市场终于开始心领神会，将越来越多的资金投入到可以更轻松地管理不同类型数据的技术(比如MongoDB等NoSQL数据库和DataStax版本的Cassandra)，以及处理流数据的技术(比如Apache...超过风头甚劲的NoSQL，超过云优先的亚马逊，超过其他任何厂商或技术。 当然，甲骨文的这种人气抬升一方面与大数据毫无关系，而是缘于管理整齐的行列数据。...但是从NewVantage Partners的调查数据来看，这种比较“小”的数据仍是大多数大数据分析技术的处理对象。...另外抛开这种结构化数据，我怀疑许多公司仍没有认为多种多样、高速度的数据是“大数据”。这可能是很少有公司声称在用大数据处理许多任务的一个原因。...换句话说，许多公司可能已经拥有将大数据充分利用起来的必要技术。它们缺少的是，渴望从根本上改变将那些数据充分利用起来的方式。
我们接下来使用的最简单的示范数据，来自于SeuratData包的ifnb数据集 ： rm(list = ls()) library(Seurat) library(SeuratData) # InstallData...('ifnb.SeuratData') # 使用上面的代码下载SeuratData包的ifnb数据集，但是非常考验网络。。。。...如果仅仅是针对单核细胞走流程呢 因为很多时候我们会提取自己的单细胞转录组数据里面的每个亚群做同样的分析，也会发现不同的参数不同的函数，效果是千差万别。...也可以换一个角度去对比 比如同样的是harmony整合， 但是如果是针对全部的单细胞亚群组合的数据集，可以看到来源于两个样品的CD14和CD16的单核细胞混合的非常好。...确实是可以代替早期的 NormalizeData(), ScaleData(), FindVariableFeatures()三个函数，但是在具体的单细胞亚群细分的时候，个人觉得SCTransform表现并不好
数据仓库特点 hive spark 数据仓库是面向主题的 可以实现 可以实现 数据仓库是集成的(统一存储) 天然与 HDFS集成 可以将数据存储在 HDFS 数据仓库是不可更新的 满足 用 HDFS 可以满足...； RDD， DataSet、DataFrames 的三种计算形式 由于计算过程中没有一个持久化的计算元数据管理导致后续对于数据血缘的解析难度过大，无法满足数据仓库调度对于数据体系依赖分析及元数据管理相关要求...，故不能作为数据仓库的主要使用方式； SparkSql 是最有潜力成为数据仓库的主要形式，但目前来说仍然是以 Hive meta库作为元数据管理 hdfs 作为数据存储，由于本身的 sql 解析器不如...； 语言以 sql 为准，非常方便后续数据仓库的维护，比如数据血缘解析，过滤条件解析； Hive 的稳定性是目前的 Spark 无法保证的，在数据仓库做分层设计的情况下，底层的稳定性要求会远高于速度（如果底层一个任务失败...就目前来说，SparkSql 作为数据仓库上层做加快查询的定位相对合适点，并不适合作为整套数据仓库的尤其是需要强稳定性的底层数据调度查询。
那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了，下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。 Kafka为什么能那么快？高效读写数据，原来是这样做到的 1....能并行处理，速度肯定会有提升，多个工人肯定比一个工人干的快。 “ 可以并行写入不同的磁盘？那磁盘读写的速度可以控制吗？ 那就先简单扯扯磁盘/IO 的那些事 Kafka为什么能那么快？...Kafka为什么能那么快？高效读写数据，原来是这样做到的 由于单一盘片容量有限，一般硬盘都有两张以上的盘片，每个盘片有两面，都可记录信息，所以一张盘片对应着两个磁头。...高效读写数据，原来是这样做到的 影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。...Kafka为什么能那么快？高效读写数据，原来是这样做到的 数据落盘通常都是非实时的，kafka 生产者数据持久化也是如此。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...近日，Intel美国官网上偷偷上线了一款全新的Intel NUC迷你主机，型号为Kit NUC5PGYH，其最大的特点就是它具有完整的PC主机结构，是一台真正的PC主机，它包含有一颗Pentium N3700...处理器，一条2GB DDR3L内存，32GB的eMMC闪存(嵌在主板上)，一块主板。...2.4GHz，三级缓存2MB，热设计功耗为6W，内存为2GB DDR3L，同时自带32G eMMC闪存(支持SD卡扩充)，自带有无线网卡，蓝牙4.0模块，预留一个2.5寸硬盘位，一条1333/1600MHz 的内存条插槽...官方还没公布这款迷你主机的售价，不过预计价格会在250美元(1590人民币)左右，如果再额外增加一个大容量硬盘的话，放在客厅里当作HTPC可能会是一个不错的选择。
