湖仓一体实时分析
湖仓一体实时分析是指将仓储系统与数据分析系统集成在一起，实现实时数据分析和决策。这种系统可以帮助企业更好地管理库存和仓储，提高效率和准确性。
湖仓一体实时分析的优势在于能够实时监控库存和仓储状况，及时发现问题并进行调整，从而提高企业的竞争力。它可以帮助企业更好地管理库存和仓储，提高效率和准确性。
应用场景包括零售、物流、制造业、电商等。
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这些产品可以帮助企业实现湖仓一体实时分析，提高库存和仓储管理效率和准确性。
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我想将它们组合在一起，创建大的xml文件(每小时一个文件左右)，并将其转换为大的csv file.Then，我想将其复制到azure data lake store中，这样我就可以使用U-SQL脚本对其进行进一步的分析
浏览 0提问于2017-09-09得票数 1
1回答
还支持用户可能要求从该特定设备获取实时信息的情况。
我有一些可以用于数据流分布式处理的工具，但对于如何与IOT设备接口没有太多的想法。所以我才开始调查FIWARE。问题:如果我要使用FIWARE GEis作为设备代理，从设备接收数据并转发到实时处理管道，我应该使用哪个GEis？哪些具体的实现？
浏览 4提问于2015-11-19得票数 0
2回答
我想使用c#应用程序实时处理此数据，该应用程序相当复杂，并将输出事件发送到其他服务(可以是存储或PowerBI)。您认为最好的架构方法是什么?1.尝试使用c#代码处理流分析中的数据，我知道.Net支持天青流分析，但我认为还为时过早？有这种方法的经验吗? azure流分析是否支持复杂的c#算法?2.将数据存储到azure数据湖并使用数据湖分析来处理数据？
非常感谢您的经验和建议。非常感谢
浏览 0提问于2017-07-05得票数 0
7回答
我听说了数据湖这个新名词。我在谷歌上查到了
数据湖是一个大规模的存储库和处理引擎.数据池提供“任何类型的数据的大量存储、巨大的处理能力和处理几乎无限并发任务或作业的能力”。术语数据湖通常与面向Hadoop的对象存储相关联。在这种情况下，组织的数据首先加载到Hadoop平台，然后将业务分析和数据挖掘工具应用于其驻留在Hadoop的商品计算机集群节点上的数据。我对Hadoop和数据湖有点困惑。两者之间的区别是什么。如果它们是相同的，为什么会出现这个词。或者如何定义数据湖。
浏览 8提问于2016-03-14得票数 16
它允许近实时数据。
我不需要接近实时的数据。有谁能告诉我他们在传统分析数据仓库中使用"Synapse Link“的知识吗？
提前感谢
浏览 5提问于2022-09-22得票数 0
1回答
从DynamoDB表创建数据池
、、、、
我们有一个服务，其中一个DynamoDB表~50 is是我们的特性存储库，用于实时在线应用程序。但是，我对什么是一个很好的体系结构感到困惑:我对数据湖的理解是，您应该使用一个存储服务(即S3)来存储没有处理的原始数据。我是不是漏掉了数据湖管道里的东西？
浏览 7提问于2021-08-13得票数 1
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目前，我们将把Redshift和我们的PostgreSQL RDS数据库链接在一起，以实现机器学习功能，这样我们的ML服务器就可以在一个地方查询和连接数据。
对于选项2，性能如何(我们当前的红移量为80 7GB，postgresql为7GB)。
浏览 6提问于2020-06-14得票数 1
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1回答
业务需求是对客户组合进行实时评估。简化形式涉及: 1)接受市场价格(货币、商品等)，2)对每一价格滴滴答答，计算每一头寸的当期利润，并将其转换为客户账户货币；3)分析每个客户的总市盈率和所有头寸的数量，并在必要时产生信号4)在客户一级的计算必须是顺序的也就是说，所有的仓位都必须用它进入系统的顺序中的每一个滴答来评估，并且必须根据相同的价格计算总计，即使客户有1000多个仓位。5)分析了按符号/客户类型/国家/etc汇总的系统中所有职位的数量/趋势。
浏览 0提问于2015-05-08得票数 0
