天津卓朗产品本产品由天津卓朗投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。 大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业卓朗朗数大数据软件(简称“朗数”)是天津卓朗科技发展有限公司自主研发的一款面向企业应用的轻量级、开放式、一站式大数据产品,旨在帮助用户快速采集数据、整理数据、构建PB级数仓并进行数据服务及数据资产管理。 基于体系化设
编者按:作为业界少有的EB级别数据分布式平台,MaxCompute系统每天支撑上千万个分布式作业的运行。DAG作为MaxCompute执行引擎的核心技术之一,通过调整计算节点和数据连接边的不同物理特性,对其进行更通用化的扩展后,还可以探索一种全新的混合运行模式,也就是Bubble Execution。在「上篇」了解了Bubble执行模式的整体设计思想与架构后,接下来展开来讲一下具体Bubble模式
这里是目录一、数据建模1.何为onedata建模2.如何进行onedata建模3.建模涉及到的如何进行统一指标拆解二、建模的两点思考 一、数据建模提在开头:数据建模是整个数据的核心,涉及到很多行业最佳实践研究和落地,也涉及到很多方法论的落地,建模的好坏直接影响最终数据质量和效率,也许我不是这一块的专家,但我会尽量将我的个人经验和想法一一写出供大家讨论1.何为onedata建模阿里云
  如果现在让你阐述一下什么是“分布式系统”,你脑子里第一下跳出来的是什么?我想,此时可以用苏东坡先生的一句诗,来形象地描述大家对分布式系统的认识:  横看成岭侧成峰,远近高低各不同。  我觉得每个人脑子里一下子涌现出来的肯定是非常具象的东西,就像下面这些:  如果你一下子想到的是XX中心、XX服务,意味着你把服务化的模式(SOA、ESB、微服务)和分布式系统错误地划上了等号。  那么,什么是“
数据是企业数据价值实现的能力框架,包括数据存储 汇聚、数据开发、数据管理、数据服务、数据资产运营等能力。 技术工具是数据的物理基础设施,从工具功能的角度集中体现了企业建设数据所需的全部技术工具能力集合,是对于数据最为具象的体现形式,勾勒出了数据的外部轮廓。架构管理是依据企业自身需求对数据内部架构进行设计并持续管理的过程,其中数据架构的设计保障了数据对于大多数企业内部结
2020年7月3—4日,主办的第三届 AI 开发者万人大会(AI ProCon 2020)上。360金融首席科学家张家兴博士以“数据+AI融合——金融领域人工智能实践”为题,揭秘了360金融在金融科技领域的前沿技术理念与实践心得。张家兴认为,360金融提出的数据+AI融合概念在金融领域意义非凡,的建设能够避免各个垂直业务线从数据到AI能力的重复建设,同时可以将要不同业务的数据打通,有利
文档: 人力资源-开发文档文档写的较全,笔记只记录个人认为比较重要的部分想要该项目的视频的可以私信项目模板启动和目录介绍git拉取基础项目模板git clone https://github.com/PanJiaChen/vue-admin-template.git hrsaas #拉取基础模板到hrsaas目录安装项目依赖(定位到项目目录下)npm install #安装依赖
数据数据都是商业智能BI发展到一定阶段的产物,核心都是围绕数据数据采集、数据处理能力、算力的提升催生了大数据数据资产和数据服务催生了数据,核心的数仓建模自商业智能BI一脉相承未曾改变,最终出口还是商业智能BI可视化。缓慢被市场接受的商业智能BI首先吐槽一下商业智能BI,商业智能BI这个名字一直都没有取好,还有像数据仓库,这些名词非常的没有想象力空间,很不直观。也是经过这么多年各个商
一、背景最近由于工作原因接触了几个软件供应商,很多都向我们推荐 ESB。印象初次听到 ESB 这个概念应该是 0几年那会儿,当时应该还算个新鲜高级的东西,但是现在已经是2019年了,还有人拿着 ESB 来忽悠,真的很无用。不过正好借着这个机会,梳理一下微服务、SOA、ESB之间的差异,也便于未来再碰到类似的供应商向我们推销 ESB。二、SOA全称 Service Oriented Archite
原理篇1、Hadoop 相比传统数据仓库主要有两个优势:1)完全分布式,易于扩展,可以使用价格低廉的机器堆出一个计算、存储能力很强的集群,满足海量数据的处理要求;2)弱化数据格式,数据被集成到 Hadoop 之后,可以不保留任何数据格式,数据模型与数据存储分离,数据在被使用的时候,可以按照不同的模型读取,满足异构数据灵活分析的需求。2、数据湖(Data Lake)是一个以原始格式存储数据的存储库或
