我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表，并且整个过程对用户是透明的，也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上，不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样，都是通过表继承和约束实现的。
DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图：
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
随着物联网设备的激增，企业需要一种解决方案来收集、存储和分析其设备的数据。Amazon Web Services提供了一些有用的工具，可为IoT设备设计强大的数据管道。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
CINEMA 4D Studio2023是Mac上知名的3D动画设计制作软件，包含 GPU 渲染器 Prorender、生产级实时视窗着色、超强破碎、场景重建等诸多新功能，C4D mac为用户提供高端的3D内容创建，非常适合专业的设计认识，软件拥有最全面的工具和超级快速的速度，让你分分钟得到惊人的结果。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
image.png 头图是西雅图风光，站在山上可以眺望华盛顿湖和雷尼尔雪山。 下面这篇文章写的比较highlevel，初学者可能看不懂，欢迎资深人士一起探讨。 典型云存储&存储引擎 以AWS为例： 存储 对象存储:s3 块存储:EBS 文件存储:ElasticFile System 冷存储：Glacier 存储引擎 关系型数据库RDS NoSQL数据库DynamoDB 缓存服务ElastiCache 数据仓库Redshift HBASE(EMR服务中的子服务) 存储创新的几种思路 1） 硬件上的创新 Cos
原文地址：https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
Cinema 4D Studio R2023 for Mac中文激活版是一款专业的3D建模、动画、模拟和渲染解决方案软件。它的快速、强大、灵活和稳定的工具集使设计、运动图形、VFX、AR/MR/VR、游戏开发和所有类型的可视化专业人员获得更容易和高效的3D工作流程。无论是自己还是团队工作，Cinema 4D都能产生惊人的效果。
先来看一个通用方法 注意：以下操作均不需要sudo管理员权限，用当前用户操作即可。 1.打开一个终端，查看本机最大亮度值。 输入命令：
这是由ClickHouse官方推出云服务，启用新域名：clickhouse.cloud ，类似于MongoDB的Atlas服务。目前支持在AWS构建，从Roadmap看，很快会推出GCP和Azure的版本。当前，官方会提供30天300$使用服务，感兴趣的可以去体验一下。另外，同时有消息显示ClickHouse在近期进一步增加了B轮融资的额度。
Cinema 4D R26 for mac是一款三维计算机动画、建模、模拟和渲染软件。Cinema 4D S26在整个3D工作流程（建模、动画和模拟、渲染）中提供了强大的增强功能。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
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。
你好，这是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 12 期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
假如云计算提供商把精力集中在最底层，而其他（纯软件）提供商专注于上面的一层，又会如何呢？
另外，InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件，所以的端口映射都可以通过配置文件修改，对于默认安装的InfluxDB，这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
前两天在刷朋友圈，看到一个视频号链接，说有个云数仓，比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了，原来是 SelectDB 公司的“为数而生，因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
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。
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作，帮助读者建立对InfluxDB的感性认识，快速的动手玩起来，持续查询（Continuous Queies）、Group by、Series、行协议（Line Protocol）、InfluxQL等高级特性和细节，将会在后续文章中逐步介绍。
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
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。
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，专注于海量时序数据的高性能读、高性能写、高效存储与实时分析等，在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上排名第一，广泛应用于DevOps监控、IoT监控、实时分析等场景。
在这篇博文中，我们介绍了 Spark-Lineage，这是一种内部产品，用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
RESTful风格的接口，返回JSON格式的响应数据，并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示：
日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在，具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中，能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说：“这种情况是否属于交易欺诈？”，“这位客户是否会购买该产品？”或者“这位用户是否存在流失风险？”等等。在机器学习机制中，我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning（简称Amazon ML）就提供了一套简单而且成本低廉的选项，帮助大家以快速且规模化的方式找出此类问题的答案。 在
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
组织的云计算之旅通常都将内部部署应用程序迁移到云平台中，而在这一过程将面临一些挑战，但最终将获得更多收益。组织可以采用复杂的、多层次的内部部署应用程序，并以一种允许组织充分利用其可扩展性和自动化特性的方式迁移到云中。
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计，基于C语言开发。
我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验，无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓，还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖），基础型的概念还是没有变。
随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的 Join 操作，降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join，那么分析时就无需再次 Join，从而提升查询性能。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布，现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
2021 年初，在 InfoQ 全年技术趋势展望中，数据湖与数据仓库的融合，成为大数据领域的趋势重点。直至年末，关于二者的讨论依然热烈，行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控；行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本，提高易用性。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
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