最近跟同事做项目，由于要在函数里向一个 Map 中写入不少数据，这个 Map 是作为参数传到函数里的。...他问了我一个问题: “如果把 Map 作为函数参数传递，会不会像用 Slice 做参数时一样诡异，是不是一定要把 Map 当成返回值返回才能让函数外部的 Map 变量看到这里添加的数据”？...最后就导致了函数内做的数据添加，但是函数外原来的 Slice 变量并没有任何改变的诡异效果。光看字儿解释起来有点难懂，举个例子，有下面这样一个程序。...这就导致了函数内切片 SliceHeader 里的 Data 指针发生变化后，函数外原来的切片还是指向原来的底层数组。...下面这个图，展示了这个函数内外切片指向的底层数组发生变化的过程。 那么如果用 Map 当函数参数时，有这档子破事儿吗？
看到了交流群小伙伴分享了一系列数据挖掘文章，都是浙江大学李兰娟院士的学生的成果。...，然后根据里面的样品的二分类属性（肿瘤样品和正常组织对照）做一个简单的差异分析，然后基于差异分析后的基因列表进行go和kegg的数据库注释，以及使用WGCNA算法构建网络，然后挑选合适的网络看里面的hub...使用WGCNA算法构建网络 我们分两步走，完成这个数据挖掘的复现。... 1) 很明显是有问题的，无论是使用什么样的转录组差异分析算法，都不太可能使用这样的阈值可以拿到这样的数据量的差异基因。...这样的数据量的差异基因 那么到底是问题出在哪里呢？
另一个目标是控制用户数据如何货币化。有些人很乐意分享他们的数据，只要他们能得到补偿。 区块链可以是一种有影响力的技术。...分布式账本技术(DLT)可以通过加密和通过智能合同和加密货币将数据货币化的方式提供数据安全性。 几个区块链项目正在利用这些功能，让用户更好地利用他们的数据。...而且，据广泛估计，美国普通消费者每年能赚到240美元，将他们的数据转化为数字广告。 区块链可能很快就会测试这个。在隐私方面，这项技术为用户提供了加密和保护数据的手段，甚至可以选择谁来获取他们的信息。...区块链驱动的数据市场也为数据所有者提供了一种手段，他们可以将数据出售给他们选择的对象，并提供数据访问更多的参与方。 “消费者不想用一个新的，甚至更强大的数据代理来取代谷歌和Facebook。”...他补充说:“区块链的魅力在于它能够让消费者控制自己的个人数据在哪里以及何时被使用，支持一个完全分散的消费者数据市场。” Wibson为数据所有者提供了一种分散的方式来共享和获取他们的数据。
问：类的成员函数可以传入线程参数吗？ 回答： 如果c语言的全局函数，可以。 如果是类的静态成员函数，可以 如果是类的普通成员函数，不可以 为什么？...《深入探索C++对象模型》中提到成员函数时，当成员函数不是静态的，虚函数，那么我们有以下结论： （1） &类名::函数名 获取的是成员函数的实际地址； （2） 对于函数ｘ来讲obj.x()编译器转化后表现为...x(&obj),&obj作为this指针传入； （3） 无法通过强制类型转换在类成员函数指针与其外形几乎一样的普通函数指针之间进行有效的转换。...所以，要在回调函数中传入一个类的普通成员函数时，this指针无处安放使得回调函数比较复杂。 怎么解决？...，该函数参数为void*，返回值为void* FUNC callback = (FUNC)&MyClass::func;//强制转换func()的类型 int ret
PUE指标能准确衡量数据中心能效吗？...Uptime设计认证工作，对国标GB50174及Uptime理论多有感触，对数据中心能评指标、IT负载率、数据中心蓄冷系统等有些了解，对数据中心如何降低PUE也略有经历。...提起PUE，业内都知道其是数据中心能效必须要考虑的因素，自从被提出以来，遍受到普遍认可，各种组织和机构也都将它作为衡量数据中心能耗水平的金科玉律。...，水力发电占电力总量的17.2%，风力发电占电力总量的3.9%，生物发电占电力总量的1.4%，太阳能光伏、光热发电占电力总量的1.7%，地热、聚热、海洋能发电占电力总量的0.5%。...这就带来一种现象，对昼夜温差大或峰谷电价差大的地区，POE数值相对PUE会有一定的升高。 这种升高是合理的吗？
