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。
① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;
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。
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。
在当今快速发展的软件开发领域中，微服务架构已经成为一个备受关注的话题。它通过将应用程序拆分为一系列小型、自治的服务来提供解耦、可伸缩和可维护的解决方案。本文将探讨微服务架构的优点和缺点，并提供一些实践指南，帮助您在实施微服务架构时做出明智的决策。
作者 | Tina 采访嘉宾 | 韩欣、王国璋 “我对该版本感到非常兴奋，但我们的业务特性决定了我们不能停机升级...” 3 月 30 日，Kafka 背后的企业 Confluent 发布博客表示，在即将发布的 2.8 版本里，用户可在完全不需要 ZooKeeper 的情况下运行 Kafka，该版本将依赖于 ZooKeeper 的控制器改造成了基于 Kafka Raft 的 Quorm 控制器。 在之前的版本中，如果没有 ZooKeeper，Kafka 将无法运行。但管理部署两个不同的系统不仅让运维复杂度
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。
众所周知，深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤，但并不是全部。一个互联网产品（如 APP）想要集成深度学习能力，往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。
本文作者：曾就职传统通讯运营商，负责BI项目的开发；目前转型互联网公司，就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
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。
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。
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。
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。
使用MySQL的存储引擎可以实现对数据的灵活管理，存储引擎是MySQL数据库的核心组件之一，它负责数据的存储和检索。MySQL提供了多种存储引擎，每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景。下面将详细介绍如何使用MySQL的存储引擎来灵活地管理数据。
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
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。
今天，几乎绝大多数现代化企业的业务，都是一定程度上在处理数据。从处理大量用户的财务数据的金融机构，到处理每个用户手机 APP 上交易、娱乐、社交数据的个人，数据都在企业经营中发挥中重要的作用，数据安全是企业最重要的事情并不为过。就在几周前，大洋彼岸的美国发生全美航班停飞数小时的重大安全故障，此次全美航班停飞是 911 事件以来首次发生。据美国航空监管机构报道，这次事故原因是数据库文件受损，可见企业容灾备份的重要性。
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。
分析和自动化流程，为其注入人工智能，并采用更智能的数据管理方法是实现这一目标的关键。
1. 内部系统：企业内部各类系统和应用程序产生的数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理系统（HRM）等。
2022 技术雷达峰会 TECHNOLOGY RADAR SUMMIT 2022 From Fragile To Agile 无论是始料未及的疫情，还是开源生态中的不安定因素，都对软件的构造和协作产生了不可估量的影响，也让我们前所未有地认识到，所处的行业是如此脆弱。脆弱可以催生一种应激性反应，也可以是一种成长。这为我们提供了契机，重新审视那些能够敏捷应对不确定性的各种技术。我们既目睹了区块链、机器学习这样的技术在一次次不可思议的惊叹声中，成长为当代软件工程不可或缺的重要组件，也看到元宇宙这样满足新场景需求
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
信息驱动型企业一直坚持统一数据管理的共同业务和IT目标，提高洞察力和构建知识库。对于许多企业来说，传统的关系型数据仓库和数据集市是唯一的企业级数据分析的途径，而存储阵列和归档是唯一提供访问大量多样历史数据的方法。今天，这些企业通过EDH有更好的办法来应对数据管理的挑战。Cloudera企业数据中心采用Apache Hadoop构建，提供灵活，可扩展和经济的数据管理平台，可以基于同一份数据执行各种企业工作负载（包括批处理，交互式SQL，企业搜索，高级分析等）。
随着科技的发展，GIS（地理信息系统）软件的应用越来越广泛，成为了现代化社会发展的重要工具。而ArcGIS软件是在GIS领域中使用最广泛的软件之一。ArcGIS软件不仅具有强大的地图制作能力，还拥有空间分析、数据管理、三维可视化等众多功能，广泛应用于地理信息、土地利用规划、灾害防治等领域。本文将介绍ArcGIS软件的正确使用方法和注意事项，并提供实际案例进行举例说明，帮助读者更好地掌握该软件的使用技巧。
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。
数据湖听起来很简单：把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案，那样业务部门就能访问数据，获取新的洞察力。不过，与IT行业的许多技术一样，现实比梦想困难
