随着业务数据量不断增长的同时,数据结构也变得越来越灵活多样,数据不再局限于规整的结构化数据,半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升,因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
(一)大数据对传统数据处理技术体系提出挑战 大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统,经过大数据处理系统的分析挖掘,产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看,大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节,包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现,技术体系如图1所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。 数据准备环节:在进行存储和处理之前,需要对数据进行清洗、整理,传统数据处理体系中称为ETL(Extractin
近期,巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲,分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
大数据技术是一种新一代技术和构架,大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,大数据技术已经运用到各个领域
介绍 在处理大量非结构化数据时,我们需要一个地方来存储它。我们选择存储数据的方式有很多种,但今天我们要关注的一种是对象存储或基于对象的存储。这是处理大量数据时的最佳选择,特别是因为它并不昂贵,并且可以更轻松地管理这些数据。 如果您不熟悉它,对象存储是一种数据存储架构,允许您将大量非结构化数据存储在可扩展的对象结构中。它将数据存储为具有元数据和唯一标识符的对象,从而更容易访问该数据。现在,有许多平台提供对象存储设施。 这就是为什么在本文中,我们将告诉您四个有用的开源对象存储平台,它们包含强大的功能,使它们
大数据已经逐渐普及,大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
自Gartner发布数据库行业报告((Other Vendors to Consider for Operational DBMSs 2017))以来,第一次收录了来自中国的数据库厂商,分别是阿里云Alibaba Cloud、SequoiaDB巨杉数据库以及南大通用Gbase,标志着中国数据库产业发展已经迈出了一大步。 数据库技术发展方向 Gartner今年的多分报告中认为数据库未来需要在几个方面进行创新: 一、分布式架构 二、Multimodel多模数据管理 三、混合访问HTAP 四、云架构整合 五、数
所谓海量,就是数据量很大,可能是TB级别甚至是PB级别,导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据,我们想到的最简单方法即是分治法,即分开处理,大而化小,小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施;以数据为导向,实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理;并通过与各类外部异构数据源的交互集成,支持各类企业级应用。
正是数据库管理的需要催生了数据库管理系统DBMS,而关系型数据库管理系统为RDBMS
冗余性是系统中复制关键组件的过程,旨在提高系统的可靠性或整体性能。它通常以备份或故障转移的形式存在。冗余性在系统中消除单点故障并在需要时提供备份时起着关键作用。例如,如果我们在生产中运行两个服务实例,并且其中一个实例失败,系统可以
摘要:大数据基本概念考点:大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
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。
今天,无论是大数据、人工智能、物联网等技术的广泛应用,还是金融、医疗、媒体等行业对实时数据访问和分析的需求,都推动了对高容量、高速度存储解决方案的需求。与此同时,由于数据泄露和被盗的风险增大,数据安全和隐私保护成为了人们关注的焦点,这也进一步推动了对具有高级加密、冗余和灾难恢复功能的存储解决方案的需求。
数据湖的起源,应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求,同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop,2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象,并解释现象出现的原因,推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系,使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验,到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
7月28日,以“数智进化,现在即未来”为主题的袋鼠云2022产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从“数字化基础设施供应商”,升级为“全链路数字化技术与服务提供商”,并由袋鼠云产研负责人思枢对外正式发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台“数雁EasyDigit”、低代码数字孪生平台EasyV、一站式大数据开发与治理平台“数栈DTinsight”和极速湖仓引擎“数驹DTengine”。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠、高效、可伸缩的特点。
摘要总结:本文介绍了大数据领域的一些专业词汇,包括数据存储、数据仓库、数据湖、数据集市、元数据管理、数据质量管理、数据治理、数据生命周期管理、数据安全和数据隐私等。同时,文章还探讨了大数据技术如何帮助金融机构提升效率,降低成本,并分析了大数据技术在证券、银行、保险等行业的具体应用。
新一代信息技术产业包括:大数据、云计算、互联网+、物联网、智慧城市等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新也态,是信息化发展的主要趋势,也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。
数据库管理系统就是由互相关联的数据集合和一组用于访问这些数据的程序组成,简称数据库。即,数据库=数据+程序。数据库的目标就是方便、高效、安全的存储、管理数据信息。
对象存储来势汹汹,究竟谁是“幕后推手”?
