泛指非关系型的数据库，随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
java.sql.SQLException: ORA-01000: 超出打开游标的最大数 问题在一个大数据量的嵌套循环下 close() 关闭 createStatement() 根本无效，即使把执行过程封装在类里，而用循环来调用类也会有问题。
一般情况下由于我们使用的数据量比较小，因此可以将数据一次性整体读入或者写入，而且可以一次性对数据进行加工和处理。
##引言 前文回顾：《数据智能时代来临：本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章，概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求：
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
最近的大数据是非常的火，如何理解大数据与DATABASE 不同的地方，今天想瞎说八道一下，个人对大数据和数据库之间不同的一些想法。
自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。其实，一直以来，各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题：
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程
NoSQL = Not Only SQL （不仅仅是SQL） 关系型数据库：表格 ，行 ，列 泛指非关系型数据库的，随着web2.0互联网的诞生！传统的关系型数据库很难对付web2.0时代！尤其 是超大规模的高并发的社区！ 暴露出来很多难以克服的问题，NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅 速，Redis是发展最快的，而且是我们当下必须要掌握的一个技术！ 很多的数据类型用户的个人信息，社交网络，地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式！ 不需要多余的操作就可以横向扩展的 ！ Map<String,Object> 使用键值对来控制！
本文介绍了某超大型保险公司于 2023 年 11 月成功投产的全新核心保单系统，这是保险业首次采用全栈自主技术的核心业务系统。通过系统升级，该公司实现了从集中式到分布式架构的转变，借助国产 X86 服务器和 TiDB 分布式数据库显著提升了性能，为未来业务增长奠定了坚实基础。这一创新不仅在逻辑大集中的核心系统领域确立了新的标杆，同时也为金融行业关键系统的国产化建设提供了宝贵经验。
开始之前，先说说写这篇博文的背景，本来是想写MongoDB的内容，但是MongoDB又是非关系型数据库中最火的一个。我还是本着自己一直习惯的学习步骤，先有全局观，再着眼于微观，所以有必要先了解一下非关系数据库的发展历史，再开始学习MongoDB。否则，我们学习再多的MongoDB也只能是手中的一把沙，抓的越紧，剩下的越少。
上一次我们说完了用 HashSet 来进行计数了。我们可以发现，如果我们估计有N个数，那么我们至少需要N*32bit（按照int在32位操作系统下占用32个bit）的空间来进行存储，这太费钱了。有没有
Dubbo协议：dubbo 缺省协议 采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况，不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视频等，除非请求量很低。
随着业务发展越来越快，数据量越来越多，用户也越来越多，业务出现故障的几率也越来越大，而可用性是衡量一个系统的关键指标，application 由于是无状态的，可用性很好保证，当一个应用挂掉，直接切到另一个即可，最关键的是数据库的高可用，则是最复杂的。
最近接到一个需求，通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中， 由于用户量较大，经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel， 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的，所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclose($fp)
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？
在 web 初现峥嵘的那段时间 ，大部分网站都是使用的单机 MySQL 来存储用户数据，由于网站的用户与访问量不会太大，甚至大部分都使用额静态网页，与后端没有过多的交互，所以单机 MySQL 足矣
程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
一、缘起 《深入浅出搜索架构（上篇）》详细介绍了： （1）全网搜索引擎架构与流程 （2）站内搜索引擎架构与流程 （3）搜索原理与核心数据结构 本文重点介绍： （4）流量数据量由小到大，常见搜索方案与架构变迁 （5）数据量、并发量、扩展性方案 只要业务有检索需求，本文一定对你有帮助。 二、检索需求的满足与架构演进 任何互联网需求，或多或少有检索需求，还是以58同城的帖子业务场景为例，帖子的标题，帖子的内容有很强的用户检索需求，在业务、流量、并发量逐步递增的各个阶段，应该如何实现检索需求呢？ 原始阶段-LIKE
