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数据挖掘和数据仓库

Greenplum

数据仓库(UDW Greenplum)是大规模并行处理数据仓库产品,基于开源的Greenplum开发的大规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简单、高效,为互联网、物联网、金融、电信等行业提供丰富的业务分析...

数据挖掘和数据仓库问答精选

PLSQL如何实现oracle数据库间表结构和数据对比和同步?

回答:PLSQL Developer Tools菜单下有Compare User Objects和。Compare Table Data功能。选中表之后,点击target session...会弹出一个对比的目标数据库登录窗口,登录之后点击compare就可以对比了。如果需要数据同步点击Apply SQL in Target Session执行

zhangke3016 | 796人阅读

redis 怎样保证缓存和数据库的数据一致?

回答:(1)缓存和数据库一致的意思是,当缓存中有数据时,缓存和数据库数据相同,当没有数据时,数据库中是最新的;(2)在做增删改操作的时候,对缓存的更新有两种方式: ◆ 新增直接添加到数据库,删除和修改时先更新缓存,然后同步或异步进行数据库的更新; ◆ 新增直接添加到数据库,删除和修改时先更新数据库,再删除对应的缓存。(3)上面的操作都涉及到两个,操作 Redis 和操作数据库,当其中一个成功一个失败...

社区管理员 | 646人阅读

数据库审计和数据库防火墙的区别?

回答:数据库防火墙有数据库审计这两款产品在根本区别在于两者防护原理有区别,数据库审计旁路监测访问数据库行为并做记录,发现高危风险进行告警,但不做实质上的防御,偏向事后的追溯。而数据库防火墙则可以直接串联部署,对应用与数据库之间的访问进行阻断拦截等操作 ,拦截阻断安全威胁,起到事中防护的作用,旁路部署的话则起到的也是审计的效果;数据库防火墙是串联模式部署在应用系统与数据库之间,所有SQL语句必须经过数据库...

张利勇 | 994人阅读

大数据的现状和发展如何?现在学习大数据还有出路吗?

回答:这是一个非常好的问题,作为一名IT从业者,同时也在带大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。首先,从技术体系结构上来看,当前的大数据技术已经趋于成熟了,在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面,已经形成了一整套技术框架,相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台,不同平台也都有自身的技术特点,总的来说,当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...

alexnevsky | 793人阅读

大数据和Hadoop什么关系?为什么大数据要学习Hadoop?

问题描述:该问题暂无描述

dmlllll | 804人阅读

大数据的含义和作用是什么?

回答:大数据简单说就是现实世界数据化!而大数据对于个人的意义就是:个人与信息的强结合,个人自带可信的信息。就拿健康码来说,为什么绿码就能放行?为什么各个检查口看到绿码就放行?因为绿码 是携带了个人安全的健康信息,表示这个人是低风险的。换句话说,健康码是个人信息的一部分,而且是可信的。健康码的存在,是基于大数据的。我们人会休息,但是手机不会休息,于是我们的位置信息随时随地被记录下来,形成一个个人的行动路径...

Karuru | 806人阅读

数据挖掘和数据仓库精品文章

  • 一出上云大戏,一曲数据仓库的悲歌?

    对于一家自身组织运行历史数十年的公司来说,数据仓库会是一种有效帮助其报告和理解相关操作的方式。在数据仓库出现之前,对来自不同系统的数据进行报告与收集是一项昂贵、耗时而且常常徒劳无功的尝试,而数据仓库保...

    TigerChain 评论0 收藏0
  • 6步搭建企业的数据仓库

    ...迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验。 数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境,本身并不产生或者消费数据,基本架构包含的是数据流入流出的过程,首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓...

    Gemini 评论0 收藏0
  • 数据仓库与Hadoop需分工合作

          大数据热引发了人们对Hadoop的极大兴趣,同时也引来一些误解,认为既然Hadoop能帮助解决数据的处理和分析问题,它就可以替代传统的数据仓库。     数据仓库(数据库)与Hadoop(MapReduce)其实是两类有着很大区别的技...

    pkwenda 评论0 收藏0
  • 数据面临的挑战:当大数据遭遇云计算

    ...构及数据中心基础设施等,也会引发云计算、数据仓库、数据挖掘、商业智能等应用的连锁反应。2011年企业会将更多的多TB(1TB=1000GB)数据集用于商务智能和商务分析;到2020年,全球数据使用量预计暴增44倍,达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。 ...

    forsigner 评论0 收藏0
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    Berwin 评论0 收藏0
  • Hadoop新角色:辅助数据仓库

    曾经有段时间,大概两年前,SQL-on-Hadoop就要打开Hadoop的数据访问。这是基于以下两个原因:SQL自有的那些特征,消除Hadoop/MapReduce专家对数据访问的排他性。是的,一些架构细节也是重要的,比如SQL引擎是否直接触及Hadoop集群的...

    joyvw 评论0 收藏0
  • 数据仓库概述

    ...统的分析整理,以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行,并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快...

    马龙驹 评论0 收藏0
  • ❤ CSDN榜一博主,半年文章汇总【答谢粉丝、文末送书4本】❤

    ...堪比娱乐圈 ❤️_不吃西红柿-CSDN博客 文章标题:23篇大数据系列(一)java基础知识全集(2万字干货,建议收藏) 学习链接:23篇大数据系列(一)java基础知识全集(2万字干货,建议收藏)_不吃西红柿-CSDN博客 文章标题:23篇...

    付永刚 评论0 收藏0
  • 漫谈数据仓库之维度建模

    ...由于资历尚浅,难免会有很多错误,望批评指正! 概述 数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容: 以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。 各...

    妤锋シ 评论0 收藏0
  • 数据湖与数据仓库的区别

    ...631.png style=max-width:650px/>1、数据结构:数据仓库只能存储经过处理和提炼的数据,而数据湖存储尚未出于某种目的处理的原始数据。因此,数据湖需要比数据仓库大得多的存储容量,且数据灵活、分...

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  • 如何克服云端数据仓库数据迁移问题?

    云计算和数据仓库是合理的一对。云存储可以按需扩展,云可以将大量服务器贡献于某一具体任务。数据仓库通用功能是本地数据分析工具,受到计算和存储 资源的限制,同时也受到设计者考虑新数据源集成的能力的限制。如...

    sumory 评论0 收藏0
  • 数据环境下该如何优雅地设计数据分层

    ...单位统一、砍字段(例如用于支撑前端系统工作,但是在数据挖掘中不需要的字段)、业务判别等多项工作。 2. 数据仓库层(DW),是数据仓库的主体 在这里,从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。例如以研究人的旅游...

    CHENGKANG 评论0 收藏0
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    frank_fun 评论0 收藏0
  • MVP应用架构模式

    ... Presenter层:主要作为View和Model的桥梁,它从Model层检索数据后,返回给View层,使得View和Model之间没有耦合,也将业务逻辑从View角色上抽离出来。 View层:用户界面,通常是指Activity、Fragment或者某个View控件,它含有一个Presenter...

    fyber 评论0 收藏0

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