《MySQL 8.0运维与优化》的作者。 拥有 Oracle 10g和12c OCM等20+数据库认证。 曾任IBM公司数据库部门经理，主导过多个大型数据中心核心库的设计。...现在一家第三方公司任首席数据库专家，服务2万+客户。...这两种在commit时都会删除表中的数据，但第二种是不会删除表定义的，因此C是错的。...ChatGPT回答：作为一个AI语言模型，我没有直接的物理数据库来创建索引。... 现在我知道ChatGPT为什么会做错了，因为ChatGPT没有实验环境。...姚远老师分析了ChatGPT解题的特点，发现ChatGPT对于在业界答案没有争议的题目做得很好，但ChatGPT也有两个弱点，一个是ChatGPT没有真正的一个Oracle数据库进行实验，因此在解答需要实验验证的题目时很吃亏
函数作为参数传递是js规范中的一部分。而， 允许以函数代替数据传递是一个值得关注的概念。 我们把接受函数作为其参数的函数称为高阶函数（HOC）。...理解函数代替数据传递 函数是一等公民 我们知道，js支持以下几种数据： Number String Boolean Object null undefined 但是，值得注意的是，函数也可以作为js的一种数据类型...既然它是数据，就可以把它存入一个变量，如： let fn = () =>{} //fn是一个指向函数类型的变量 ,fn是函数的引用 fn(); //调用,指向fn指向的函数 那么，具体是怎么“传递函数”...map forEach函数隐藏了遍历的通用问题，但是我们不能在所有的情况下都是用forEach。例如：假设把所有的数组内容都平方并在一个新的数组中返回。通过forEach要如何实现？...forEach只能执行传入的函数，不能用来返回数据。 所以，这里我们想到map。
阿里巴巴的 OceanBase 数据库，性能超过 Oracle 100倍，号称世界第一。大家可还记得今年的 OB 打榜赛？ 不论真假，我还是对衡量标准，很感兴趣。尤其是数据仓库的标准TPC-H....TPC-H测试标准，以8张表，22个查询作为基础，在一定时间内(通常是1小时)，通过7个并发查询，衡量数据库的每秒处理事务数，作为数据库性能度量标准。...有了 HammerDB,我们唯一要做的事情，就是指定一个可用的测试数据库就可以。 image 这里需要说明的是 Scale Factor，也就是扩展因子。说人话，就是数据库大小配置。...但这是我可怜的笔记本虚拟机服务器啊。 然后，肯定会有读者说，这是数据仓库啊，不能没有写入的操作啊。...于是我调高了用户并发数，加了2个，再来看 QphH: image image 发现，最高的 QphH 虽然比4个用户那次高，但明显已经影响了用户的响应时间，普遍从原来的100s 延长到了160s 以上。
今天在知乎上看到一个问题，问： 你为什么从java开发转大数据方向？大数据方向能走的更远吗？ ? 我是从java开发转到大数据开发的。...正好大数据刚火起来不久，真正有经验人的很少，在招人方面 要求还没那么严格。...2、大数据方向待遇总体level比java开发要好一些。 最早2013年做java开发，记得当时薪资是9k，在团队里也算是核心研发人员，就这9k还是当时我要离职，老板为留人狠心给涨的。...能学这么快，完全是因为有java开发的功底。再加上后来，自己研究hadoop源码，hive源码，包括现在的spark sql，flink sql源码调试，都是与之前的java开发功底分不开的。 ?...上面说这么多自己的经历，就是想说大数据方向还是可以的，并且薪资待遇也会不错。 如果能先拿到一张知名互联网的经历的门票，找工作会更加容易些。 至于【大数据方向能走的更远吗？】
- 问题：简单操作法卡出翔 - 小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》...大海：那不是可以拷到文本或word文件里替换然后再拷回来吗？替换后修改参数如下，即将所有的Number.Round(_,2)替换为_*系数： 小勤：好吧，虽然有点儿周折，但也还能接受。...还有更好的办法吗？...】作为参数时，这个函数的参数应该是怎样的，那你可以去查默认生成的公式里所使用的函数（Replacer.ReplaceValue）的参数： 小勤：啊！...原来可以这样去理解，因为Replacer.ReplaceValue有3个参数的，所以，我们如果要自己去写自定义的函数的话，就应该是用3个参数的？ 大海：基本都可以这样理解。
