vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
原始数据的数据量太大了，能存下来就很不容易了，这个数据是没法直接来给业务系统查询和分析的：
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
随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
关键词：分库分表，路由机制，跨区查询，MySQL 数据变更，分表数据查询管理器与线程技术的结合，Cache
大数据虽然是一个比较宽泛的词，但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题，是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的，例如我们对一个mysql表中的数据进行查询，如果是100条数据，那对于mysql来说毫无压力，但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢？情况就变得复杂了，换个角度想，十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发，我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题，只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
相当一部分大数据分析处理的原始数据来自关系型数据库，处理结果也存放在关系型数据库中。原因在于超过99%的软件系统采用传统的关系型数据库，大家对它们很熟悉，用起来得心应手。
关系型数据库是由多张能互相关联的表组成的数据库，典型的有MySQL和Oracle数据库。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制，全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地，游客数量已经恢复到疫情前的水平。
随着物流行业的不断发展，物流企业中涉及生产、运输、仓储及运送流环节中的各类数据增长迅速，呈现数据量大、数据类型多、价值变现难的特点。作为中国大宗物流的领导企业，山西快成物流科技有限公司（简称“快成物流”）利用 TiDB 一栈式数据服务平台实现全流程精细化运营，加速海量数据的价值变现，进一步驱动产业创新。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯高级开发工程师杨波。 本文主要总结个人在数据安全分类落地过程遇到问题的经验，希望本文能对此方面感兴趣的开发者们提供一些经验和帮助。 背景 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据
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过了年，2022年的金三银四黄金招聘季也就近在眼前了。卧薪尝胆也罢、踌躇满志也好，作为一名技术人，想要进阶大厂或者升级加薪，首先必须要拥有能够通关打怪的实力加持，这样才可能在千军万马中脱颖而出成为优胜者。每到这个时候各路面经也往往铺面而来，以我往年参加的大咖闭门分享会的经验而言：选对方向好过自我感动式的盲目努力。在数智化时代，围绕数据存储、处理和分析的技能都是必须要掌握的，而MySQL作为数据库里使用最广的开源软件，是技术人怎么都绕不开的全方位支撑技能。而大厂面试重基础早已闻名业界，只不过偶尔表述的套路不同
NFTScan 是一家多链 NFT 数据基础设施服务商，为 Web3 用户提供高效简洁的 NFT 资产搜索查询服务，为 Web3 开发者和新一代金融科技公司提供专业的 NFT API 数据服务。
OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库。它的设计初衷是为了满足日益增长的数据处理需求，特别是在金融、电商等对数据库性能、稳定性和扩展性有极高要求的行业中。OceanBase采用了分布式架构和一体化设计，兼具分布式架构的扩展性与集中式架构的性能优势，通过一套引擎同时支持OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）的混合负载。
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。
随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等相继出台，数据安全上升到国家安全层面和国家战略层面，数据分类分级已经成为了企业数据安全治理的必选题。然而数据分类分级的实现在行业内有很多痛点，主要体现在如下几点：
海量数据的威力 人们在形容一个事物非常大或者非常多的时候，往往喜欢用“海量”这个词，比如说某某某的酒量很大就称其为海量，所以在形容数据量非常大的时候，就有了“海量数据”一词，海量数据所表现出来的“大”绝对不是一般意义上的大，而是像大海一样趋于无限的“大”，是一种“大”到可怕的大，之所以会形成海量数据的主要原因在于现代社会人类快节奏的生活方式和信息互联网技术的高速发展，每天都会产生大量非结构化和半结构化的数据，这些数据中蕴含了许多潜在的商业价值和客观规律，所以只有进行了充分的分析和挖掘才能将有效的和有价值的信
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
Elasticsearch（以下简称ES）是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎，通过简单部署，就可以轻松实现日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多重诉求，并大幅降低挖掘数据价值的成本。本文即将介绍腾讯云 Elasticsearch Service（以下简称腾讯云ES）在“腾讯防疫健康码”应用落地过程中，遇到的挑战、优化思路、优化成果，希望能为开发者们提供参考。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
