篇 中主要阐述了自己为什么建立自己的网站，以及个人网站的大致方向。
区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构，其上存储了系统诞生以来所有交易的记录。区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。
今天给大家分享下我的NAS搭建方案，去年双十一的时候入手了一套NAS设备，用了几个月时间，好用是好用，但确实还没发挥出其价值，目前它最大的功能就是给我的mac做time-machine备份，要是没这个备份的话，它就是家里另外一台积灰的电子设备了，希望只后能把它的价值逐渐发挥出来。
根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下
分布式文件系统用来存储各种非结构化数据，例如海量的图片，海量的视频，海量的xml等数据。在这种分布式存储中，是不支持随机的读写的，要么直接覆盖，要么删除然后再修改。
莫高窟现存洞窟多达735座，任何人都无法在短时间内参观完。实际上，出于文物保护的需要，莫高窟的洞窟只能轮流对游客开放，即使你抢到票了，能够看到哪些洞窟，也完全凭运气。
假设你在超市里买了一箱啤酒，如果你需要每次想喝啤酒就去超市购买，无疑会浪费很多时间和精力。而如果你将一部分啤酒放在家中的冰箱里，每次想喝啤酒时就从冰箱里取出来，那么就不需要频繁前往超市，提高了生活效率。
由于http协议是无状态的，也就是说每个用户访问服务器的时候，服务器并不知道是谁在访问它。 所以这个时候我们就需要利用会话技术来帮助服务器来记住客户端。
这篇文章基于最近整理的一份演讲的Slide，由于报名太晚错过了截止日期，所以只好写成文章，一起来看看爱飞狗背后的一些故事。
经过上一篇文章 《ESP8266 鼓捣记 - 入门（环境搭建） 》搭建好环境后，肯定不会满足于 Hello World ，想快速做一个实际有用的东西出来，我认为温湿度计就非常合适，简单易做，需要的材料也不多。
结合Maneesh Varshney的漫画改编，为大家分析HDFS存储机制与运行原理。
一、使用PHP语言自定义一个函数，此函数作用是将一个句子按单词反序。例如"One World One Dream"，反序后变为 "Dream One World One"。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
假设将CPU比喻为计算机中的"大脑"，那存储器就是其附身了，存储空间有限但是非常的快。为了记忆部分数据就出现了CPU Cache，它用的是一种叫做SRAM的芯片，下面看看什么是SRAM和DRAM
遥想我在 2007 年读高中的时候，省吃俭用花了百来块钱买了一个不知名品牌的MP3播放器，容量只有256M。
所以我们可以使用python内置的模块去访问网址，这里可以用requests或者urllib，因为之前介绍过requests模块的使用，这里我们就不做过多阐述，直接用urllib开战！虽然requests真的好用太多，但初学者其实也是需要学习内容的，技术无罪。接下来就开始我们的实战！
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
大数据中比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，最常见的七种项目你们是否已经了解到位了呢，下面一起了解一下吧
在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库. 如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系.
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西，搜索到自己需要的商品，领优惠券，然后点击下单购买，再进行支付，卖家发货，买家确认收货这样的一个流程。
区块链是什么呢，本质上讲，区块链是一种分布式、去中心化的网络数据库系统，这个系统会让数据的存储、更新、维护、操作变得不同。我们今天要讲的区块链呢，它有四项不可缺的核心技术，分别是：分布式存储、共识机制、密码学原理、智能合约。那么我们今天就讲一讲，与传统数据处理相比，区块链到底有什么不同，帮助大家了解区块链是什么，让大家对区块链有一个总的认知。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点。通过控制台、API、SDK和工具等多样化方式，用户可简单、快速地接入COS，进行多格式文件的上传、下载和管理，实现海量数据存储和管理。欲了解更多信息，请浏览产品文档。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
当时买存储服务器的速度，根本赶不上用户增长，所以用户每天最多上传 800 万张图片。
数字化已成为驱动金融的重要力量。通过新科技提升金融服务效率、提升服务质量是大势所趋。但尽管如此,各家券商在科技金融领域的布局存在较大差异。有积极布局者,有旁观犹豫者,也有不为所动者。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
