大数据简介: 大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点： 1、高容量：数据集合通常包含海量数据，可以是数TB或PB的级别。 2、高速度：数据集合的更新和处理速度非常快，要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性：数据集合中包含多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值：数据
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2023-11-10 11:01:31
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如今，大数据可能会以一些有趣的方式改变一些旧工具。Microsoft Office Access就是一个很好的例子。Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine和图形用户界面两项特点。Microsoft Office Access不再是简单的创建桌面数据库软件,它是一款能够帮助用户针对数据快速构建
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2024-04-15 12:03:47
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大数据数据库与深度学习的结合正在推动技术的前沿，尤其是在数据处理和深度学习模型的训练上。随着数据量的不断增加，如何有效地管理和利用这些数据成为一个重要课题。本文记录了在这一领域中的探索过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了有效地进行大数据数据库与深度学习的集成，我们首先需要搭建一个适合的开发环境。当前，以下技术栈是比较常见且兼容性良好的选
在大数据处理当中，数据库无疑是提供关键性支持的技术之一，面对不断新增的海量数据，更加需要数据库提供稳定的底层支持，才能支持数据处理其他环节的工作。今天我们来做一个简单的大数据与数据库技术介绍。 谈到大数据，可能很多人首先想到的就是Hadoop，不得不承认，Hadoop在大数据处理的诸多技术框架当中，占据着非常重要的地位，堪称大数据技术领域的“老大哥”。而数据库技术，似乎不常被提起，但是同样不该被忽
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2024-03-26 15:38:56
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通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
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2024-06-07 17:54:29
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说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
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2023-07-22 14:08:41
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大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
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2023-07-07 15:15:33
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# 如何在MySQL中查询大数据与大数据专业的数据库
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MySQL中查询大数据和使用专业的数据库。
## 整体流程
以下是实现这一目标的整体流程，用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库和表格 |
| 3 | 导入大数据 |
| 4 | 优化查询语句 |
| 5
原创
2023-08-19 08:52:34
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什么是大数据?多大的数据量可以称为大数据?不同的年代有不同的答案。20世纪80年代早期，大数据指的是数据量大到需要存储在数千万个磁带中的数据;20世纪90年代，大数据指的是数据量超过单个台式机存储能力的数据;如今，大数据指的是那些关系型数据库难以存储、单机数据分析统计工具无法处理的数据，这些数据需要存放在拥有数千万台机器的大规模并行系统上。大数据出现在日常生活和科学研究的各个领域，数据的持续增长使
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2024-08-26 00:05:49
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关系型和非关系型数据库1 关系型数据库：Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL（1）关系型数据库的特性关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库；关系型数据库的最大特点就是事务的一致性；简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。（2）关系型数据库的优点容易理
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2023-11-30 11:14:53
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文章目录Hbase数据库介绍特点表结构逻辑视图RowKey列簇时间戳cellHbase集群架构 Hbase数据库介绍HBase 是基于 Apache Hadoop 的面向列的 NoSQL 数据库，是 Google 的 BigTable 的开源实现。HBase 是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。HBase 和传统关系数据库不同
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2023-08-16 17:24:22
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# Java 大数据数据库实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Java进行大数据数据库的开发，可能会觉得有些困难。不过，没关系！本文将为你详细介绍整个实现流程，并提供必要的代码示例，让你能够逐步上手。
## 整体流程
实现大数据数据库的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 05:15:56
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首先声明：数据库的大数据处理一般不在实际操作中应用，这是为了避免数据库被占用，而导致资源不能被访问，还有内存分配等方面出现。基本概念：大数据也称之为LOB(Large Objects)，LOB又分为：clob和blobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob，而没有clob，mysql存储大文本采用的
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2023-11-15 21:51:16
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数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。比如学生表（学号、姓名
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2024-06-17 15:33:21
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1.3. 数据库与数据仓库的区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作
原创
2022-03-04 16:39:40
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存储过程如同一门程序设计语言，同样包含了数据类型、流程控制、输入和输出和它自己的函数库。存储过程作用：(1) 存储过程通过参数传递,安全性高,可防止注入式攻击.(2) 查询的语句在存储过程里,与程序不相关,如果以后要修改程序或者数据库,都不会出现连锁反应,增加系统可扩展性.(3) 网站执行查询的时候,只需要传递简单的参数就可以了,无论是代码优化上还是查询优化上都可以做到高效.(4) 允许模块化编程
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2024-08-27 13:08:12
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1.3. 数据库与数据仓库的区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操 作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为...
原创
2021-08-18 02:17:16
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中大型数据库指的是数据库比较大，数据变化量比较大。对应中大型数据库来说，一般都不允许数据出现丢失情况，那么我们应该把数据库的恢复模式设置成完整。比如我们有一个数据库周一大小为200GB，周二大小变为230GB，周三大小变为250GB，周四大小270GB，周五大小变为290GB，如果我们制定数据库的备份策略是每天进行完整备份，那么一个星期我们的磁盘使用量就要达到了上千G，此外每次备份这样大的文件使用
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2024-01-06 11:38:41
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SQL数据库是一种非常有用的数据库，但随着数据规模的不断增长以及数据模型的日益复杂，关系型数据库已经出现很多不适应的场景，NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟，对于NoSQL的拥护者，更提倡运用非关系型的数据存储。下面一起来看看主流NoSQL数据库系统的对比：1、NoSQL数据库的种类（1）临时性键值存储数据库：Memcached、Redis（2）永
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2024-03-04 23:36:00
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发现问题最近项目中遇到需要导数据到远程数据库中，数据库服务器与应用程序服务器不在一台服务器上。 之前项目中使用insert all into table A(col1,col2) values (1,1) table A(col1,col2) values(2,2) select 1 from dual,导入600+M文件需要一个小时。 发现还有个3G的文件需要导入，算下来需要5-6小时。效率太差
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2024-01-20 01:14:06
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