HANA是什么 HANA是一个软硬件结合体，提供高性能的数据查询功能，用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析，而不需要对业务数据进行建模、聚合等。用户拿到的是一个装有预配置软件的设备。至于HANA的云服务，只是对用户而言可以在不购买相关硬件的情况下享受HANA的高性能，而HANA云服务的背后还是需要更高性能的硬件支撑的。软件方面，HANA的内存数据库（SAP In-Memory Databa
问题场景：在HANA中创建测试数据，可以使用.csv文件或者export的文件来导入。1、使用.csv文件 step1 选择new-import step2 选择Data from Local File -> next step3.选择对应的服务器->nextstep4选择.csv文件并选择需要导入的schema和新建的表(若表已经存在则选E...
原创
2021-07-14 11:49:05
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问题场景：在HANA中创建测试数据，可以使用.csv文件或者export的文件来导入。1、使用.csv文件 step1 选择new-import step2 选择Data from Local File -> next step3.选择对应的服务器->nextstep4选择.csv文件并选择需要导入的schema和新建的表(若表已经存在则选E...
原创
2022-01-29 13:39:47
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## hana插入数据的流程
在开始教你如何实现"hana插入数据 python"之前，我想先解释一下整个流程。下面是一个简化的流程表格来帮助你理解：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到HANA数据库 |
| 2 | 创建插入语句 |
| 3 | 执行插入语句 |
| 4 | 关闭数据库连接 |
接下来，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
原文标题是How SAP HANA Is Such a Fast Database，不过作者的观点是HANA的快主要源自硬件的发展，而且HANA并非适合所有的应用场景。 不过我关注的恰好是结论之外的部分。 数据访问模式的变化 存储硬件的提升，从物理磁盘到SSD, 内存，相应的数据库查询方式原文标题是How SAP HANA Is Such a Fast Database，不过作者的观点是HANA的
就想从oracle dba的角度来谈谈我对HANA数据库的看法。作为一个oracle的dba我对oracle的产品有一定的了解，但是HANA我是刚学，有什么不对的地方，大家可以指出来。下面开始： 从现在数据库的发展来看，现在最大的性能瓶颈就是：大量的数据需要从磁盘读取到计算单元。从这个点来说，SAP和Oracle想法都是一样的，也就是在计算时，最大限度的减少磁盘
1.传统磁盘数据库的基本访问模式。为了提高性能在产品和应用之间会加入缓存的内存区域。传统数据库性能瓶颈主要出现在一个是内存不够，一个IO读写效率太低。oracle 体系结构中，数据库实例的系统全局区SGA（System global area） 是核心的组成部分，它是一组共享的内存结构，里面存储了oracle数据库实例（instance）的数据和控制文件信息。SGA主要包括以下几部分：共享池，数据
# HANA 数据迁移到 MySQL 的实现流程
为了将 HANA 数据迁移到 MySQL，我们可以按照以下步骤进行操作：
## 流程图
```mermaid
graph TB
A(准备工作) --> B(连接 HANA 数据库)
B --> C(连接 MySQL 数据库)
C --> D(迁移数据)
D --> E(关闭连接)
```
## 详细步骤
1. 准备工作：确保已经安装了 H
大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很...
原创
2022-04-29 22:22:20
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大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
原创
2022-07-30 00:54:47
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
各个行业的业务数据都运行在关系数据库中，但是历史数据的保存，数据分析和数据挖掘，需要准实时的从关系数据库导入到分布式数据库系统中。本文介绍了利用ISFRAME实现数据收集和备份的方法。
原创
2013-06-01 18:44:35
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一、 Hadoop的来源 Hadoop是Google的集群系统的开源实现。 --Google集群系统：GFS(Google File System)、MapReduce、BigTable. --Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布
原创
2021-07-29 16:23:31
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
图中可以看到我们HANA ZDEV的package下有个T_DEMO的表，现在我们需要把它放到EXCEL里展示1、打开EXCEL，选择数据-来自其他源-ODBC2、选择前面我们ODBC创建的数据源可以
原创
2022-02-23 17:46:37
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散
