OLAP(在线分析处理)这个名词是在1993年由E.F.Codd提出来的,只是,眼下市场上的主流产品差点儿都是在1993年之前就已出来,有的甚至已有三十多年的历史了.OLAP产品不少,本文将主要涉及Cognos(Powerplay).Hyperion (Essbase).微软(Analysis Service)以及MicroStrategy几大厂商的产品. 快枪手  VS  多面手 单纯从成本角度考虑,微软的产品算是最能节省成本的,Cognos和MicroStrategy则在同一水平线,都比微软

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客服传统olap受限于关系型数据库数据容量的问题. Kylin是ebay推出的olap星型数据仓库的开源实现. 首先请安装Kylin, 和它的运

Gulp vs Grunt 前端工程的构建工具对比 1. Grunt -> Gulp 早些年提到构建工具,难免会让人联想到历史比较悠久的Make,Ant,以及后来为了更方便的构建结构类似的Java项目而出现的Maven.Node催生了一批自动化工具,像Bower,Yeoman,Grunt等.而如今前端提到构建工具会自然想起Grunt.Java世界里的Maven提供了强大的包依赖管理和构建生命周期管理. 在JavaScript的世界里,Grunt.js是基于Node.js的自动化任务运行器.201

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

本文转载自:https://www.cnblogs.com/hsydj/p/4515057.html 星型数据仓库olap工具kylin介绍 星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客

第三方统计分析埋点工具对比,神策.Ptmind.GrowingIO.国双,还有谷歌分析,谁更好?https://www.colabug.com/2985393.html GA.Mixpanel 和神策分析三款数据分析产品有何不同?https://www.jianshu.com/p/d8ab02d99a85 https://www.growingio.com/GrowingIO 官网-硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品GrowingIO (官网) 来自硅谷的新一代数据分析产品,无需埋点即可采集全

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五款app原型设计工具对比 Proto.io, Pixate, Origami, Framer & Form 本文由Panblack 翻译,原文作者 Tes Mat 我用五款“高保真”原型设计工具重新创建了IF by IFTTT user onboarding应用,目的是了解这些工具的不同之处,它们是Proto.io, Pixate, Framer, Facebook的 Origami 和 RelativeWave的Form. 看看跟原装的对比,这些再造的产物表现如何:视频地址:https://

ETL工具对比 Informatica Kettle 起源 1993年创立于 (美国加利福尼亚州)并于1999年4月在纳斯达克上市 2006年加入了开源BI组织  自2017年9月起,已被(日立集团下的公司)收购 费用 免费 昂贵 易用性 GUI+Coding,有GUI,但是要专门的训练 GUI+Coding 技能要求 ETL设计, SQL, 数据建模 ETL设计, SQL, 数据建模 底层结构 分布式 主从结构非高可用 数据实时性 支持 不支持 技术支持 无 美国 自动断点续传 不支持 不支持

什么是olap 01.绝大多数请求都是读请求 02.数据以相当大的批次(>1000行)更新,而不是单行更新;或者它根本没有更新 03.数据已添加到数据库,但不会进行修改 04.对于读取,每次查询都从数据库中读取大量的行,但是同时又仅需要少量的列 05.表格"宽",意味着它们包含大量列 06.查询相对较少(通常每台服务器数百个查询或每秒更少) 07.对于简单查询,允许延迟大约50毫秒 08.列中的数据相对较小:一般来说,都是数字和短字符串(例如,每个URL 60个字节) 09.处理

首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错误(当时至少有几百家客户需要升级新产品),所以数据转移第一要求是百分百的准确率,其次是速度要快.现在回想起来,当时要有这么一篇对比文章,那我就不会浪费

      我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品).首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错

Java中几个json工具分析 1, 环境 JDK1.6+IDE(IntelliJ IDEA)+windowsXP+GBK编码 2,分析对象 jackson1.8.2 http://jackson.codehaus.org/ gson1.7.1 http://code.google.com/p/google-gson/ jsob_lib2.4 http://json-lib.sourceforge.NET/ 3,使用实例          用两个bean进行测试,两个bean都嵌套有数组和对象,

原文地址:http://demo.netfoucs.com/u012565107/article/details/36419297# 1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Website: http://appium.io/ Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebEle

1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebElement,这个类提供的方法基本是获取信息为主,比如获取name,class,tagName,location,text,isSlected,isTouched等信息.还有一个点击事件产生函

我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品). 首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因 为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了 极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错误(当

说到硬盘检测软件,大家肯定会想到MHDD,但是MHDD真的好用?反正我觉得太难用了,只能在DOS下运行,不能在Win系统下运行:最重要的是只支持IDE硬盘模式,现在的主板几乎全部默认都是AHCI模式, 每次电脑有问题要检测硬盘的时候,要进入主板BIOS修改硬盘模式为IDE,硬盘坏道扫描完了又要把硬盘模式修改回AHCI模式,否则系统启动不了会蓝屏.所以,我不能再忍受这么不人性化的软件:而且进入MHDD的官网去看,从2000年开始的第一个版本,最后版本发布日期为2005年,早已停止了更新.现在的硬盘

在部署前期,首要任务就是考虑如何快速把基于 SQL Server 数据库的应用程序移植到阿里云的 MySQL 数据库.由于程序是基于 O/R mapping 编写,并且数据库中没有使用存储过程.用户函数等数据库功能,因此仅仅需要考虑的是数据库中的数据如何转换到新的 MySQL 数据库中.         通过度娘查找,找到如下四种可以使用的工具,并且每一种工具都有大量的用户,还有不少用户在自已的博客中写下了图文使用经验,这四种工具分别是:  ● SQLyog(https://www.webyog