在当今数据驱动的世界中，企业不断面对PB级数据分析的挑战。PB级数据不仅指数量庞大，更意味着业务决策的复杂度、数据处理的多样性以及信息提取的时效性。掌握PB级数据分析是推动企业发展的关键，因此，理解如何有效处理这些数据，能够显著提升企业的业务影响。
### 背景定位
在数据丰富的环境中，PB级数据分析的业务影响主要体现在决策效率和精准度的提升。通过对海量数据的深入分析，企业能够更加清晰地了解市
近日，汇集云创存储领先研发智慧的PB级cStor云存储系统产品问世。该系统是全球第一款超低功耗PB云存储系统，是国内最早实现并保持领先的云存储系统。
随着云计算的发展，各种云存储可以说是“满天飞”。而究其原因就是云存储在降低IT总体成本的同时，给企业带来了更多的便利性和安全性。而此款PB级云存储系统的推出，将更加的降低能耗。 cStor云存储系统不
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2024-01-07 18:26:18
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初识PB级数据分析利器Prestodb 兵马俑 浪尖聊大数据 初始PB级数据分析利器Prestodb什么是prestodbprestodb整体架构物理执行计划什么是prestodbprestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统，是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后，下决心开发的一款高性能查询引擎，基于java8编写，其基于page的pipeline
原创
2021-03-17 15:33:14
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初识PB级数据分析利器Prestodb。
原创
2021-07-27 11:07:57
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# Redis PB级数据的存储与管理
在现代互联网应用中，数据的存储与管理显得尤为重要。随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库在性能和扩展性上面临诸多挑战。Redis作为一种高性能的内存数据库，凭借其出色的速度和灵活的数据结构，越来越多地被应用于大规模数据存储场景。本文将深入探讨Redis在PB级数据存储中的应用，示例代码及相关概念。
## 一、Redis简介
Redis（REmote
# TB级数据分析：从数据挖掘到见解
随着数据获取技术的迅速发展，大量的数据被生成和存储，使得TB（千兆字节）级数据的分析成为一种必然的趋势。数据的规模不仅体现在存储空间，也体现在分析数据所需的计算能力上。如何有效地分析TB级数据，将成为企业和研究机构的一大挑战。
## 什么是TB级数据？
TB级数据是指大小在一个TB（1TB = 1024GB）的数据集合。随着社交媒体、物联网、电子商务等领
原创
2024-08-28 07:42:18
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5G商用，物联网加速落地，人工智能快速发展，必将产生大量的数据，形成数据洪流，给数据的管理分析带来巨大挑战！一、全球超过一半数据创建于过去两年，只有2%的数据经过了分析根据IDC2018年11月公布的数据，全球超过一半数据产生于过去两年。2018年，仅中国数据量就达到 7.6 ZB。2025年将达到 48.6 ZB，年均增长30%。其中只有2%的数据经过了分析，数据只有经过分析才有价值，从统计结果
原创
2021-05-11 14:25:13
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OceanBase是阿里开发的分布式关系型(SQL)数据库，其目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。案例：OceanBase分布式关系数据库渡过了一个成功的双十一：支持了支付宝核心的交易、支付、会员和账务等，并且创造了新的纪录：交易创建17.5万笔/秒、交易支付12万笔/秒、全天
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2023-08-31 21:16:30
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spark 高级数据分析的代码的下载地址：https://github.com/sryza/aas（数据应用） 就像香肠，最好别看见它们是怎么做出来的。第一章：大数据分析用数个千个特征和数十亿个交易来构建信息卡欺诈模型。向数百万用户智能地推荐数百万产品。通过模拟包含数百万金融工具的投资组合来评估金融风险。轻松地操作成千上万的人类基因的相关数据发现致病基因大数据时代：指我们拥有收集，存储，处理大量信
原创
2021-04-25 22:41:42
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15 时间序列：时间数据的解析与应用在很多数据分析任务中，经常会遇到处理时间相关的数据。比如电商网站经常需要根据下单记录来分析不同时间段的商品偏好，以此来决定网站不同时间段的促销信息；又或者是通过对过去十年的金融市场的数据进行分析，来预测某个细分版本的未来走势。在这些任务中，时间信息的处理都是重中之重。时间数据的处理不同于对常见的数字、字符串等数据的处理方式，时间数据处理起来往往会比较复杂。比如数
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2024-02-04 13:09:34
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先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
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2024-07-12 15:12:02