又到节假日，园子里面不少高人再次对12306网站的各种问题的各种分析和提出各种解决方案，我也看了这些讨论文章，出于也是一个买票难的“码农”，也来献计献言，把我跟其他人讨论的结果汇总发表一下，希望抛砖引玉，解决铁道部火车票的数据查询和存储问题。 现在，12306网站给人的第一感受就是购票过程网页很卡，不少人分析是由于数据库非常庞大，有复杂的查询和数据传输，并着重在数据库的设计方面大作文章，却很少有人在数据存储“量”上下功夫。或许大家都说现在磁盘那么便宜，还要刻意关注数据存储量的大小么？我觉得做
SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，“软件即服务”，复杂了解也就是“按需租用他人供给的软件服务”，它是一种软件托付形式。SaaS这个说法是区分于以往软件购置和托付方法而提出的。也就是SaaS是一种经过Internet供给软件的形式。用户不必再购置软件，而改用向供给商租用基于Web的软件，来办理企业运营运动，且无需对软件实行保护，服务供给商会全权办理和保护软件。因为无需购置、构建和保护根底设施节流了一部分本钱，企业也更趋向于向SaaS形式开展，现在在进销存范畴已十分遍及了。
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存储资源盘活系统(HBlock)通过提高资源利用率，优化资源成本，助力企业用户实现绿色转型。它是纯软件的存储控制器，能够安装在任意Linux服务器上，可以把各服务器中分散的磁盘整合成高性能的存储资源池，通过分布式双控制器架构保证了低延迟、高可用、易拓展的特性；通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储资源；通过强大的兼容性和独特的硬件异构特性充分利用全部存储资源。
我是一个内存条，刚刚从深圳的一个工厂里被生产出来，跟我一起的还有一批小伙伴，长得跟我一模一样，下了流水线后我们就被扔进了一处黑暗的角落。
据测算，数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生，这个比例还在继续提升。
比特币目前现价约13000美元，根据比特币算法，最终将会产生2100万个比特币，整个比特币的市值在2730亿美元，约1.8万亿人民币。 那么比特币到底是什么？为什么可以达到2万亿市值？比肩阿里腾讯？ （1）比特币与“去中心化” 跟币圈的朋友聊到比特币，他们最常见的观点就是比特币是去中心化的。但现实中的货币流通是中心化的吗？ 显然不是！ 我们在菜场买菜，买卖双方直接交易。买方掏钱，卖方检查钱币的真伪，而后买卖就完成了。现实社会中每秒都有成千上万的交易，相互之间完全独立，根本没有所谓交易中心的存在。 从这个
什么是动态内容缓存？ 浏览器向服务器发送请求后，服务器会根据浏览器的要求做相应的处理(如：数据库操作)，然后将处理后的结果注入JSP页面生成HTML，最后将生成的HTML返回给浏览器显示。我们知道，数据库读取操作是非常耗时的，如果能将每次请求中的数据库处理时间去掉，那服务器的相应速度将会大幅提升。要实现这一点，我们就需要将常用的HTML页面事先生成好，当用户发出请求时，服务器只需从缓存中取出即可，无需再做数据库处理操作。 综上所述：事先生成HTML页面的技术称为动态内容缓存。 什么是“缓存命中率”？ 缓存
从机械硬盘到SSD硬盘的升级，让无数PC用户感受到什么叫“丝滑流畅”。然而，使用一段时间以后，总会感到你的SSD有如下变化： 同样使用环境下，同款测试软件测得的磁盘性能降低；磁盘写入速度出现大起大落的速度波动； 启动、载入程序、文件的速度没有刚买时候流畅了；各种各样的系统运行迟滞感不断产生。 到底是什么原因导致上述情况呢？其实原因很简单，抛开硬件故障因素之外，主要有以下三点： 1、固态硬盘写入逻辑 SSD的数据写入方式不同于传统机械硬盘，崭新的SSD硬盘（也就是空盘）在进行测试、数据写入时，NAND芯片是空置的，可以直接写入，因此速度是最快的。 然而，在硬盘使用一段时间、尤其是写入大量数据之后，新载入的数据则需要由SSD主控进行可删除数据判断，然后进行空间擦除——复写流程，因此导致SSD使用后期的写入速度降低。为此，厂商会根据自家NAND、主控方案搭配不同的TRIM类技术。
信息是人类认知外界的方式，最初的信息都会对应到现实世界的一个客体或者相关描述。人类是通过不断增加、完善信息来接触、认知并改变世界的。
称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊，大致如下：
Wired报道，虚拟助理M已经悄悄进入在湾区的几百个Facebook Messenger用户手机中。它可以通过对话完成各种O2O任务，比如订酒店、为朋友买生日礼物、规划假日旅行等等。 看上去它和我们都调戏过的Siri、Cortana和微软小冰好像是一类东西。但Facebook负责聊天产品的副总David Marcus透露，M的背后不仅有之前那些产品所依赖的人工智能技术（Facebook之前收购的Wit.ai团队有用武之地了），还有人在后面监督和训练。因此，它可以完成很多看上去很复杂的闭环任务，而不仅仅是提供
前言 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。 优点是： 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。 由于Block在不同的Rack上都有备份，所以不再是单数据访问，所以速度和效率是非常快的。另外HD
大多数数据不是静态的。不，数据具有改变的生命，可能用于多种用途，并且可以在各处移动。因此，考虑组织中数据的生命周期是有意义的。
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