前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
首先，数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低，可以支持灵活的构建，构建出来的数据的复用性也比较强。
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笔者在学习过程中遇到的大数据框架，系统和数据库遇到的一些问题总结，也分享给大家一起学习。
一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例
2022年度Gdevops全球敏捷运维峰会，将于6月17日以广州为起点正式开启！ 与大家携手走过的第7个年头，Gdevops始终坚持输出技术干货、传播前沿理念与实战经验。本次广州站峰会，除了致力于帮助大家解决运维、数据库、金融科技等领域的老大难问题以外，Gdevops还希望与产学研界技术同仁一起探索云原生时代、数字化转型背景下的新趋势、新挑战和新解法。 时间：2022年6月17日 地点：广州阳光酒店 指导单位：上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会 学术指导单位：中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，这通常会令人困惑。在这篇文章中，我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇，
随着数字化进程不断深入，数据呈大规模、多样性的爆发式增长。为满足更多样、更复杂的业务数据处理分析的诉求，湖仓一体应运而生。在Gartner发布的《Hype Cycle for Data Management 2021》中，湖仓一体（Lake house）首次被纳入到技术成熟度曲线中。
从2010年Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)首次提出数据湖的概念开始，数据湖十年发展之路可谓是兜兜转转、起起伏伏。在这期间，既有开源厂商们提出的各种营销理念，也有传统存储厂商打造的各类解决方案，更有业界对于数据湖带来的数据沼泽、数据价值探索等问题的深入思考。
本文包括七个小节：1、什么是数据湖；2、数据湖的基本特征；3、数据湖基本架构；4、各厂商的数据湖解决方案；5、典型的数据湖应用场景；6、数据湖建设的基本过程；7、总结。受限于个人水平，谬误在所难免，欢迎同学们一起探讨，批评指正，不吝赐教。
SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台。
2022年6月11日，DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022：多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来，同时也希望各位能从中收获更多的知识，结识更多的朋友，让大数据的多维分析能力达到新的高度！ ▌
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异，不断推陈出新，在各种场景下有不同引擎的价值：flink擅长于实时数据集成/实时计算；spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习；presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析；clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析，tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎，考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期（test，adhoc，prod，backfil
宣布“Hadoop 已死”已成为一种时尚。但，Hadoop 让企业失去了对大数据的恐惧。Hadoop 反过来又释放出一种创新的良性循环，为我们今天所知的云分析和人工智能服务带来了大量市场。
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
Pentaho首席技术官James Dixon创造了“数据湖”一词。它把数据集市描述成一瓶水（清洗过的，包装过的和结构化易于使用的）。
文末附下载链接，点击“阅读原文”即可跳转下载。 本次推荐报告来自于“艾瑞咨询”，本文将对其核心观点与精彩洞察内容进行介绍。 核心观点 1、云原生是数据湖未来部署的必然形态 数据湖是面向大数据场景的创新解决方案，采用了与传统数仓不同的设计架构，而云原生是数据湖未来部署的必然形态，具有「建立统一数据资产、低成本使用基础资源、高性能计算体验升级和敏捷创新赋能」的核心价值。在云原生与大数据背景下，云原生数据湖成为企业智胜未来的新一代生产力工具，市场即将迎来爆发期。 2、中国云原生数据湖市场将迎来迅速扩张，国内尚处
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务，它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。 在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。 正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。在这里，我们可以将工具分
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来。据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
如今数据都在增长，SAP 数据也不例外。根据SNP对300多个SAP系统的分析，每年的数据增长在20%-40%之间。当某些企业未能将旧的 SAP 数据归档、数据保留和数据管理实施到标准 IT 流程中时，数据增长甚至更快。通常，归档不遵循云优先和数据分析策略，这会增加维护成本。
大数据文摘出品 作者：Caleb 只有活的数据、真正被利用起来的数据，才是真正有价值的数据。 这是4月18日火山引擎总裁谭待在火山引擎FORCE原动力大会上所提出的观点。 这句话，也解释了数据中台争议之声愈演愈烈的原因。数据中台只是数据建设的一部分，汇集不同业务场景的数据，做好数据打通和统一的数据资产沉淀，并不能保证数据的价值得到有效发挥。 在谭待看来，要发挥好数据价值，一定要以数据消费为核心，让数据消费驱动业务应用，构建数据应用的闭环；通过数据消费驱动数据建设，有的放矢地建立数据平台。 这也是火山引擎结合