2022年5月9日，国际数据库顶级会议 ICDE 2022（线上会议）盛大召开。康愈圆同学的《 Separation or Not: On Handing Out-of-Order Time-Series Data in Leveled LSM-Tree 》被 ICDE 2022 录用，并在会议上介绍了这篇论文。
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。
在深入操作之前，简要回顾一下 Docker 数据卷的基本概念。数据卷是 Docker 管理的、与容器生命周期解耦的持久化存储区域。它们可以存在于宿主机的文件系统中，也可以存储在远程存储服务上。数据卷的主要优势在于数据不依赖于容器的生命周期，即使容器被删除，数据依然得以保存。
回到几年前，“区块链”三个字犹抱琵琶半遮面，跟在“比特币”的后面仅为少数程序员所知，大多数人还搞不懂比特币和区块链的区别，这个词偶尔出现在不明所以的大众视野中，也不过是它暴涨暴跌的价格引起的注意，直到2017年12月，注意力爆炸——因为比特币从1000美元的顶峰达到了18674美元的历史最高位。
互联网发展到今天，软件系统早就不是一个万行代码加上一台服务器这样的作坊玩具。BAT的服务器规模已经达到甚至超过百万级。传统企业向互联网的靠拢，势不可挡。
身处大数据时代，数据驱动自然而然成为了一个不可逃避的热词。不少企业在做决策或者产品、运营等优化时，在数据的支撑下进行科学地运营，从而为业务带来更多增长，在这一过程中，他们发现收集到的数据的有形商业价值在很大程度上取决于一件事：如何计划并使用数据。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
导读：实时数据平台（RTDP，Real-time Data Platform）是一个重要且常见的大数据基础设施平台。在上篇（设计篇）中，我们从现代数仓架构角度和典型数据处理角度介绍了RTDP，并探讨了RTDP的整体设计架构。本文作为下篇（技术篇），则是从技术角度入手，介绍RTDP的技术选型和相关组件，探讨适用不同应用场景的相关模式。RTDP的敏捷之路就此展开~
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为您传递... 御数坊简介 微信ID: DGWorkshop_CN 专注于数据治理与管理领域，致力于将全球最优质的数据治理与数据管理资源带给中国数据从业者，帮助中国各行各业企业客户夯实数据基础，提升数据质量，为数据资产价值的挖掘和创造保驾护航。 春节过完了，两会也开完了，又开始一天天掰着手指头过日子...这就开始
大数据时代的到来，让数据流处理成为了企业中不可或缺的一部分。在众多流处理平台中，Kafka以其高性能、可扩展和分布式特性成为了数据工程领域的热门选择。在本文中，我们将通过对话的形式，深入浅出地解释Kafka的核心概念与架构，帮助您轻松理解并实践Kafka的应用。
根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求，明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路，数据治理被推向了“风口浪尖”。数字化转型，是当今时代企业的机遇，也是挑战。企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。
MinIO 是一个开源的对象存储服务组件，可以用来存储大规模的非结构化数据，例如照片、视频、日志文件等。以下是关于 MinIO 的简要介绍：
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
对于数据存储方案的选择，是现代企业和个人都需要面对的重要决策。本文将为您介绍几种常见的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统。通过了解每种方案的特点、操作方式和适用业务类型，希望能帮助您选择合适的数据存储方案，以更好地管理和存储数据。
在早期，MongoDB主要使用的是MMAPv1存储引擎。基于内存映射文件的数据管理方式，MMAPv1在某些特定场景下表现出色。然而，随着数据量的增长和复杂应用场景的增多，MMAPv1在大量写入操作下的性能瓶颈逐渐显现。
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。
STATA是一款专业的统计分析软件，可用于经济学、医学、社会科学和公共卫生等领域。该软件具有强大的功能和高效的处理能力，可以帮助用户快速而有效地进行大规模数据分析和图表绘制。同时，STATA还提供了多种文件格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
ArcGIS Pro是由美国Esri公司研发的一款世界著名的地理信息系统软件，被广泛应用于GIS数据管理、地图制作、空间分析等领域。ArcGIS Pro具有强大的数据处理能力和数据可视化能力，可以帮助从业人员更便捷和高效地处理和分析地理信息数据。
本文的目的是为读者提供全面了解Apache Hudi的知识。具体而言，读者可以了解到Apache Hudi是什么、它的架构如何工作、常见的使用案例以及与之配合工作的最佳实践。此外，读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi，以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。
首先要介绍的是，什么是实时竞价广告？如图11-9所示 📷 图11-9 实时竞价广告模式 与广告业务相关的术语 首先介绍几个与广告业务相关的术语： RTB（RealTime Bidding）实时竞价：一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。它的核心是DSP平台（需求方平台），RTB对于媒体来说，可以带来更多的广告销量、实现销售过程自动化及减低各项费用的支出。而对于广告商和代理公司来说
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。
决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
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