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Python连接teradata和Ora

参考文档:http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module #! /usr/bin/python # encoding=utf-8 #连接Teradata import teradata import cx_Oracle   udaExec = teradata.UdaExec 0] + ": " + row[1])      print(row["tableName"])      print(row.name + ": " + row.val) #连接orcle数据库

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TeraData下滑看数仓行业变化

一类是老牌的数据库厂商,以TeraData、IBM、Oracle为代表;一类是新兴云服务商,以Google、Amazon、Azure为代表。此外还包括右下的一些大数据厂商,也可在数据分析场景中使用。 下面我们从数据库排名角度,看看两类玩家的趋势变化。下图中根据最新的DB-Engines Ranking的数据进行近十年的趋势变化分析。 TeraData厂商情况 TeraData作为市场的头部玩家,重点分析下它的情况。 1).公司概况 Teradata天睿公司(纽交所代码:TDC),是美国前十大上市软件公司之一。 其核心产品为TeraData数据仓库。 2).行业地位 在2019的Gartner报告(2020还没出)中,TeraData作为专注于数据分析的厂商出现在领导者象限。 从近两年信通院分析型数据库评测中,集群规模不断被打破,可见其需求之强烈。 弹性扩展诉求 企业数字化转型中,是有个逐步发展的过程。

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    Teradata天睿公司推出全新技术产品敏捷分析工厂

    为应对这些严峻挑战,全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司推出敏捷分析工厂(Agile Analytics Factory)。 Teradata敏捷分析服务包括数据科学运营项目,致力于提升客户体验,多渠道提升销售额,并打造运营卓越中心(Operations Excellence Center)。 敏捷分析工厂还依托了Teradata Velocity服务组合中的业务实践与专利技术。 Teradata天睿公司咨询与支持服务执行副总裁Dan Harrington表示:“敏捷分析工厂提供广泛、深入的专业技能、服务、技术与业务专利技术,帮助客户加速实现分析规划。 Teradata天睿公司助力全球最富创新精神的企业应对最复杂的分析问题,赢得企业普遍信任。在此过程中积累的丰富经验也正是造就敏捷分析工厂的基石。”

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    Hive在DB-Engine的排名已经超过Teradata

    Presto比Hive快400倍 也不知怎么滴,每当有一个新的数据库出来的时候,都会把Hive大哥拉出来遛一圈,踩几脚,然后再总结一下:我比你快XX倍。 01 Hive 在DB-Engine的排名超越Teradata Hive 在DB-Engine的排名中一直是排在Hadoop生态圈第一位的SQL技术. 至于为什么,原因也有很多,不过对于不是真懂的人,侧面的可以想一想,一个 “好慢”,“太老” , “没前途“ 的Apache 技术,为什么能长期霸占Hadoop SQL生态圈的C位,以至于现在还超越了Teradata 可能是老板和PM听说Spark快100倍吧 2.3 Hive 3.X 时代 最近这两年,分布式数据库进入了一个白热化的竞争阶段,云上云下数百个分布式数据库如雨后春笋般的冒出来。 甚至连Apache Kafka都跳出来说自己是下一代分布式数据库系统了。无一例外的都在以快标榜去抢夺MPP的小数据市场份额。

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    专访宝立明:万流归一,谈Teradata的开放之路

    当谈到了与其他竞争对手的对比,宝立明在专访中表示,市场上存在堆栈式和深挖核心两种策略;前者试图尝试一切,包括应用、ETI、商业智能、数据库、硬件等而后者则是深挖擅长领域,通过一个开放的途径,让更擅长其他领域的伙计们来更出色地完善你的产品 从结构化数据到非结构化数据,四海皆准的技术已不可求,大数据的分析需求促成了单一数据库到生态系统的转变,单平台多系统已势不可挡——宝立明。 其中,Teradata率先在业界将开源Unix和Linux结构应用到数据库平台上。现在看起来可能“习以为常”,但在当时却是一个非常大胆的举动。 这些商业技术既包括Teradata自己的产品,如Teradata数据仓库、Teradata Aster大数据探索平台,也包括第三方的数据库产品,如SAS以及Oracle的产品。 Teradata仍然提供了商业数据库与开源技术的融合。