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。
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。
由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,后称Apache Hive 的开源项目。
导读:本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享,主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。主要内容包括:
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。
在软件定义存储行业有多年经验的专家表示,软件定义存储的重要发展趋势为闪存的应用。软件定义存储的发展依赖硬件的推动,通用硬件的快速发展奠定了软件定义存储崛起的基础。闪存的利用与优化为 SDS 产品协助企业用户处理大规模的工作负载提供可能;为满足企业用户数字化需求,以更低成本和更优性能协助用户业务,SDS 解决方案提供商将通过持续的技术研发提升产品性能,通过 NVMe-oF、3D XPoint 等创新存储介质技术,全闪存软件定义存储的介质得到更新、内存计算与软件算法优化,大幅提高 IOPS 和缩短时延。
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。
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
企业级的大数据平台,Hadoop至今仍然占据重要的地位,而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计,是非常关键且重要的一步,在实际工作当中,往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享,我们就来讲讲,基于Hadoop的数仓设计。
在当今的数字时代,数据是组织的命脉,可以推动创新、推动洞察力并增强决策制定能力。随着企业努力有效地管理和利用其数据,选择合适的数据库变得至关重要。数据库领域向我们展示了两个突出的范例:SQL 和 NoSQL。这些不同的方法提供了不同的优势和功能,提供了丰富的数据存储和管理选项。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源,希望能给大家带来价值。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统,通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输,需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性,使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章,一共有100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈,全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解大数据技术的整个框架,对于我们学习大数据有莫大好处。
“过去,传统医学主要依靠个人经验,医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗;如今,精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
随着云计算的发展,云存储作为一种更基础的云上资源池设施也越来越受到重视和欢迎。从云存储的类型来讲,目前流行的有块存储、文件存储和对象存储三种。今天的主角是对象存储,不过我们在介绍对象存储之前,先来了解下另外两种存储,做个对比,这样才能更好的了解对象存储。
大数据有很多的产品,琳琅满目。从架构图上就能看出产品很多。这些产品它们各自的功能是什么,它们又是怎么样相互配合来完成一整套的数据存储,包括分析计算任务。这里要给大家进行一个讲解与分析。
在应用程序开发中,选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统,本文将深入比较它们的优缺点,并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
软件定义存储(SDS)是一个软件层,在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层,实现存储虚拟化功能,将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式,提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件,基于分布式环境构建存储。
创新的背后往往会刺激痛苦。这一点在PDD(我们亲切地称为痛处驱动开发)软件开发领域尤为真实。从上世纪80年代以来,我们就都知道如何处理关系型数据——只要把数据放到关系型数据库管理系统(RDBMS)中,就可以使用SQL语句操作数据。然而,在过去几年来,我们的行业采纳NoSQL数据库的趋势在增长,数据不见得都在关系型数据库中存储了。
泛存储(polystore)系统是一种颠覆性的数据管理方法,可以实现对各种不同类型的数据源和技术的无缝连接。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统,以结构化表格格式存储数据。相比之下,MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性,但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
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。
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
管理企业存储可能是一个复杂且资源密集的过程。更具挑战性的是采用多云环境使复杂性增加了10倍。如果将边缘计算存储添加到其组合中,其管理可能会变成IT团队的噩梦,分布在多个平台和地理位置的数据将从四面八方涌入。
今天给大家介绍一的是一款常见存储设备-Vsan的结构原理,相对而言技术性文字较多。VSAN是一种以vSphere内核作为基础开发出来的一款可以扩展使用的分布式存储架构。这款存储在vSphere集群主机中安硬盘及闪存构建出VSAN存储层,通过存储进行管理与控制,最终形成一个共享存储层。
MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
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