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根据我的初步理解，数据湖存储是一个可以存储任何类型的数据的存储。我认为，HDInsight也做了同样的事情。如果HDInsight可以用于文件存储或任何类型的存储，那么为什么要使用数据湖?如果有人能详细说明这一点，那就太好了。谢谢。
浏览 7提问于2018-06-04得票数 12
我们希望确保我们有能力访问我们的数据，并且将其摄入到我们的分析数据湖(一些实时的)中。我正在寻求关于供应商和他们的解决方案我们应该有哪些要求/更喜欢什么的建议？分阶段表-我们是否应该请求供应商将其DB表(作为文件)进行阶段，并将加载到我们(或他们的)数据湖环境中。这将是一个原始数据源分析和数据存档。我关心的是增量更新。
浏览 7提问于2021-10-13得票数 0
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一方面，我们希望在仪表板上显示“几乎”实时的数据(由于转换等原因造成的延迟是可以接受的，但是仪表板需要非常频繁地刷新，比方说每分钟刷新一次)，但我们也希望存储转换后的数据并在以后查询它，例如，仅在给定的一天可视化数据
浏览 15提问于2020-07-24得票数 0
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我能够发送数据到事件中心，这是由流分析和发送到数据湖。但是，对于一些我觉得奇怪的事情，我有几个问题要问。如果有一个比我更有经验的人能够回答我，我将不胜感激。这里是我的流分析中的SQL * [my-data-lake] [my-event-hub]
我应该将100%的数据存储在一个文件中我还注意到，文件一创建就可用，并且是实时写入的，在下载/显示文件时，我可以看到文件内部的数据截断。而且，在结束之前，它不是一个有效的JSON。如果我
浏览 3提问于2018-01-13得票数 0
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今天，我使用SSIS来构建一个数据仓库，以及一个本地数据网关，以确保将数据传输到Azure分析服务，而该分析服务又被Power BI报告使用。有许多可能性，但重要的是客户体验，报告是快速和稳定的，如果可能的话，可以处理接近实时。
我体验到了在azure中SSIS的繁琐和昂贵。有没有让在azure中获取数据既便宜又快速的机制？我需要数据仓库(Azure SQL数据库)还是使用数据湖作为数据存储更好？也需要进行增量加载。如果我需要做一些转换呢？我应该使用Power BI数据流，还是需要创建Azure数据流来实现这一点？
浏览 0提问于2021-03-08得票数 1
1回答
我在一家中型物流公司的数据部门工作，该公司正从“老派”的前提下BI数据仓库转向一种更“现代”的基于云的数据湖方法。另一个上下文:数据团队是独立于应用程序开发团队的。现在，大多数应用程序都在向我们的新数据平台实时提供数据。在典型的“分析性”/“长期”报告(技术上: Redshift->PowerBI)之上，我们已经开始在这个新平台上创建更多(近)实时解决方案(典型示例:现场用户使用的实时操作仪表板，用于进行操作决策)(技术上:lambdas->角JS)
我可能错了，但这种实时<
浏览 0提问于2022-04-07得票数 1
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我正在使用MySQL作为我的项目的数据库，在接下来的几周内，我们将从开发环境迁移到生产环境，那么在生产环境中监视数据库状态的计划是什么？
浏览 2提问于2014-08-18得票数 0
此外，如果你想要一个实时分析-使用。如果你想要雅典娜一样的经验-使用ADLA (仍然它不支持ADLS gen2)。
浏览 1提问于2020-05-27得票数 8
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和大多数企业公司一样，我们在Hadoop中建立了一个数据仓库，在Hive中支持用户查询，现在，经过几个月的用户接受测试之后，每个人都对最终用户使用它不是标准(Oracle/Netezza)数据库进行即席数据分析感到有点惊讶
浏览 0提问于2019-01-17得票数 0
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