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    Teradata CTO:将筛选数据的时间用来决策,机器学习如何改变商业决策模式

    大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | 钱天培 5月19日,Teradata天睿公司在上海举办主题为“数据分析 卓越业务”的2017大数据峰会”。 这是一种非线性、非关系型数据库。深度学习淡化了领域知识的必要性,使得人们在只具备些微领域知识甚至不具备领域知识的情况下也能实现数据分析的自动化。 我们来看一下深度学习是跟机器学习有什么不一样。 这些是属于非线性的、非关系型的数据库。这些领域有很多繁杂的数据,或者是缺失的数据,或者是高维度的数据,都可以通过深度学习解决,而那些线性的模型在这个集群里是难以解决问题。 Teradata技术有充分利用这样的并行处理能力,能够来开发多层的神经网络的技术,能够来推动这样一些预测,能够来覆盖很多行业。 Teradata充分地利用这些算法的发展,这些实验室能够利用GPU的开源技术,能够结合我们实时的流处理的能力。 ?

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    【学习】R语言各种优点

    Teradata® Aster R提供了预构建的并行函数、并行构造器和集成在Teradata Aster Discovery Platform中的开源R引擎,以消除这些传统问题。 企业级R Teradata Aster R库允许分析函数在数据库中的所有数据上并行运行,有效克服了这些挑战。该库简单易用,采用了类似于R语言的语法,并打包了可立即运行的预构建并行算法。 此外,Teradata Aster R解决方案还使用R语言和程序包构建了强大的程序,能够访问100多个Teradata Aster Discovery Portfolio分析产品和5,000多个开源R程序包 与其他解决方案不同,Teradata Aster R能够独一无二地支持用户在数据库内轻松执行大规模R分析,并使用SNAP框架自动优化和执行多个引擎。 Teradata Aster R解决方案充分利用了R的优势,同时摒弃了传统的限制,提供了快速、强大的分析功能。

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    大数据那些事(30):Presto之坑和萝卜傻子和骗子的故事

    Cloudera就老老实实的捧自己的Impala,Hortonworks跳进HIVE的坑和Cloudera PK,至于其他的很多公司要么去做Drill了要么有Dremel要么有传统数据库改吧改吧出来的产品 Presto这个东西一直就这样不死不活的,然后Teradata某天突然就宣布说,我们跳这个坑了。 Teradata这个公司,有点像娱乐圈的著名某满人,祖上是叶赫那拉氏,显贵过。 很不幸的是我对Teradata这个公司的感官大致等同于傻子了。到我公司里面来面试的,无论是前公司还是现公司,但凡我面过Teradata的人,不管是哪国人,简历都很牛。但是面试的时候都是一塌糊涂。 我学校实验室上下几届做数据库的每个人都接到了电面,最后当然,聊完明白论文干嘛以后,也就没有下文了。因为这个事情做多了,database的学生圈子其实不大,后来大家就知道这是骗子公司了。 最后也没见到Teradata有什么长进。傻子总是会买骗子的东西的。 再后来,等Teradata左顾右盼之后决定跳Presto的坑,然后开始猛开发Presto的时候,我就心里多少有点慌。

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    数据分析工具--R语言各种优点

    Teradata?Aster R提供了预构建的并行函数、并行构造器和集成在Teradata Aster DiscoveryPlatform中的开源R引擎,以消除这些传统问题。 企业级R Teradata Aster R库允许分析函数在数据库中的所有数据上并行运行,有效克服了这些挑战。该库简单易用,采用了类似于R语言的语法,并打包了可立即运行的预构建并行算法。 此外,Teradata Aster R解决方案还使用R语言和程序包构建了强大的程序,能够访问100多个Teradata Aster Discovery Portfolio分析产品和5,000多个开源R程序包 与其他解决方案不同,Teradata Aster R能够独一无二地支持用户在数据库内轻松执行大规模R分析,并使用SNAP框架自动优化和执行多个引擎。 简化发现过程 分析师将能够从Teradata Aster R中获益匪浅,无需再仅仅使用可装入内存的样本数据进行分析。