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简单数据分析数据集下载：数据集下载
下载完成后，首先解压文件创建RDD要在文件或目录上创建RDD，使用textFile方法传入文件或目录名称val rawblocks=sc.textFile("file:///media/hadoop/Ubuntu/data/donation")把数据从集群上获取到客户端最简单的一个方法，使用first，即向客户端返回RDD的第一个元素rawblocks.firs
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2023-10-26 13:15:54
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面对大量的数据，不管是技术人员还是业务人员，在处理数据时都会感到头大。对这些数据进行分析，如何关联、如何反应某几个数据字段之间的关系、以及用多种统计图展示数据的趋势就变得比较繁琐。对于一般的数据分析，人们常使用的有excel、SPSS、BDP等，我们可以使用excel来记录数据、画图、筛选，利用SPSS进行专业的数据统计，来完成我们基本的要求。值得说明的是，对于业务人员来说，excel进行数据分析
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2024-10-09 12:16:36
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信息系统项目管理师综合知识真题考点：控制成本过程的数据分析技术
控制成本过程的数据分析技术主要包括：挣值分析、偏差分析、趋势分析、储备分析
1、挣值分析(EVA)：实际进度和成本绩效与绩效测量基准进行比较。
关键指标：计划价值(PV)、挣值(EV)、实际成本(AC)
2、偏差分析：在EVM中，偏差分析用以解释成本偏差(CV=EV-AC)、进度偏差(SV=EV-PV)和完工偏差(VAC=BA
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2023-11-15 21:28:10
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好的数据分析师不仅熟练地掌握了分析工具，还掌握了大量的数据分析方法和模型。这样得出的结论不仅具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。今天老李我将从以下6个维度32种分析模型和方法逐个简略介绍，赶紧点赞收藏！战略与组织质量与生产营销服务财务管理人力资源互联网运营同时分享一下我整理的一份数据分析流程知识图谱，需要可自取。内含数据分析12个常见分析模型、18个理论
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2023-12-29 23:43:14
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# Spark高级数据分析入门指南
随着大数据时代的到来，数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。而Apache Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，已经成为增强数据分析能力的首选工具。本文将介绍Spark的基本概念，并通过实际代码示例展示如何进行高级数据分析。
## Spark基础概念
Apache Spark是一个开源的快速大数据分析引擎，其主要特点包括：
- **快速**
不管是哪个行业，当前处于任何阶段的产品经理，躲不开的一个词便是：数据分析。提到数据分析，它一般会出现在以下的场景中：做版本规划的时候，如何设立指标来进行功能验证？功能上线后，如何做数据复盘？如何通过数据来快速定位问题？在众多的数据中如何识别哪些是需要呈现的重要数据？......像大多人一样，几年前我也是试图寻求各种数据分析的书籍来找解决方案，在翻看了十几本数据分析的书后，结论如下：没想到这个行业发
# Java 亿级数据分析实现指南
## 一、整体流程
为了实现 Java 亿级数据分析，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
数据采集 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据存储
数据存储 --> 数据分析
```
步骤如下：
| 步骤 | 操作 |
|----------|------------|
|
原创
2024-03-11 03:20:37
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PB级对象存储数据迁移平台1 Optimus需求分析Optimus是PB级对象存储数据迁移平台，其脱胎于市场上常见的数据迁移场景和典型的客户需求，形成一套基于全网络、存储平台无关的全自研数据迁移平台。它与传统的迁移系统有所不同，无需客户端安装和辅助性的外置设备，全部基于网络实现自动化数据迁移。1.1. 原始需求Ø 用户购买了商用对象存储或者自己搭建了对象存储系统后（基于开源如：ceph、 mini
原创
2021-05-10 12:51:14
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# 存储pb级数据的解决方案
在大数据时代，处理pb级别的数据已经成为许多企业面临的挑战。MySQL作为一种传统关系型数据库，要想存储pb级别的数据是一项相当困难的任务。在本文中，我们将提出一种解决方案来存储pb级数据，并提供代码示例来演示如何实现。
## 问题背景
假设我们有一个在线电商平台，每天有数十亿条交易记录需要存储。这些数据包括用户信息、商品信息、订单信息等，总数据量已经达到了pb
原创
2024-03-05 04:41:39
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