在完成编译数据后，我们与纽约的测试者开发了一种算法，可以给各类体型推荐合适的T恤品牌和尺寸。我们仍然在调整算法上的数学问题，但现在我们觉得能和大家分享一些到目前为止已有眉目的信息。...胸围的扩张尺寸是衣长扩张尺寸的两倍还要多，大部分的尺寸扩张发生在衣服穿上身的头两个小时里。 让我们吃惊的是，在经过许多清洗周期后，胸围和腰围的尺寸会变得更大、衣长则趋于更短。...CREW的中码一样大 没有两个品牌有相同的尺寸体系，它们之间的差别可以非常大。下面的图表显示了尺寸从小号，中号，大号和加大号的胸围尺寸。以两个袖子接缝之间的距离作为T恤的胸围尺寸。 ? ?...下面的图表描述了胸围和衣长的分布，每件都有约五分之一英寸的标准偏差。 ? 可能更有帮助的是以一个分布来考虑一件特定T恤的尺寸，而不是一个确切的数字。...◆ ◆ ◆ 让T恤缩水的是干燥机，而不是洗衣机 一件耳熟能详的事就是用热水洗衣服会导致缩水。热水可能会导致羊毛衣物缩水，但是对于棉和涤纶质地的T恤，洗衣方式上的设置不会产生很大的差别。
在几乎每个人都对大数据赞不绝口的时代，畅销书《HTML5开发：入门指南》的作者Jason Pfaff却大胆地提出质疑，认为人们会因为对现有大数据技术的过度依赖而使大数据发展停滞不前。...我们提取、争辩、清洗、分析、碾碎、关联、可视化这些数据，目的就是为了等待一个有价值的洞察，能推动商业进一步向前发展。我们跟踪点击率、销售量、下载量、观看次数……一切我们能追踪的。...我们可以解开数据科学家们的枷锁，让他们工作在一个拥有能接触到更深层次数据的潜力的环境。完全沉浸、虚拟的却又是真实的数据环境的年代已经到来。...◆ ◆ ◆ Masters of Pie的勇敢尝试：用艺术与科技辅助决策 幸运的是，我们的时代有一些人能直面这些挑战。...我们所需要的就是少许生活在现代的“达芬奇”们，他们能直面这些困难，带给我们配得上当今科技发展的艺术。 毕竟，如果我没有把我过高的期望加进来的话，这将不是一篇关于大数据和VR的文章。
在完成编译数据后，我们与纽约的测试者开发了一种算法，可以给各类体型推荐合适的T恤品牌和尺寸。我们仍然在调整算法上的数学问题，但现在我们觉得能和大家分享一些到目前为止已有眉目的信息。...胸围的扩张尺寸是衣长扩张尺寸的两倍还要多，大部分的尺寸扩张发生在衣服穿上身的头两个小时里。 让我们吃惊的是，在经过许多清洗周期后，胸围和腰围的尺寸会变得更大、衣长则趋于更短。...CREW的中码一样大 没有两个品牌有相同的尺寸体系，它们之间的差别可以非常大。下面的图表显示了尺寸从小号，中号，大号和加大号的胸围尺寸。以两个袖子接缝之间的距离作为T恤的胸围尺寸。...如果一个消费者购买平均来说生产出来的T恤均很合身时，会使成功机率最大化。这种方式下，只有极端异常值不会很合身。 一件耳熟能详的事就是用热水洗衣服会导致缩水。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
大数据真的能消除偏见？有些人说是的，因为算法从本质上讲是数学性的、客观的，不是主观的。另一些人说数据和算法和创建它们的人一样有偏见。 为了更好地评价这个说法，要考虑用来评判人们的大数据类型。...基本类型的信息，如支付记录、负债、信用类型、新增信贷和信用记录被考虑在内。这是数据驱动的主要部分，仅仅以信用为基础。同样的方法能用于人力资源吗？...一、衡量人价值的大数据 除了贷款业，在很多地方已经做了对人的评估。...它触及到由大学领导的研究，表明计算机算法能够反映出创建它们的人的偏见。特别是关于性别和种族的歧视。 二、如何让大数据成为你的优势 在谈到招募应聘者时，大数据能帮上忙，但是还有很多要做。...那是能找到潜在应聘者的地方，因为他们在那里分享他们的知识，特别是如果有和招聘公司有关的问题。 总结：大数据和人力资源是良好的合作关系。无论如何，它不应该消除所有的商业行为。
因此，OLAP与OLTP的数据延迟通常至少一天，这种时效性表述即T+1： T日，即OLTP系统产生数据的日期 T+1日，即OLAP中数据可用的日期 两者间隔为1天 这个体系的主要问题就是OLAP系统的数据时效性...Kappa架构就是新体系代表，最早由LinkedIn的Jay Kreps在2014年一篇文章提出： 原来的批量文件传输方式完全被Kafka替代，通过流计算系统完成数据快速加工，数据最终落地Serving...这种特点称为记录间的局部性（Inter-Record Spatial Locality）。列式存储能大幅提升查询性能，以快著称的ck即列式存储。...这不就是一个异步复制吗，换了个马甲，有啥创新。这也保证不了AP与TP之间数据一致性吧？...这种模式虽然能够保证数据足够新，但比起TiFlash独立服务多了一次网络通讯，在延迟上有较大的影响。我的问题就是，你觉得这个模式还能优化吗？在什么情况下不需要与Leader通讯？
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