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    数据的艺术 Teradata数据科学家数据可视化作品集

    近日,在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展,继阿姆斯特丹Teradata Universe后,中国是全球范围内第二次展出的国家 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片,它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。 这幅图的作者是:Christopher Hillman,Teradata高级分析团队首席数据科学家。此分析是一种检测潜在保险索赔诈骗的快速方法。 这幅画的作者是Yasmeen Ahmad,她是Teradata数据科学家。查询系列:显示用于银行整合数据仓库(IDW)的数据库查询记录 社会问题的影响 ? 这幅画的作者是石棋玲,她是Teradata大中华区高级顾问。图表显示了不同的公司之间的所有金钱流动。

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    历数大数据领域不可忽视的十大巨头

    亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持,包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。 对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。 所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。 相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域,努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。

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    对话Teradata云销售总监:上云不是唯一策略,但是目前最好的策略

    Teradata全球用户大会上,大数据文摘就云储存对Teradata数据云销售总监Brain Wood进行了专访。 和“云”的发展类似,在四年半前Brain刚刚开始为Teradata工作时,“云”只是公司业务很小的一部分,而现在基本上是一切业务的核心并影响着公司的投资与决策。 ? 有的公司需要的是低延迟,有的则需要优先考虑成本,Teradata的“云”销售总监Brain认为,“我们应该为企业提供最合理有效的数据储存策略,而不只是单一的云储存。 Teradata首席营销官Martyn Etherington谈“以消费为基础的价格策略” 云储存的成本是企业考量最多的因素,这也是使得小公司对上云望而却步的原因。 而Teradata的做法是“Pay as you go”——你只需要为你想要的服务买单。例如,只需要季节性地或者小部分地使用云储存服务的企业可以个性化地定制云储存计划。

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    揭秘eBay四大系统 从行为数据中寻找价值

    “eBay的行为数据都是非结构化数据,这对于关系型数据库的压力非常大。”李炜谈到。 第二、不同系统的管理,随着eBay系统平台的越来越多样化,对于Teradata和Hadoop等系统的管理,以及搬移数据的管理都需要不断增强。 eBay与Teradata的合作已有20年之久,eBay也是目前Teradata最大的客户之一。 李炜回顾了Teradata系统在eBay上这20年中经历了多次演变,到目前为止eBay的核心数据、交易型企业级数据和用户行为数据都在Teradata上进行存储管理和应用。 用户的需求是多样化的,eBay也会有越来越多的需求,未来与Teradata的合作上,不仅仅是硬件一体机层面,在美国eBay已经开始使用了Teradata提供的云服务,并且已经落地了一些具体的应用。

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    全球最“有料”的15家大数据公司

    其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2.惠普 惠普在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。 3.Teradata Teradata在2012年获得全球第三大大数据厂商头衔,其营收总额达4.35亿美元。Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。 4.甲骨文 尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。 它在发展中将矛头直指Cloudera,这位年轻选手背后则站着微软、Rackspace、红帽、Teradata等多家战略合作伙伴。 15.MapR 大家想必听说过MapR推出的NoSQL数据库M7,这家公司与Amazon的云平台及谷歌计算引擎达成了协作关系。

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    Teradata 辛儿伦 & Joao Crespo:云计算与大数据的展望与实践

    在第七届中国云计算大会首日全体会议中,中国大数据专家委员会副主任委员与Teradata天睿公司国际部云计算解决方案专家Joao Cresp一起分享了云计算与大数据的展望和实践。 中国大数据专家委员会副主任委员 辛儿伦 Teradata天睿公司国际部云计算解决方案专家Joao Crespo则分享了金融风险预测等多个场景的大数据应用,并分享了Netflix、Bevmo 演讲过程中,Joao还分享了Teradata大数据平台的战略方向:管理服务品质协议(SLA)、整合工具和数据资源、迅速而灵活的服务、降低准入标准、提高成本效益、满足可变的业务需求、提升速度和敏捷性等。 Teradata天睿公司国际部云计算解决方案专家Joao Crespo 以下为演讲实录: 辛儿伦:尊敬的各位领导,各位朋友,非常荣幸有这个机会就云计算与大数据的展望与实践和大家进行分享