        数据是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,是一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据来自于业务,并反哺业务,不断循环迭代,实现数据可见、可用、可运营2.2 数据必备的4个核心能力&n
这是傅一平的第297篇原创作者:傅一平 现在关于数据的解释很多了,当然各有道理,但如果我问你数据数据仓库、数据平台、数据湖等有什么本质区别,你不一定说得清楚。 比如我们引入的某大厂的ETL工具BDI,你认为其是数据一部分吗? 我可以明确的告诉你,它刚出来的时候根本不能算是的东西,它只是一个偏系统级的应用
总线的概念  所谓总线(Bus),一般指通过分时复用的方式,将信息以一个或多个源部件传送到一个或多个目的部件的一组传输线。是电脑中传输数据的公共通道。 按照功能划分,大体上可以分为地址总线和数据总线。有的系统数据总线和地址总线是复用的,即总线在某些时刻出现的信号表示数据而另一些时刻表示地址;而有的系统是分开的。51系列单片机的地址总线和数据总线是复用的,而一般PC的总线则是分开的。  什么是
现在讲数据数据仓库、数据湖、数据平台等区别的文章很多了,新人与老人看了这些文章后,对于数据的态度往往是不一样的。数据新手更愿意接受数据这个新概念,但由于缺乏实践,往往抓不住本质,特别容易将其与其他概念混淆,然后领导问到底是什么区别的时候,支支吾吾答不上来。数据仓库老手接触到数据这个概念的时候,更习惯于跟原有认知体系比较,然后抓住一些本质相同的东西,甩出一句:“换个名字而已”的观点
数据定义是指通过企业内外部多源异构的数据采集、治理、建模、分析,应用,使数据对内优化管理提高业务,对外可以数据合作价值释放,成为企业数据资产管理中枢。数据是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据建立后,会形成数据API,为企业和客户提供高效
在经历了多年的信息化进程后,商业智能的概念已经深入人心。今天诸多企业已经从生产经营和各种业务场景积攒了大量数据资产。但随着前端应用的落地,更多在数据层面的问题被暴露出来,数据量大却纷繁复杂,反而严重地阻碍了对数据价值的提取和挖掘。而企业内部往往系统众多,管理独立,存储分散,传统的数仓技术已经难以从规模和效果上满足企业对数据服务的需求,这就使得整合数据资产成为当下进一步提升企业数字化水平的关键所在
近几年开始火了,各大小公司都在建设,技术、业务数据、搜索、AI…仿佛不提就觉得落伍了,那么到底什么是呢?其实大部分公司都不知道啥是,也不知道他们到底适不适合建设。目前我也在做一些实践项目,在做的过程或多或少有些自己的理解,总体来说建设路径和场景落地还是能够自洽。接下来我分享下我对技术、业务数据的理解。什么是?首先不是一门新的
前言 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。 一
# ESB 数据台架构解析 随着数字化转型的深入,企业需要整合多种数据源,以便更好地利用数据分析提升决策效率。ESB(Enterprise Service Bus)数据台架构应运而生,帮助企业实现数据的集中管理与服务化。本文将详细介绍ESB数据的基本概念、架构构成以及如何通过代码示例实现基础的功能。 ## ESB 数据台架构简介 ESB数据是一个集成架构,可以实现不同数据源之间
原创 2024-09-07 06:25:13
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1.DBus 是什么 a) DBus 是一种本地进程间通信机制,支持点对点的通信,以及广播/订阅式的通信方式. b) DBus将要传输的的数据结构化为二进制数据.包括不同长度的整数.浮点数.字符串.数据.复合类型等等. 2. DBus组成部分 DBus有两个主要组成部分,一是点对点通信的支持库,任何想用DBus通信的进程都可以引用;二是dbus服务进程,其作用类似于总线,进程可以连接到这个总线,
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