数据存储和成本管理：有效的降低存储资源的消耗，节省存储成本，是存储管理孜孜追求的目标；一般从 4 个方面优化存储：数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理；一、数据压缩实际中的数据存储情况：在其它分布式计算系统中，为了提高数据的可用性和性能，通常会将数据存储 3 份；这就意味着存储 1 TB 的逻辑数据，实际上占用了 3 TB的物理空间； MaxCompute 提供了 arch
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2023-08-25 19:44:05
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27日，百度CEO李彦宏在出席中欧商学院EMBA毕业典礼时与中欧学员展开对话，他就“百度云”战略未来盈利模式发表了看法。李彦宏表示，整个移动互联网尚没有一个被真正证明的商业模式，但百度已为云战略设想了两大盈利方向：一是移植互联网的广告模式，二是采取应用收费的分成模式。李彦宏在中欧的对话活动中表示，“云”的商业模式还有待进一步探索，不过已经有两种设想。他表示，第一种模式和现在互联网模式类似，利用应用
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2024-09-14 16:35:52
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入和发展，IT运维成为了企业运营的必需品。许多企业的IT预算相比于去年虽然有了很大的提高，但总体来说还是非常紧张。上周，我参加了一个CIO沙龙研讨会，现场调查问到目前CIO在IT运维中最关注的问题是什么时，大多数CIO表示最关心的是运维成本过高。这要求CIO除了穷尽一切降低成本的常规办法外，还需要有针对性的创新方法来迎接挑战。 此次调查显示在过去
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2024-01-31 04:49:16
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大数据分析成本
随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为了当今社会中不可或缺的重要资源之一。大数据分析作为利用这些数据来发现商业洞见、优化决策和提升效率的手段，受到了越来越多企业和机构的重视。然而，虽然大数据分析的潜力巨大，但同时也伴随着一定的成本和挑战。
首先，大数据的获取和存储成本是大数据分析过程中的一个重要方面。大数据的获取需要投入相应的硬件设备和软件系统来进行数据的采集和整
原创
2023-12-27 03:37:24
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大数据分析的成本问题包括数据存储、处理能力、维护管理等多方面的费用。在这个不断发展的领域，如何高效地分析海量数据同时控制成本，是每一个企业必须考虑的问题。本文将详细探讨如何解决大数据分析的成本问题，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
首先，我们需要对不同版本的分析工具进行对比，辨别各版本间的特性以决定最适合我们需求的工具。以下为版本特性对比表：
现今的科技发展日新月异。尤其是存储方面，表现的极其突出。从技术、用户和应用方面来看，其发展速度超越了其他IT领域。同时也带来了相应的问题。数据中心和企业的管理者们都面临着如何选择存储阵列的困惑。通常的解决方案早已被大肆宣传开来，例如像闪存存储或诸如WAN优化等这些被炒作已久的技术似乎已在人们脑海中变得根深蒂固。下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物”，而只是更具实用性并让企业的花费更具价值。这七个建议应使管理者考虑从新制定他们在2012年的存储预算。根据现有的存储基础设施、资源、数据的特点和所需的访问重新审视市场上存储的关键点，当今正是非常恰当的时机。而存储的关键就在于在提高
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2011-11-09 08:20:00
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现今的科技发展日新月异。尤其是存储方面，表现的极其突出。从技术、用户和应用方面来看，其发展速度超越了其他IT领域。同时也带来了相应的问题。数据中心和企业的管理者们都面临着如何选择存储阵列的困惑。通常的解决方案早已被大肆宣传开来，例如像闪存存储或诸如WAN优化等这些被炒作已久的技术似乎已在人们脑海中变得根深蒂固。下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物”，而只是更具实用性并让企业
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2022-12-05 12:05:36
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内容从阿里云大数据成本优化方案、增效篇：云上大数据与开源对比、降本篇：数据平台与引擎降本、云原生一体化数仓成本优化案例等四个方面进行深入讲解。
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2022-11-14 06:26:22
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现今的科技发展日新月异。尤其是存储方面，表现的极其突出。从技术、用户和应用方面来看，其发展速度超越了其他IT领域。同时也带来了相应的问题。数据中心和企业的管理者们都面临着如何选择存储阵列的困惑。通常的解决方案早已被大肆宣传开来，例如像闪存存储或诸如WAN优化等这些被炒作已久的技术似乎已在人们脑海中变得根深蒂固。
下面的七个存储解决方案的建议不是基于任何技术的“新生事物&rdquo
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2011-11-09 21:09:18
