腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
Impala是对现有大数据查询工具的补充，不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架（适用于耗时长的批处理任务，例如ETL等）。
小米公司正式成立于2010 年4 月，是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
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
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
（实际系统跟这个图是有出入的，不过总体意思是这样。图是使用Excalidraw画的）
Python 被称为万能胶水语言，适用性强，能轻松实现很多数据科学应用，还能使数据分析工作自动化。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据
Hive 的查询功能是由 hdfs 和 mapreduce 结合起来实现的，对于大规模数据查询还是不建议在 hive 中，因为过大数据量会造成查询十分缓慢。 Hive 与 mysql 的关系：只是借用 mysql 来存储 hive 中的表的元数据信息，称为 metastore.
本项目基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达上千万，如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。该公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，带来更大的利润和商机
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
其实在技术领域，不同的看法是很正常的，最近两个文字的集合，让我看了以后不是很.......,具体是那篇我觉得不重要，重要的是观点哪里不同
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
前言 随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据
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：
通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
这是一款特别强大的一款微信小程序源码,初步算了一下,该款小程序目前包含了几十个功能。
昨天，群里有一个网友问我关于 MySQL 大数据量分页的问题。有人回答说用缓存 Redis，这个就比较麻烦了。而且别人问的是 MySQL 分页，而不是架构如何设计！
内容来源：2018 年 09 月 08 日，宜信大数据技术专家卢山巍在“2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会”进行《敏捷大数据实践与开源赋能》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。
“数字化”是当今社会最先进和最具穿透力的生产力，近十年保持高速发展。围绕“数字化”构筑的数字经济不仅呈现蓬勃发展态势，而且对经济社会发展的贡献越来越大。
本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
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。
2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). limit限制的是从结果集的 m 位置处取出 n 条输出,其余抛弃.
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
年初，从北极光创投获得了1000万美元投资的TalkingData创始人兼CEO崔晓波走入CSDN的视野。《TalkingData CEO崔晓波深度专访：真正懂大数据的公司不说大数据》一文将TalkingData团队构成、创业初衷、商务模式、产品特点描述的非常清楚。而后，伴随移动数据的风潮日渐猛烈，TalkingData发展速度更为惊人：其麾下App Analytics、Game Analytics和 Mobile Ad Tracking三项服务已经分别覆盖约7.2 亿、3.5 亿和2亿独立移动设备。 im
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
上期讲了 CLICKHOUSE 可以算是MYSQL生态闭环的一个关键的位置，OLAP的缺失让MYSQL 对比其他数据库，败的一塌糊涂。 CLICKHOUSE 作为MYSQL的OLAP的功能扩展，可以将对手甩的更远。实际上大数据处理的方式越来越多,但在处理方面也要考虑成本的问题,复杂的结构和简单的结构比起来, 可能简单的结构比传统的方式更有效,快速成本更低.
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛！其他城市还在迷茫时候，苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
前言随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时，RDBMS性能会大大降低，分布式更为困难。 为什么会选择HBase？ 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它的数据由HDFS做了数据冗余，具有高可靠性。同时TDW（腾讯分布式数据仓
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