2021年5月20日~22日，由IT168旗下ITPUB企业社区平台主办的第十三届中国系统架构师大会（SACC2021）正式举办，这一次，腾讯云数据库TDSQL再度带来硬核干货分享，包含云原生、在线数仓两大数据库引擎技术。 话不多说，看介绍↓↓↓ 议题一：腾讯云原生数据库架构探索和实践 尚博 腾讯云原生数据库（TDSQL-C）计算层负责人，负责云原生数据库产品的架构设计、核心开发、系统优化和产品化工作。 随着互联网的发展，业务数据快速膨胀，对数据库计算和存储能力的需求日益增高，传统数据库的优化在业
关系型数据库（Relational DataBase Management System），简称 RDBMS。说起关系型数据库，我们脑海中会立即浮现出 Oracle、MySQL、SQLServer 等数据库，这些都是我们常用的关系型数据库。 关系型数据库最大的特点就是在其关系这个词，它可以保存数据库中的各种关系。那么这个关系如何理解呢？我们就拿学校的一个例子来讲吧。在学校里，我们有老师（Teacher）、学生（Student）、课程（Course）这几个实体，而这几个实体之间都是有一定关系的。例如：一个老师
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
在大数据技术体系当中，Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点，目前主流的大数据开发任务，都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们，对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的，今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。
大数据（big data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
当前，大数据、人工智能、云计算等技术应用正在推动保险科技发展，加速保险行业数字化进程。在这一背景下，招商信诺不断探索如何将多元数据融合扩充，以赋能代理人掌握更加详实的用户线索，并将智能分析贯穿业务全链路，实现对用户、产品、场景策略的全面洞察与闭环迭代。本文将详细介绍招商信诺在大数据基础建设方面的探索之旅，从最初为线报表、Ad-hoc 分析提供服务的 OLAP 引擎，逐步发展至基于 Apache Doris构建的统一实时数据仓库，通过一套架构实现各业务领域的多元数据实时分析与融合统一管理，最终实现保险一线业务降本增收的目标。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，分区表是一种在MySQL数据库中处理大规模数据的最佳方案之一。分区表技术可以将一个大型的表按照某种规则进行拆分成多个小型表，每个小型表称为一个分区，从而提高系统性能、快速处理海量数据和节省存储空间。
自动驾驶开发需要采集海量道路环境数据，进行算法开发和模型训练，传统专线传输方式效率低且成本高，华为云可以提供高效的数据快递服务和海量可灵活扩展的云存储服务。
“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。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
今年上半年，汽车产业经历了短期的震荡，但并没有影响智能网联汽车长期向好的态势。智能电动化正在推动汽车产业结构化的变革，用户对于智能科技的付费意愿和要求也在不断增长，与此同时，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存的时代。
大家好！我是Aaron，目前就职于某互联网公司，从事大数据研发工作，我从事互联网行业多年，今天很高兴能够认识大家，也很荣幸能够站在这里和大家分享我们这个大数据时代，听完接下来的分享,相信您一定会有所收获。
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
一、什么是MongoDB ? MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB 旨在为WEB应用
12月1日，在2023长三角金融科技节金融科技发展大会上，《海量数据处理技术金融应用研究》报告正式发布。据悉，该报告是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告，由北京金融科技产业联盟指导，腾讯、兴业数金联合牵头，中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。
6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶，并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本，全面支持存储过程、Package管理等高级特性，同时支持分布式和集中式两种架构，用户
MySQL HeatWave 是 MySQL 数据库的一项新技术，它是由 Oracle 公司开发的，专为云环境下的高性能分析应用而设计。该技术能够显著提升 MySQL 数据库在大规模数据分析场景下的性能和吞吐量，为企业提供更高效、更快速的数据处理能力。本文将介绍 MySQL HeatWave 的原理、特点和应用场景，以及它在数据库领域带来的重要意义。
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8，在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本，新的版本有哪些大的变化，对历史版本会有什么影响？让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
此前，金融信息化建设主要依托原有集中型 IT 架构进行维护扩展，系统规模及复杂程度呈指数级增长，各类瓶颈逐渐暴露，日益增长的数字金融需求同旧式的系统架构缺陷之间的矛盾愈加凸显。
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