导读：随着社交媒体、移动化和云计算的发展，数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中，我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据
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互联网技术发展的当下，数据是各大公司最宝贵的资源之一已经是不争的事实。收据的收集、存储和分析已经成为科技公司最重要的技术组成部分。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是实时计算还是离线计算、无论是数据仓库还是数据中台，都已经深入各大公司的各个业务。
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
导读：本文打破有关数据湖的8个错误认知，错误认知包括3方面，还提出了5个小技巧，以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云，同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景，云原生数据湖架构原则和挑战，同时分析腾讯云数据湖产品，展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户，公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计，2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据，到 2025 年，这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据，那么这些数据又有什么用呢？针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
随着网络世界不断发展，安全威胁也日趋复杂，安全分析在保护企业安全方面发挥着越来越重要的作用。通过软件、算法和分析流程的结合，安全分析可帮助 IT 和安全团队主动或被动地检测风险，以防因威胁导致的数据泄露或者其他更严重的损失。
摘要：今天我们就来解构数据湖的核心需求，同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
Flink Forward Asia 2020 三天的分享已经结束，在这次分享上，自己也收获到了很多。这里写一篇文章来记录下自己这次的收获和总结，从个人的视角以及理解，和大家一起分享下，当然，如果有理解错误的地方，也欢迎大家指出。
作为一种新兴架构，湖仓一体在扩展性、事务性以及灵活度上都体现出了独有的优势，也正因如此，无论在技术圈还是资本圈，湖仓一体都受到了前所未有的关注度。
数据湖仓库架构的普及性持续增加，这一点毫不令人惊讶。它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力，承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而，这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战，如查询性能和高成本，并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。
「腾讯云大数据通过全新升级的云原生湖仓方案与免运维轻量化的大数据Serverless服务，深度融合腾讯云AI产品与能力，为客户提供了端到端的一体化、智能化的企业级大数据平台。同时，凭借对前沿技术的不断探索突破和对产品的持续优化迭代，提供了高创新性、高成长性的数据管理解决方案。」
本文的目的是构建数据湖，并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾，因此，这些信息历来一直不透明，令人困惑。
等保经历了什么样的发展过程？如何理解等保的标准、定级和具体施行过程？在等级保护主题课程中，腾讯安全专家将从理论到实践全景分享等保的知识点，同时还将详细解读网络运营者等保合规路线图，助力企业顺利过保。
刚刚获悉，在全球研究机构Forrester最新发布了2023年第二季度《The Forrester Wave™: Cloud Data Warehouses》报告，吸引众多国际顶尖云数据仓库厂商参与其中，腾讯云以全栈云原生数据仓库解决方案成功入选 “竞争者”阵营，成为国内唯二入选的云厂商。
数据存储是人类千百年来都在应用并且探索的主题。在原始社会，人类用树枝和石头来记录数据。后来，人类制造了铁器，用铁器在石头上刻画一些象形文字来记录数据，而此时，语言还没有形成，人们记录的东西只有自己才可以看懂。从使用树枝和石块记录数据和用铁器在石头上刻画一些形象文字，到通过竹简和纸张，再到通过计算机保存在软盘，硬盘等设备上。随着技术的发展，信息数据的量越来越大和复杂度越来越高。特别是在近几十年，数据已经呈几何指数增长，早在2012年，就已经宣称大数据时代到来。随着物联网的普及，越来越多的数据将被生产出来。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加，但可以看到，其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端，Notebook 正在进入编排领域，而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时，我们看到，开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层，安全和权限管理工具进入目录领域，反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来，数据领域并没有多少变
近期，由 StarRocks 社区发起、镜舟科技主办的 StarRocks 年度大型技术交流峰会 StarRocks Summit 2023 在上海成功举行，向我们展示了业界最新的发展动向。面对海量、异构的数据处理需求，以及日益增长的实时数据分析挑战，StarRocks不仅提供了解决方案，更开创了新的技术路径。从最初瞄准OLAP领域，到今天引领湖仓一体化的浪潮，StarRocks的每一步发展都引领着大数据技术的演进方向。
后来，为了更有效率的记事和工作，数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查，应对联机事务。
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