随着前端技术的飞速发展，大数据时代的来临，我们在开发项目时越来越多的客户会要求我们做一个数据展示的大屏，可以直观的展示用户想要的数据，同时炫酷的界面也会深受客户的喜欢。大屏展示其实就是一堆的图表能够让人一目了然地看到该系统下的一些基本数据信息的汇总，也会有

从1990年数据仓库之父比尔·恩门提出数据仓库的概念，ETL作为数据仓库的核心组件，在传统的数据仓库中是服务于数据采集，数据处理，大数据时代来临，对ETL的理解也由升级到这个层面。如果你也考虑建设企业级数据仓库可以作为参考。建设数据仓库的模式有由上而下以及

垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中，这种拆分在大型网站的演变过程中是很常见的。当一个网站还在很小的时候，只有小量的人来开发和维护，各模块和表都在一起，当网站不断丰富和壮大的时候，也会变成多个子系统来支撑，这时就有按模块和功能把表划分出来的需求。

可以来源于许多不同的数据源。而且不管数据是来源于何处的，都有可能在DataSet内部存储的数据之间创建关系。当我们面对包含有同一事物相关信息的两个数据库时，并且您还需要将这些信息以连贯的方式集中到一起，这种情况下利用该对象对我们是很有帮助的。下面我们将引入

一台DL580 G5 BAY5上一块300G硬盘与06月07日亮红灯报警，在06月08日惠普金牌服务工程师更换上新硬盘后，后台同步数据20~30分钟后，同一阵列中另外一块BAY2硬盘亦亮红灯，操作系统死机。重启服务器后，无法正常进入操作系统，LOGVOL0

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有时候我们需要在程序中加载多个数据源，用spring jpa可以实现，网上有许多资料，要指定哪个包下面的类使用哪个数据源，个人觉得这种方式不够灵活，不是我想要的。我是想通过多个jdbcTemplate的实例，不同实例操作不同的数据源，甚至不同的实例操作同一

LargeDataBatch是一个轻量级大数据处理工具,提供简单易用的API。在项目开发过程中,经常会遇到大数据问题处理问题，比如上G的数据需要入库,同时对数据的处理通常会有内存限制和处理时间要求。基于此,开发此代码,可通过调整参数达到要求。在数据提供者提

本文将从客户端程序如何调用Consumer获取到最终Kafka消息的全过程以图解的方式作一个源码级别的梳理。

Spring+Ibatis数据库水平分库http://blog.csdn.net/hbzyaxiu520/article/details/6130733 数据库水平切分的实现原理解析－－－分库，分表，主从，集群，负载均衡器http://www.itoki

在线数据迁移，是指将正在提供线上服务的数据，从一个地方迁移到另一个地方，整个迁移过程中要求不停机，服务不受影响。根据数据所处层次，可以分为cache迁移和存储迁移；根据数据迁移前后的变化，又可以分为平移和转移。平移是指迁移前后数据组织形式不变，比如Mysq

我们可以自动应用简单的配色方案，而无需手绘几百个训练数据示例吗？监督式机器学习的一个大问题是需要大量的归类数据，特别是如果你没有这些数据时——即使这是一个充斥着大数据的世界，我们大多数人依然没有大数据——这就真的是一个大问题了。对于一部电影长度的视频，因为

数据分析师对这些都要了然于心。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。这可以帮助数据分析师更加有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常

在这个互联网飞速发展的时代，如何学习到新技术做到自己不被淘汰，在职场上走出自己的色彩。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个，一个是Cloudera公司推出的CDH，一个是Hortonworks公司推出的一套HDP，其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具，CDH对应的是Cloudera Manager，国内也有像

全球领先的独立企业数据集成软件提供商Informatica公司近日宣布了Informatica 9.5的多项进展，使得Hadoop成为企业级之选。通过交互性、生产力及可管理性，Informatica 9.5提供全新及扩展功能，释放了Hadoop的潜能，使用