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在当今世界，可用的数据量在不断增长，因为许多企业和公司能够汇编各自行业的信息。 当然，大数据分析为他们提供了优于竞争对手的优势，可以确定他们需要改进服务或产品的哪些领域，销售可能增加或减少以及市场上可能存在漏洞的地方。 这表明了在多个组织中使用大数据分析的重要性。一位研究人员曾经声称，先进的分析工具有助于获得更深刻的见解和发现，这将挑战业务中的假设。此外，业务分析师和用户还将获得更多信息，
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2023-12-28 18:52:31
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# 大数据分析系统的应用成本实现指南
在现代企业中，大数据分析系统的应用已经成为了提升业务决策的重要工具。然而，对于刚入行的小白来说，可能对如何实现这一系统的应用成本感到迷茫。本文将提供一个系统的步骤指南，以帮助你更好地理解并实现这一目标。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
作者陈文，公众号：陈文日记，90后草根创业者，5年自媒体经验，聚焦体育自媒体和小红书商单，关注我，越分享收获越多。上周电脑坏了，出现了蓝屏或是进入桌面后，突然卡顿，鼠标和键盘都无法使用，我感觉完蛋了，可能是硬盘坏了。这个电脑存放着好几年的数据，电脑不值钱，数据很值钱，后面急忙去线下找人修理一下。线下的师傅打开机箱，原来是风扇不转了，硬盘也可能有坏道，检测了一个小时，决定换个256的固态硬盘，重装系
全球企业大数据支出已从2018年的1220亿美元增长至2023年的3250亿美元（Gartner数据），其中计算与存储成本占比超70%。计算资源（CP
这篇文章原载于：http://siliconangle.com/blog/2016/10/04/gartner-warns-big-datas-bubble-may-burst-as-enterprises-plot-investments-elsewhere/，在云头条微信公众号上有中文译文。本文转载该中文译文如下。【注：本人观点认为，大数据只是一种技术支撑，客户投资还是在具体业务领域而非专门针
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2016-10-09 22:13:30
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在当前大数据时代，如何通过使用Hadoop大数据和数据湖来降低存储成本，成为了许多企业关注的核心问题。通过优化环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案，可以有效地实现这一目标。以下是我在这一方面的一些思考与过程记录。
## 环境配置
为了搭建Hadoop大数据与数据湖的环境，首先需要进行一些基本的环境配置。以下是我为此而设计的流程图：
```mermaid
flowchar
近日以来，全国多地持续不断的高温让我们亲眼见证了鄱阳湖、洞庭湖在一个月内“缩水”近70%；动物园里的黑熊、猴子只能舔冰消暑；因为高温，热射病例频频发生……“空调，WiFi，西瓜”俨然成为了居家生活的标配，而空调，则一跃成为了季节内的热度产品。
据此，前嗅基于数据采集与数据分析的全流程技术，制作了一份行业调研报告——《2022年空调产品研究报告》，本报告对国内外空调行业的供给与需求状况、相关
构建预测模型需要整合多源数据：交易记录、商品属性、用户画像、物流信息和历史退货记录。关键特征包括商品类别、价格、促销活动、用户购买频率、收货地址距离等。通过上述方法，企业可将退货预测准确率提升40-60%，显著降低逆向物流成本。实际应用中需根据具体业务场景调整特征工程和模型参数，持续优化预测效果。通过大数据分析技术，可以提前预测退货概率，优化供应链决策。处理概念漂移问题需要定期重新训练模型，建议设置自动化流水线跟踪准确率下降趋势。XGBoost算法适合处理高维特征和类别不平衡问题。
大数据是大势所趋，地球人都知道。但是想体验和学习使用大数据系统，却没那么简单。至少要先注册云账号，开通 ODPS 服务，建立自己的 project，下载并配置好 odpscmd 这样的工具，然后学习使用各种命令来执行诸如建表、上传数据、跑 SQL 作业等任务。现在，我们提供了 ODPS notebook 来简化这一流程，只要访问 http://notebook.odps.online&n
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2017-03-14 18:20:55
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在信息技术领域，系统集成是一个至关重要的环节，它涉及到将不同的信息系统、网络设备、应用程序等整合在一起，以实现高效的数据交互和业务流程。然而，系统集成并非一项简单的任务，其实施过程中需要考虑多种成本因素。本文将详细探讨系统集成成本包括哪些内容，帮助读者更好地理解和规划相关预算。
一、硬件设备成本
系统集成往往需要购买和配置各种硬件设备，如服务器、存储设备、网络设备等。这些设备的选择取决于系统
原创
2024-07-08 12:01:57
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“每个人的时间都是有限的，在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。”
笔者从 2008 年开始工作到现在也有 12 个年头了，一路走来都在和数据打交道，做过很多大数据底层框架内核的开发（Hadoop，Pig，Hive，Tez，Spark），也做过多年上层数据计算框架（Livy, Zeppelin）以及数据应用开发，包括数据处理，数据分析以及机器学习。现在是 Apache Mem
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2021-06-23 10:43:29
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