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    当航线、就业、保险的数据分析过程遇上可视化

    该数据通过加载到Teradata Aster数据库进行分析使用。 保单号码可帮助我们将呼叫中心机构的文本数据和索赔数据联系起来。但寻找共同的或重复的联系非常困难,因为它们通常是以文本形式存在的。 作者:张玉瑞 同五、担保圈焰火 ◆ ◆ ◆ 查询星座 l 关于洞察 这张可视化分析图表显示的是一个分析的过程,其分析的对象是一家英国的银行的Teradata整合数据仓库(IDW)的数据库查询记录 数据库中的表格和视图在数据集里以节点的形式存在。如果一个SQL命令中同时调取了两个表格或视图,那么两个节点之间就会建立起链接。这形成了创建图表的基础,描述了表格间的依存性。 作者:Kailash Purang Teradata新加坡公司一名出色的数据科学家,还服务Teradata在印度尼西亚的主要银行和通信行业客户。 作者: Peter Wang Teradata天睿公司大中华区的大数据COE的资深大数据顾问,是中国台湾Teradata公司的行业顾问,同时也是Teradata创新中国数据科学家的重要成员,为银行和电信开创了新的分析技术

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    从十大技术和十大巨头了解大数据

    亚马逊的核心技术运行在基于Linux的数据库系统上,截至2005年,亚马逊拥有世界上三个最大的Linux数据库,容量分别达到了7.8TB、18.5TB、24.7TB。 Teradata 对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。 所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。 相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域,努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。

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    Teradata面向大中华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

    Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin) 对此,Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin)表示:“在过去五年,企业和政府单位的许多数据和信息不是以结构化的形态存储的 但现在,Teradata基于自身的研究和开发,同时融合优秀的开源技术,已经做到无论数据是什么形态以及何种格式,都有办法协助客户做有效的数据分析。” Think Big作为全球首家大数据服务公司,自创立以来就协助各个行业的客户部署和整合开源技术,如Apache™ Hadoop®、Apache Spark™、Presto、Hive、NoSQL数据库(Apache 当问及Think Big在Teradata公司大数据战略布局中的价值时,辛儿伦特别强调统一数据架构是广受客户认可的架构,其“兼容并包”的特性促进了整个大数据分析系统的繁荣。 他表示,“Teradata通过统一数据架构实现了Hadoop等开源分析系统、Teradata Aster大数据探索分析技术以及数据仓库环境的完美整合,而借助Think Big专业的咨询服务,Teradata

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    【盘点】十大最受欢迎的开源大数据技术

    亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持,包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。 Forrester说:“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格(包括PowerPivot)、协作和开发工具市场上有很大优势,而且微软拥有庞大的用户群,但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走 10.Teradata 对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。 所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。 相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata

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    R的数据分析制霸以及企业级应用盘点

    而在企业市场,R的受欢迎程度同样如此,多个公司和项目都使用R,并将其提供给大数据科学家和业务用户,其中包括了微软的云计算Azure Machine Learning、IBM的Big R、Teradata Teradata Aster R。Teradata Aster R,通过放宽内存和处理能力限制条件,扩展开源R语言分析能力。 Library”预置100余种R语言功能;“Aster R Parallel Constructor”拥有超过5500个R语言分析工具包;“Aster SNAP Framework集成”将开源R语言引擎完全整合至Teradata SAP整合了R语言和他们的内存数据库HANA,形成一个服务于移动、分析、数据服务和云集成服务的新平台,SAP通过Rserve(与R Server的通信器)实现了这个功能。

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      腾讯云数据库(TencentDB)是腾讯提供的高可靠、高可用、可弹性伸缩的云数据库服务产品的总称。可轻松运维主流开源及商业数据库,它更拥有容灾、数据传输服务、安全服务、灾备和智能 DBA 等全套服务。 可提供于电商、金融、游戏、互联网等不同场景完美的解决方案。

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