大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计
最近看到一篇推文，痛述MySQL不能上容器的各种理由，基本是N年前的陈词滥调，东拼西凑出的一篇水帖，文末对于数据库是否能上容器，也是模糊不清，没有确切的观点，标题倒是吸引眼球，不明就里的人容易产生一种倾向：数据库不适合容器。在如今这种信息泛滥的年代，好像否定一种事物，比接纳他更容易引起共鸣，小编君也在自问：为什么数据库容器化容易被否定？是他本身的逻辑导致的吗？做为一名数据库从业者，小编君举双手支持
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2023-03-30 10:11:39
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导读：经常有读者朋友问，传统数仓的朋友想转型大数据数仓，不知道该怎么办。今天分享这篇文章给大家，希望能帮到你们。概念与容器 为什么先说这个，其实很简单：因为绝大多数人都把这两个概念混为一谈。然后就会出现各种各样的问题：oracle不是数据库么，怎么又是数据仓库？Hive不是数据仓库么？怎么又是数据库？数据仓库、数据库是一个概念，是一些技术的集合。类同于切菜刀法和雕刻刀法；Oracel、DB2、
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2024-09-13 19:27:05
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《7文》虽然列举了7大原因，总结一下其实主要是两点：容器化数据库没有带来太多额外价值，数据库不需要经常构建和部署，也不需要经常升级，数据库实例的环境也不需要经常变，用 Ansible 也可以轻松部署和设置。引入容器带来的，安全，IO，网络等方面的技术成本和风险，如非必要，勿增实体。本文主要也从这两点开始，逐个分析。因为该文其实本质上是在分析一项通用技术的价值，所以我们先聊下如何对一项通用技术做价值
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2024-04-24 19:09:47
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作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。大数据的发展历史大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable，俗称"三驾马车"。在论文发表后，Lucene
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2024-07-31 23:47:05
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大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。另外大数据应用领域广泛，各领域采用技术的差异性还是比较大的。短时间很难掌握多个领域的大数据理论和技术，建议从应用切入、以点带面
很难预测2016年数据中心最重大的事件是什么。大数据?超级融合?混合云?我认为今年容器将会以更早、更快速的方式占领数据中心。与其他技术比如大数据需要规划愿景以及提前投资不同，容器是在应用封装、部署以及托管之后顺其自然的下一个步骤，理念或愿景不需要做出重大调整。在容器内开发并部署应用要比构建一个虚拟设备更加快速、简单。容器化架构还具有令人瞩目的运维与经济效益，许可成本更低或者免费、物理资源使用效率更
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2024-02-09 16:25:42
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本文首先聚焦到 AI 和大数据等应用 Serverless 化的最大挑战：计算和存储分离架构带来的数据访问延迟和远程拉取数据带宽巨大的挑战。尤其在 GPU 深度学习训练场景中，迭代式的远程读取大量训练数据方法会严重拖慢 GPU 计算效率。
作者：车漾、刘奖、景奇随着 IT 基础设施从物理机到虚拟机，再到以 Kubernetes 为代表的容器环境，甚至到
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2024-04-18 22:32:41
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我们在前面的文章中给大家介绍的使用大数据的医疗优势的具体内容，其实大数据的应用场景并不是局限于医疗方面，在零售方面也是可以给人们带来极大的方便的。那么在零售业方面大数据还能够给人们带来什么好处呢？我们在这篇文章中给大家详细解答一下。如果在零售方面使用了大数据，那么这样就能够了解了人们的购物意图。一般来说，零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营
容器化容器化是一种轻量级、可移植的、自给自足的软件打包方式，它允许开发人员将应用程序及其依赖环境打包在一起，形成一个独立的运行单元，称为容器。容器化技术使得应用程序可以在几乎任何环境中以相同的方式运行，无论是在本地机器、私有云、公有云或混合云中。容器化的核心概念包括：容器镜像（Container Image）：容器镜像是一个静态的文件集合，包含运行应用程序所需的所有内容，包括代码、库、框架、操作系
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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文章目录存储索引MPP算子优化向量化执行引擎数据模型导入事务标准sql高并发资源隔离 存储列示存储数据按列连续存储，按需读取多种编码方式和自适应编码在编码基础上基于Lz4算法进行压缩1:8数据压缩比存储编码方式文件格式多副本存储，自动数据迁移、副本均衡索引自动写入的智能索引前缀稀疏索引：快速定位起始行Min Max 索引：等值/范围查询快速过滤用户自主选择的二级索引Bloom Filter 索引
1.On-The-Fly observations ：Time spent per independent beams in the covered fifield of view.(nbeam: number of independent beams).2.可以一次下载多个数据库 https://irsa.ipac.caltech.edu/applications/finderchar
数据库概述一、为什么要使用数据库持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。持久化的主要作用是将内存中的数据存储在关系型数据库中，当然也可以存储在磁盘文件、XML数 据文件中。二、数据库与数据库管理系统1、相关概念概念概述DB：数
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2024-06-05 15:45:25
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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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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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随着网络、云计算的发展，数据中心市场在以下方面正悄悄变化着：未来市场的所有者是谁、技术创新趋势、以及客户购买和管理数据中心产品的方式。由于新物联网设备和边缘计算需求的激增，数据中心正变得越来越重要，到2020年海量数据需求将达到新的水平。在过去的8年里，企业在自己的数据中心硬件和软件上的支出一直停滞不前，而在云基础设施服务(如平台即服务和托管私有云)上的支出则大幅增加。此外，由于IBM和VMwar
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2024-05-12 15:32:58
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文章目录1. std::array——固定长度的顺序容器2. std::deque——双向队列3. std::forward_list——前向列表，保留指向下一个元素的链接4. std::list——双向链接列表5. std::map——键值对，pair，对数据自动排序6. std::multimap——具有相同键的元素序列，自动排序7.std::queue——先进先出队列8. std::pri
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2024-02-28 08:56:30
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概念与容器为什么先说这个，其实很简单：因为绝大多数人都把这两个概念混为一谈。然后就会出现各种各样的问题：oracle不是数据库么，怎么又是数据仓库？Hive不是数据仓库么？怎么又是数据库？数据仓库、数据库是一个概念，是一些技术的集合。类同于切菜刀法和雕刻刀法；Oracel、DB2、MySQL、Hive是一个容器，是一种工具。类同于一把刀。当我们在说数据仓库的时候，我们在说什么？说的是你用的mysq
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2024-05-06 19:25:13
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