一.Greenplum背景 时间回到2002年,互联网行业经过近10年的发展,数据量正处于快速增长期: 1.传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据的计算需求: 2.传统数据库大多基于SMP架,纵向扩容(scale-up)模式遇到了瓶颈. 3.分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google的两篇著名论文关于GFS分布式文件系统和关于MapReduce 并行计算框架的理论引起业界的关注,分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码 系统架构概述 本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联

本文作者康祥,华为云数据库内核开发工程师,研究生阶段主要从事SPARQL查询优化相关工作.目前在华为公司参与华为云GaussDB(for MySQL) HTAP只读内核功能设计和研发. 1. 引言 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)这个词相信大家最近经常会听到,它能够同时支撑在线事务处理(On-Line Transactional Processing, 简称OLTP) 和在线数据分析 (On-Line Analytical Proc

多元分析的主要思想之一就是降维,我们已经讲过了很多降维的方法,例如因子分析.主成分分析,多维尺度分析等,还有一种重要的降维方法,就是聚类分析. 聚类分析实质上就是按照距离远近将数据分成若干个类别,使得类别内的差异尽可能小,类别间的差异尽可能大,它也是一种描述统计方法,并没有涉及假设检验. 由于聚类是根据数据间的距离来进行分类的,因此如何定义距离就成为聚类分析首先要确定的内容,统计学中定义距离的方法有几十种,最常用的是欧氏距离. 聚类的方法体系主要有三种1.非层次聚类代表方法有K-均值聚类法,基本

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#

大数据分析中Redis 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间

摘要: 开发者分会场致力于帮助开发者学习了解阿里云最新技术,为开发者设计全方位的技术成长与进阶之路. 2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启,从已开放的活动页面来看,活动分为三个阶段:2月25日-3月04日的活动报名阶段.3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段.3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段. 活动核心亮点: 作为阿里云-Hi购季最神秘的会场,开发者分会场在3月16日全网开放.下面,云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略:开发者分会场活动阵地关键词:

​互联网.物联网时代,数据激增是正常现象,但这给公司信息部门和数据分析师带来了巨大的工作量.根据以前的分析方法,有必要详细而深入地完成分析报告,即使借助数据分析工具,也要花费大量的时间和人力,更不用说大数据的激增了.需要分析的数据正在增加.不仅如此,需要满足的分析需求也在不断变化,分析工具都要支撑不住了. 难道说大数据时代,你还没更新分析工具?跨入大数据时代,数据分析工具也应快速从普通分析工具更新为商业智能BI工具.这种分析工具的更新,不仅能快速完成海量数据分析,更能更直观.灵活地分析挖掘数据.

是否有很多小白跟我一样,不会编程代码,又觉得excel操作太繁琐了,一直苦苦不知道要怎么做数据分析.前段时间我使用了一款bi系统,简直太方便了!拖拉拽就能制作分析图表.点击就能应用智能分析功能,如果这不能满足你又快又好的数据分析报表制作需求,那还有BI报表模板.主题等已预先设计调整,一键就能应用的开挂式板块.如果这还不够.Smartbi还能搭配提前预设分析模型.BI可视化分析报表模板的Smartbi解决方案.   Smartbi为各行各业制作了很多BI解决方案,覆盖多个行业,针对不同行业数据分析

http://www.open-open.com/news/view/a22597 在互联网这个领域一直有这样的说法:“如果老二无法战胜老大,那么就把老大赖以生存的东西开源吧”.当年Yahoo!与Google还是处在强烈竞 争关系时候,招聘了Doug(Hadoop创始人),把Google老大赖以生存的DFS与Map-Reduce开源了,开始了Hadoop的童年时期. 差不多在2008年的时候,Hadoop才算逐渐成熟. 从初创到现在,Hadoop经过了至少7年的积累,现在的Hadoop不仅是当年

           海量数据分析处理,向来比较头疼费劲,特别是项目资金不允许的情况下,都是优先考虑开源软件,2007使用mysql,2009年尝试greenplum(公司最终选用oracle),2010年尝试infobright,infinidb, 在几个月的测试下,还是选用ICE,       第一.不要钱       第二.性能优越,亿级表SQL的快速响应.虽然GP也相当不错,但GP的容灾,备份上开销太大       第三.压缩比高       第四.兼容mysql的语法特点,不需要建立索

摘要: 2009年这项关于大数据的技术长征开始.王坚带队,目标是自研大数据计算平台MaxCompute统一阿里巴巴内部的数据和大数据计算体系. 大数据时代,随着企业数据规模的急剧增长,传统软件已无法承载,这也推动了大数据技术的发展,Google.AWS.微软等硅谷巨头纷纷投入大数据技术的研发:而在国内,王坚也在十年前带领阿里云团队研发MaxCompute,率先在国内开启大数据计算平台的自研之路. 十年后,MaxCompute已经可以承载EB级别的数据存储能力.百PB级的单日计算能力,在公共云上已

最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破

Text文档编码识别方法 在做文档读取的时候,时常碰到编码格式不正确的问题,而要怎么样正确识别文档的编码格式,成了很多程序员的一块心病,今天我就要试着治好这块心病,这段代码的浓缩来自上千万文档的数据分析所得,可靠率极其高. 应朋友要求,需要帮他做一个文章操作工具,既然想操作,就有文件的读取和修改,本来花费几个小时信心满满把程序交给朋友的时候,朋友突然来了句,很多文章打开出现乱码的情况,我哩个去,像是晴天霹雳深深的击在我的心窝里,我突然想到了文件编码问题,而这个问题,我曾经无数次的尝试,最终都以失

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第一章的笔记 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点.后面因为8月比较忙,就主要看案例那一部分了,应用及基础部分笔记基本没怎么做. 基本上是3/4屏幕放视频,1/4开着马克飞象 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnblogs.com/weibaa

SequoiaDB 笔记 这几天翻了翻SequoiaDB的代码,记了点笔记.不保证下面内容的正确性(肯定有错的地方) 个人观感 优点 代码还不错,设计也算简洁. EDU和CB的使用让整个系统变得简单很多,让代码更关注逻辑. 从设计上应该就是一个分布式系统,麻雀虽小五脏俱全. 没用什么乱七八糟的东西改,基本是自己的代码(虽然支持SQL但是基本可以认为是通过Postgresql支持的). 八卦&吐槽 八卦一下Sequoia这个名字,本意是红杉的意思,同时丰田有款车叫这个名字,还有那个著名的红杉资本.

RHadoop实践系列之二:RHadoop安装与使用 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与

RHadoop实践系列之一:Hadoop环境搭建 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与使用