Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着

随着智能手机的普及和APP形态的愈发丰富，移动设备的应用安装量急剧上升。用户在每天使用这些APP的过程中，也会产生大量的线上和线下行为数据。若能提前预测用户下一步的行为，甚至提前得知用户卸载、流失的可能性，则能更好地指导产品的优化以及用户的精细化运营。大数

数据抽取脚本与数据过滤并列的脚本,它的作用是对抽取的数据进行过滤。点击“数据抽取”节点，在“数据脚本”的下拉菜单必须选择“数据抽取脚本”。配置了数据处理脚本，数据的抽取流程将被改变：

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随着线下场景布局的不断发展，以及线上技术的持续推进，一个真正属于新零售的时代已经来临。走完了广州、成都、北京、深圳等四大城市后，个推技术沙龙TechDay于上海完美收官。来自京东到家、个推、亿咖通、Pinlan的技术大咖们，在上海站的现场，为大家解析并展示

产品标准版是针对个人开发场景，不支持多用户协同开发，但是有时会遇到要求其他用户查看到自己的数据门户，又可以针对仪表板查看进行权限限制。创建‘各区域年度利润金额分析’、‘用户订单详情’仪表板。数据门户中对仪表板实现字段粒度的权限设置，请参考：行级权限，在数据

作为阿里云大数据旗舰产品，MaxCompute的EB级别性能处理达到了全球领先性，被Forrester评为全球云端数据仓库领导者。最近MaxCompute重磅推出了一项重要特性：OSS外表查询功能。

在集团内部各BU以及外部阿里云生态圈中具有广泛的应用。尤其是TableStore在行级别上的实时更新和可覆盖性写入等特性，相对于MaxCompute内置表append-only批量操作，提供了一个很好的补充。*其中要特别说明的是，对于MaxCompute而

在实际产品中，主要涉及到的计算机技术包括网络、数据库和多媒体，其中后端主要是处理数据，所谓的逻辑大多是，什么情况下怎样增删改查。个人理解，各个技术之间的发展关系如下：。互联网的特点是，数据量大，数据多，希望不依赖昂贵的硬件，所以基于网络和RPC等实现了大数

数据作为新生产要素的重要性正在被越来越多的企业认同，数据可视化就是其中之一。不少的企业做了尝试，归根结底放到整个信息架构上来看，业务数据才是核心。为此，这里分享南华糖业在信息化方面的实践，原文是洋浦南华糖业集团股份有限公司CIO陆军在帆软大数据巡展上的演讲

简单说，元数据是对数据本身进行描述的数据，它不是对象本身，它只描述对象的属性。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等，就是它的元数据。元数据的价值，第一是能够从侧面描述对象;第二点就是可以结构化、信息化。比如，我们要判断一幅画的价值，除了专家直接通

　　在大数据时代，数据量日益增加，所以展现在我们面前的就有两个根本性的问题那就是，其一，海量数据如何来存储，其二就是海量数据如何分析，将数据转换为真正的商机呢？下面新霸哥将和你详细的探寻。　　海量数据存储一直是一个很重要的问题，由于现在技术在不断的发展，人

由于tcp不定时不间断的上报数据，1秒10条左右，这样高频率的操作数据库一定是不合理的，那怎么来解决问题呢。现在的效率是调用一次存储过程花费的时间是400ms左右，1秒可以存储2次。而存储过程的接口是可以支持批量插入的。批量执行没有实现，可以尝试一下看看，

数据立方体存储多为聚集信息。每个单元存放一个聚集值，对应于多维空间的一个数据点。每个属性都可能存在概念分层，允许在多个抽象层进行数据分析。最高抽象的立方体称为顶点方体。每个较高抽象将进一步减小结果数据的规模。当回答OLAP查询或数据挖掘查询时，应当使用给定

老笔记本了把光驱拆了，装一个ssd上去，装成了fedroa23,原来硬盘重装了windows7准备把开发环境换成linux,其他娱乐环境依然用win7. 2块硬盘启动顺序手动控制，然后win7安装了php环境，数据库使用以前5.5的备份，在fedroa上装

首先，拥有数据仓库可以通过提供相关信息，据此估计性能并作出重要调整，以帮助战胜其他竞争对手，可以提供竞争优势。最后，通过一致和可靠的方式长期跟踪趋势、模式和异常，数据仓库可以降低成本。

所以从定位上来讲，OLAP的定位是用来做数据分析(类BI),OLTP适合做一些事务的类的数据管理如查询如订单数据的产生。所以从本质上来讲，OLAP是读为主而OLTP以写为主。

首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和

数据仓库的组成部分有：针对数据源的分析、数据的迁移、数据的存储结构、元数据管理等。外部信息一般包括企业的法律法规、该行业的市场信息和该企业竞争对手的信息，例如该企业竞争对手的市场占有率信息）。数据的迁移部分主要包括数据的抽取、转换和加载3个部分。元数据的管

数据更新的消息是通过一台中心的MQ进行转发。先把问题简单化处理，假设A增加一条记录Message_A，发送到M，B增加一条记录 MESSAGE_B发送到M，都是通过MQ服务器进行转发，那么M系统接收到条消息，增加两条数据，那么M在把增加的消息群发给A，B，