进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
如果你使用的是centOS系统,或者支持yum的系统,那么可以通过如下方式进行安装:
最近经常遇到有朋友问下面这类问题,结合最近的一些思考,本篇聊一下,数据人该具备哪些通用的技能。
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL,SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言,用户量巨大,所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是,在当代大数据背景下,业务复杂度节节攀升,在以计算为主要任务的数据仓库场景下,SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力,将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补,单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
组织在构建自己专属的技术栈时,会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势,如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候,一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈,再依据需求来构建自己的技术栈,还需要对一些过时的技术进行升级。
导读:元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库的提升。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块,仅python3.x可用)。
大家好,我是一哥,元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
在Databricks的过去几年中,我们看到了一种新的数据管理范式,该范式出现在许多客户和案例中:LakeHouse。在这篇文章中,我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。
Python是一种解释型语言,这意味着,与C,C++不同,Python不需要在运行之前进行编译。它是边运行边解释的。Python是动态类型化的,这意味着当你声明它们或类似的东西时,你不需要声明变量的类型。你可以x=1 ,然后x="abc"是没有错误。Python非常适合面向对象编程,因为它允许定义类以及组合和继承。Python没有访问修饰符。在Python中函数是一等对象,这意味着它们可以在运行时动态创建,能赋值给变量或者作为参数传给函数,还能作为函数的返回值。
关于数据仓库,在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统,是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初,它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统,并不对业务方(这里指各应用系统)提供数据支持。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
传统OLTP/OLAP之分 数据仓库里面有OLTP/OLAP之分,OLTP是传统关系型数据库的主要应用,其主要面向基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 大数据场景下的同与不同 1、大数据时代,大数据仓库面对的最基本,最典型的场景还是传统的OLAP场景,最明显的区别是数据规模的急剧膨胀,从传统的单表千万级,到现在单表百亿,万亿。维度也从传统的几十维到现在的一些互联网企业可能存在的万维。因为系统的交互对象是人,
本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载与增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
当数据仓库可以处理非结构化数据,而数据湖可以运行分析时,组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上,数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据,因此组织可以将其集成到单个
ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例,包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。
Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎,用于大规模数据处理。它提供了一个简单且富有表现力的编程模型,支持多种语言,包括 Java、Scala、Python 和 R。Spark 的速度比 Hadoop MapReduce 快 100 倍,因为它在内存中执行计算,并优化了数据在集群中的移动方式。
我之前写过关于 现代数据湖参考架构,解决了每个企业面临的挑战 — 更多数据、老化的 Hadoop 工具(特别是 HDFS)以及对 RESTful API(S3)和性能的更大需求 — 但我想填补一些空白。
数据,对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则是可能使企业陷入无休止的问题之后,并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移,那么数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛?如果考虑上云,都需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点呢?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论,网上已经有很多内容了,也有很多的经典书籍,本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
解决痛点:最近有同学私信我,希望了解一下,初入数据分析,需要学哪些工具?需要掌握到什么程度?这里小火龙写一写,希望对你有所帮助。
随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求,宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie,本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。
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。
有些自学爬虫(python)的同学因为没有经历过专业面试,所以在找工作之前难免有些抓不住重点。即便掌握技术熟练,却因为发挥不好而错失工作机会。今天就和大家分享几道常见的Python爬虫面试题,让你轻轻松松拿到心仪的offer!
数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案?了解这两种方法的优缺点。 数据分析平台正在转向云环境,例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。 云环境提供了多种好处,例如可扩展性、可用性和可靠性。此外,云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择,其中一些是专门为云设计的,可通过云市场获得。 工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时,这通常会令人困惑。在这篇文章中,我们将详细介绍许多工具的优缺点。 这是一个由三部分组成的系列文章的第一篇,
今天和朋友在聊天,聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度,感觉挺有意思,整理分享一下。
在《什么的是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢?
云数据仓库套件 Sparkling(Tencent Sparkling Data Warehouse Suite)基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库,并高效的弹性扩缩容,支持数据可视化,通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
离线数据仓库到实时数据仓库,从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。本文不再多再介绍,之前文章已有深入介绍,如有兴趣可看这篇文章:数据仓库介绍与阿里实时数仓案例 (点击链接)。
数据湖引擎是一种开源软件解决方案或云服务,它通过一组统一的api和数据模型为分析工作负载的各种数据源提供关键功能。数据湖引擎解决了快捷访问、加速分析处理、保护和屏蔽数据、管理数据集以及提供跨所有数据源的统一数据目录等方面的关键需求。
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。
数字化转型浪潮卷起各种新老概念满天飞,数据湖、数据仓库、数据中台轮番在朋友圈刷屏,有人说“数据中台算个啥,数据湖才是趋势”,有人说“再见了数据湖、数据仓库,数据中台已成气候”……
在有赞大数据平台发展初期,业务量不大,开发者对业务完全熟悉,从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定,当时没有想过要做一个元数据系统。
最近有几个群友问我大数据怎么入门,作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢?我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据,给大家分享一下。
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中,业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业,尤其是数据驱动型企业来说,需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据,这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性,并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力,因此,数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来-据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
这篇文章是我对大三笔记的整理转载,之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
Spark主要用于大数据的计算,而Hadoop以后主要用于大数据的存储。Spark+Hadoop,是目前大数据领域最热门的组合。
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会[1]发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”,这是一个由社区驱动的活动,包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 等。
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!
当前,数据工程是一个令人兴奋的主题,这是有原因的。自出现以来,数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了,现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
随着越来越多的公司依靠数据来推动关键业务决策、改进产品供应并更好地服务客户,公司捕获的数据量比以往任何时候都多。Domo 的这项研究估计,2017 年每天会生成 2.5 百亿字节的数据,到 2025 年,这一数字将增加到 463 艾字节。但如果公司不能快速利用这些数据,那么这些数据又有什么用呢?针对数据分析需求的最佳数据存储这一话题长期以来一直存在争议。
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