近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
重金属原义是指比重大于5,相对密度在4.5g/cm³以上的金属,称作重金属的金属,包括金、银、铜、铁、铅等。近年来面临一些比较大的困境,包括:
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略,包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用,以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例,我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据,并确保数据的安全和持久性。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库,特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
很高兴今天能有这个机会来到网易大厦来分享腾讯游戏营销技术和 OpenResty 一些应用案例。
大数据、云计算的加持下,数字政务将迎来哪些新的安全“拦路虎”?密码技术的应用在其中起到怎样的重要作用?
作者:腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案,应用于日志分析、运维监控等时序数据场景,提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时,提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现,索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础,现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高,更是很多线上问题的源头,目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关,是使用ES的关键痛点。 基于此背景,腾讯云ES推出
近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品,在大数据学习当中的重要性是不言而喻的,基于Hadoop基础架构,HDFS更是得到了广泛的认可,在大规模离线数据处理上,提供稳固的底层支持。今天的大数据开发技术分享,我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构? 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言,该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的: 主要数据类型及其来源; 逻辑数据资产; 物理数据资产; 数据管理资源; 上述所有内容的结构和交互; 数据架构的五大设计内容: 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库,这三类数据; 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型,以及跨业务的主数据模型; 数据存储 - 例如日
企业硬件设备较多,不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台,采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式,搭建企业设备监控,数据管理汇总,大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统,实现设备异常状态的及时发现预警,减少故障反应时间。
即数据本身的管理,对于数据本身,基于数据仓库,我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等,这些都是属于这个主数据管理的范围。
一、前言 在互联网时代,业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付,数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求,单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中,最痛苦的无非是目录的不统一,配置文件的混乱以及DB主机的不标准,而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化,将以前不符合的标准的主机和实例
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发,联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题,因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书:《华为数据之道》,对企业管理和使用数据做了系统的总结,其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后,摘录部分章节分享给大家,感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本文是WOT2016互联网运维与开发者大会的现场干货, 新一届主题为WOT2016企业安全技术峰会将在2016年6月24日-25日于北京珠三角JW万豪酒店隆重召开! 卢学裕的演讲分为小米数据工场的技
导读:2017 年华为提出了企业的新愿景:"把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界"。同时,华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为,成为行业标杆"的数字化转型目标。
作为企业的运维人员,经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务,就需要运维人员保障业务连续,需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易,不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题,让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力, IT运维又得背锅了~
导读:本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验,在企业数仓初期建设时多少都会遇到,对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义,推荐收藏。
(文末有福利!) 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战,具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据,我们必须认识到,数据是一个重要的企业资产,因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策,通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上,Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件,比如 Airflow,Amundsen,Datahub,dbt,Egeria,Great Expectations,Iceberg,Marquez,Pandas,Parquet,Prefect,Spark 和 Superset 宣布开放血缘(Open Lineage)倡议。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中,Hadoop和Spark之间既有竞争关系,也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark,在一段时间内,很多人认为Spark会代替Hive,作为Hadoop的数据仓库,Hive真的已经落后了吗?
Docker是一款开源的容器化平台,它可以让开发者将应用程序以及所有依赖项打包到一个可移植的容器中,然后将其部署到任何Docker环境中。Docker的使用可以带来很多好处,比如提高应用程序的可靠性、可维护性以及可扩展性等。下面我将从多个方面来分享一下我的Docker使用心得。
导读:传媒的数据管治体系,解决了资源使用负载高、不可控的痛点,搭建了数据资产登记和成本运营体系,保障了数据生产长期稳定,为自动化数据治理提供了一个很好的落地方案。全文将围绕以下四部分展开:
ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张,产线也越来越多,产生的数据也越来越多,这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心,既要保证数据的准确性,存储的安全性,后续的扩展性,以及数据分析的时效性,这是一个很大的挑战。
摘抄一段官网上的介绍,Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统,深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的,可以用来做元数据管理的一个系统。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说,愿它好吧,毕竟这种敢想敢做的精神还是值得敬佩的。
说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
mayfly-go号称Web版Linux、数据库、Redis、MongoDB统一管理操作平台,是一款开源的可视化管理工具。
共识是保证一致的分布式系统的基础。为了在不可避免的故障中保证系统的可用性,系统需要一种确保集群中每个节点保持一致的方式,以便在发生故障时无缝地将工作转移到其他节点。Paxos、Raft和View Stamped Replication(VSR)等共识协议通过提供领导者选举、原子配置更改、同步等过程的逻辑,为分布式系统提供了弹性。
主数据是在各业务系统均被使用、共享性极高的一些数据,满足跨部门跨业务协同使用,反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息,属于事务性数据。典型的主数据包括客户、产品、组织机构、物料、财务科目、人员等。
今天,领先的数字原生企业不断用数字化手段颠覆传统行业,传统行业内领先的企业也在积极拥抱数字化,国家也适时的将“数据”列为生产要素参与分配,推动了以数据为关键要素的数字经济进入了新时代。站在企业内运营后台的运维部门,运维属于数据密集型工作,团队的价值创造都是在运维数字化工作空间中运作。
那么在分布式数据管理的过程中,怎么保证原子性呢? 试想有这样一个场景,微服务1 中需要更新数据,同时发布一个数据更新的事件到服务2,那么在执行这个事务的过程中,微服务1刚更新完数据,系统出现了故障,数据更新的事件没有发布出去,怎么保证事务的一致性呢。
问题导读 1.Cloudera 提供了那些产品和工具? 2.Cloudera Navigator的作用是什么? Cloudera 提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多样的数据。业界领先的 Cloudera 产品和解决方案使您能够部署并管理 Apache Hadoop 和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。 Cloudera 提供下列产品和工具: CDH — Cloudera 分发的 Apache Hadoop 和其他相关开放源代码项目,包括 Imp
本文分享的是数据标准管理在携程度假数据治理中的实践,希望对想要了解和学习数据治理实践的读者有所帮助,也希望能收获宝贵的建议。
主数据又被称为黄金数据,其价值高也非常重要。对企业来说,主数据的重要性如何强调都不为过,主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包括 主数据管理标准、主数据应用标准 和 主数据集成服务标准 三大类。
本书主要介绍如何使用微服务构建应用程序,这是本书的第五章。第一章介绍了微服务架构模式,讨论了使用微服务的优点与缺点。第二和第三章描述了微服务架构内通信方式的对比。第四章探讨了与服务发现相关的内容。在本章中,我们稍微做了点调整,研究微服务架构中出现的分布式数据管理问题。
从2012年开始,几乎人人(至少是互联网界)言必称大数据,似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始,大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,随之而来的是应用的蓬勃发展期,一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间,大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说,在过去的一年,AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比,有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了,某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。 但无论技术热点如何变
随着企业数据规模的增长,数据的价值变得越来越重要。然而,传统的数据库在承载大量数据时面临挑战,需要高效有序的维护。因此,建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石,但现代技术的背景下,数据管理和保护仍然存在着重要挑战。
从爱数的数据管理、灾备等核心产品的升级,到人工智能战略发布以及融合数据服务解决方案的落地,再到日前在京推出的多模态数据智能架构,频频的动作表明,这家纵横数据管理市场多年的企业,将以“大数据基础设施提供商”的身份,进军数据智能市场。
在云时代,开发者与企业需要怎样的数据管理产品,一方面提升开发者的效率加速企业发展,另一方面又需要保障数据安全。NineData则是尝试在两者之间找到平衡,让开发者能够高效率且安全地完成企业内部的数据管理,发掘企业数据价值。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
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