根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛！其他城市还在迷茫时候，苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么？ 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
场景描述：先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
在开源大数据技术飞速发展的十数年，我们见证了多元化技术的兴起和变迁。如何从海量数据中，通过数据处理和可视化的手段，对开源大数据技术的过去、现在和未来，做出深刻洞察？如何为开发者在开源大数据技术领域的学习、选型和技术研发提供有益参考？带着这样的思考，开放原子开源基金会、X-Lab 开放实验室、阿里巴巴开源委员会共同发起了「2022 开源大数据热力报告」项目， InfoQ 作为战略合作伙伴参与其中。 项目简介 「2022 开源大数据热力报告」收集相关公开数据进行关联分析，通过 Star、Issue、open
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
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：
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
好消息！6月13日，腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD，被SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）收录。 本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。腾讯云数据库多次入选SIGMOD，表明腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可。 SIGMOD，全称数据管理国际会议（Special Interest Group on Management Of Data），是由美国计算机协会（ACM）
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
6月12日-17日，2022 ACM SIGMOD在美国费城如期举行。腾讯云数据库三篇论文入选，本次被收录的研究成果中，新型数据结构设计、AI智能调参优化等均属于业界首次提出。本次研究成果也是腾讯云数据库研发团队分别与北京大学、中国人民大学、华中科技大学基于联合实验室创新平台开展的创新合作成果，通过“产学研“一体的合作方式，将技术研究成果转换为应用落地，持续输出前沿技术创新与示范应用，推动我国数据库生态的发展与建设。 6月21日，我们邀请到了中国人民大学、华中科技大学的合作老师与腾讯云数据库研究人员进行本
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
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。
随着信息时代的飞速发展，数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式，能够将分散、无序的数据进行结构化处理，并建立起相互之间的关系，从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中，数据服务扮演着至关重要的角色。
某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。本文将深入探讨这两种数据库的特点
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
大数据技术主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化
小米公司正式成立于2010 年4 月，是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
【案例】光大银行：风险一体化项目实施
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线，本文从以下四个方面来介绍大数据技术： 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
年初，从北极光创投获得了1000万美元投资的TalkingData创始人兼CEO崔晓波走入CSDN的视野。《TalkingData CEO崔晓波深度专访：真正懂大数据的公司不说大数据》一文将TalkingData团队构成、创业初衷、商务模式、产品特点描述的非常清楚。而后，伴随移动数据的风潮日渐猛烈，TalkingData发展速度更为惊人：其麾下App Analytics、Game Analytics和 Mobile Ad Tracking三项服务已经分别覆盖约7.2 亿、3.5 亿和2亿独立移动设备。 im
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
准实时分析系统Impala，提供SQL语义，能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理，是一个批处理过程，难以满足快速响应的查询，而Impala是基于MPP的查询系统，最大特点就是快速。
最近越发觉的数据这个东西越来越重要了。未来除了学习前端之外，有可能会花时间去学习数据相关的知识吧。
OLAP（Online Analytical Processing）是指在线联机分析，基于数据查询计算并实时获得返回结果。日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的，行业内也有相应产品来满足这类需求，那就是OLAP Server。
先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
“数字化”是当今社会最先进和最具穿透力的生产力，近十年保持高速发展。围绕“数字化”构筑的数字经济不仅呈现蓬勃发展态势，而且对经济社会发展的贡献越来越大。
CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
ClickHouse是什么数据库？ClickHouse速度有多快？应用场景是怎么样的？ClickHouse是关系型数据库吗？ClickHouse目前是很火爆的一款面向OLAP的数据，可以提供秒级的大数据查询。
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
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