在做业务架构的过程中，你是否遇到过类似的痛点？ （1）数据量太大，容量复杂性上移到业务层； （2）并发量太大，性能复杂性上移到业务层； （3）前台与后台存储异构，满足不同查询需求； （4）线上与线下存储异构，满足大数据需求； （5）存储系统迁移成本高，不敢轻易做重构； （6）... 职业生涯十五年，基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年，遇到的问题慢慢多起来，严重影响了研发效率。TiDB近年甚火，于是最近做了一些调研，与大家分享。 如一贯风格，更多的聊：TiDB究竟解决什么问题，以及为什么这
摘要 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。
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q2答案：A Q3: 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 ________________________________________________________ 摘要: 大数据技术快速进化，各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测，在2015年里，五大发展将会主导大数据技术。 在短短几年里
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
大数据时代，数据来源途径越来越丰富，而且类型也很多花样，存储和数据处理的需求量很大，对于数据展现也非常的高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。Sqoop是
在Sqoop中，“导入”概念指：从非大数据集群（RDBMS）向大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）中传输数据，叫做：导入，即使用import关键字。
本文介绍了Hadoop基础教程-第11章 Hive：SQL on Hadoop（11.1 Hive 介绍）（草稿），讲解了Hive的出现原因、架构、特点以及如何使用Hive进行大数据分析。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
如果每个人的心中都有一把青冥剑，那么每个人的眼中有自己大数据。这是一个所谓大数据的年代，但是从应用架构的层面看，大数据应用一般都是数据密集型的应用，可以从分层的角度来看数据密集型应用的架构。
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。
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。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
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。
Flink和ClickHouse分别是实时计算和（近实时）OLAP领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
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传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？在为企业选择BI工具时，应该遵守以下“十诫”。
我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分4个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分四个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。
如今，越来越多的企业将其大数据业务迁移到公共云服务。而企业同时采用云计算和大数据技术将是一种完美的结合。行业分析师和企业IT决策者对此表示认同，这并不奇怪：人们将在2018年看到大量的大数据项目涌入公共云。 调研机构Forrester公司分析师Brian Hopkins在一篇题为“将大数据项目迁移到公共云中的报告”中指出：“如果企业不这样做，那么将无法跟上客户的步伐。”采用公共云是企业技术决策者对大数据投资的首要事项。 甲骨文和英特尔公司委托Forrester公司进行的一项调查表明，在受访的431家企业中，
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》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。
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者｜Eva Kiesler 翻译｜孙强 概览 研究癌症的科学家们相信我们最终能够彻底战胜癌症，下面我们就一起来
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
最近写过多篇文章强调，使用Power BI建立模型时，一定要从SQL导入数据，而不要直接使用excel文件，今天再来啰嗦两句。
互联网二次革命的移动互联网时代，如何吸引用户、留住用户并深入挖掘用户价值，在激烈的竞争中脱颖而出，是各大电商的重要课题。通过各类大数据对用户进行研究，以数据驱动产品是解决这个课题的主要手段，携程的大数据团队也由此应运而生；经过几年的努力，大数据的相关技术为业务带来了惊人的提升与帮助。 以基础大数据的用户意图服务为例，通过将广告和栏位的“千人一面”变为“千人千面”，在提升用户便捷性，可用性，降低费力度的同时，其转化率也得到了数倍的提升，体现了大数据服务的真正价值。 在新形势下，传统应用架构不得不变为大数据及新
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
MySQL数据库是我们整个系统中最核心最宝贵的资源，为了更好的使用每个公司都会制定对应的使用手册来规范大家的使用，也就是标题中提到的军规，接下来给大家分享下58到家的MySQL军规哦，希望对你能有所帮助。
所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
时至今日，大数据这个概念已充斥了整个IT界，各种“搭载”了大数据技术的产品，各种用于处理大数据工具更如雨后的春笋触目皆是。同时，如果某个产品还没抱上大数据的大腿，如果某个机构还没捣鼓过基于Hadoop、Spark、Impala、Storm等高大上的工具，更会予以过时黄花的评价。然而，你的数据量真的需要使用Hadoop这样工具吗？你业务处理的数据类型真的需要大数据技术来支撑吗？ 文章出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易
2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天，经过漫长的等待，Turck终于推
数据猿导读 阿里妈妈发布全域营销方案，将集团视角从电商向大数据转移；大数据平台艺恩发布“艺恩指数”，深挖泛娱乐领域数据价值；奥巴马大选团队创立的大数据公司Civis Analytics 获得A轮融资…
产品全生命周期管理( Product lifecycle management, PLM)是指管理产品从需求、设计、生产、运行、使用、维修、报废的全生命周期中的信息与过程。产品全生命周期数据集成并非新的概念，在这个阶段被广泛的提及是因为需求工程、系统工程和知识工程等新的工程方法兴起，这些工程方法应用的基础就是全生命周期数据集成。 面对新的工程方法，一方面在产品规划阶段通过社交数据进行市场需求捕捉和产品研发决策从而提升产品个性化程度，另一方面在产品研制阶段通过设计、制造过程数据进行知识沉淀从而提升制造系统的智
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。经过漫长的等待，Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。他对大数据市场的几个最为关键的演变趋势做出预测。 以下为原文： 2012年，FirstMark
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
在MariaDB中，有如下针对MariaDB与MySQL两种数据库比较的官方说法：
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
其实是写错了，应该是混沌理论，不过大清早6:00在发这篇的时候，的确是饿了，见谅。
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