BI(Business Intelligence)，即商业智能，是一个完整的解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供分析报告，并提出决策依据，帮助企业做出明智的经营管理决策。
大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(五)No.55 <- B+Tree 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(六)No
EasyExcel 是阿里巴巴开源的一款专注于解决大数据量Excel导入导出场景的Java类库。相较于传统的Apache POI等库，EasyExcel在设计上注重性能优化和降低内存开销，特别是在处理包含大量数据的Excel文件时表现突出。
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
在 Hive 中， SORT BY 和 ORDER BY 都用于对查询结果进行排序，但它们在实现方式和适用场景上有一些区别。
楼主背景 华五某校 软件学院 无大型上线项目 无竞赛经历 无获奖经历 成绩中流 整个春招大概持续一个半月 3.11-4.25 预计会收到一两个offer(大胆奶一口)
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
作者| 阿里文娱技术专家恒磊、高级开发工程师新钱 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
近年来，从国家到地方都在积极探索政府数字化转型之路。当前，数字政府改革建设任务已经从“从无到有”的探索时期，逐渐转变为“量变带来质变”的优化时期。 从建设内容看，一体化政务服务平台相关建设目前已进入了平台互联互通和提质增效的深化建设阶段。 一方面，实现平台之间的互联互通，推动政务服务“一网通办”“异地可办”“跨区通办”,实现全链路的国产化替换成为当前阶段的重要建设任务； 另一方面，受新冠疫情影响，全国各地都在推行线上政务服务，拓展在线服务边界、提升在线服务能力、加强在线政务服务的推广应用成为现阶段的重要
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
以上是比较粗暴的方式，拿到后端数据直接在前端循环数据，然后渲染,但是这种性能非常的低。
一般系统微服务接口要同时兼容：小程序版，公众号版，H5/Wap版，App版是一项复杂系统性的工作，因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致，
1.引言 技术钻研如逆水行舟，不进则退。公司的广告业务发展非常迅猛，有目共睹，激烈的外部竞争和客户越来越高的期望，都要求我们的技术不断进步；与此同时，我们也的确在生产实践中遇到了不少的技术问题和挑战，这些都促使我们在技术上不断的尝试突破。经过两年多时间的技术钻研和应用实践，同发表上一篇KM文章时的技术状态相比，团队和项目在技术架构和一些关键技术点上都向前迈进了一大步。我们打算通过几篇文章做一个简单的经验分享，这些文章会按照在线学习和深度学习两个技术方向做一个大致的划分。笔者会以两篇文章作为整个系列的开头，团
伴随着大数据时代的到来，企业对数据的需求从“IT主导的报表模式”转向“业务主导的自助分析模式”，可视化BI工具也随之应运而生。面对如此众多的可视化BI工具，我们应该使用什么标准来筛选出最适合企业业务的
开发商城系统要做多长时间,这个受很多方面的因素影响，所以在开发商城系统的时候，第1要明确的是具体需求，越详细越好，能够有需求文档的比较好，这样可以更加准确的评估时间与费用。
有一个这样的需求，通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中， 由于用户量较大，经常会有导出50万加数据的情况。而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel， 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的，所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求。 通过以下的方式写入PHP输出流 。
本文介绍了分布式深度学习在点击率预估中的应用，并总结了相关的技术实现和优化手段。主要内容包括：基于模型的点击率预估方法、基于分布式架构的深度学习模型训练、模型在线学习以及系统优化。这些技术可以有效地提高点击率预估的精度和实时性，具有广泛的应用场景和巨大的商业价值。
随着大数据时代的到来，数据库性能优化已成为企业提升核心竞争力的关键所在。AntDB作为一款优秀的国产数据库，其性能表现在很多场景下已经能够与国际知名数据库相媲美。
AI潮流引起各行各业的革命，可以说自成熟而来，主宰了各个行业，手机要人工智能化，家居要人工智能化，语音助手也要人工智能化，当然有些领域人工智能头铁进去被各种吊打出来，比如教育行业被班主任压制，进军销售行业发现真不是销售小哥的对手，但不可否认的是，各个行业不论是新兴行业还是传统行业都在热烈的引进人工智能，历史很明显，谁不紧跟潮流，适应先进科技导致落后，不论你多厚实的家底，等待你的就是一个死字，而率先适应新科技的往往会借着科技东风扶摇而上，化鲲化鹏。不久前，人工智能的触角又伸向了分析师的position。 📷
昨天和朋友交流，联想起Oracle的两个特性，approx_count_distinct 和 SQL in Silicon，从软件到硬件，从典型SQL入手的优化，Oracle一步一步走向细节和性能的极致。 在Oracle 12c中，有一个新的函数被引入进来 - approx_count_distinct 。这个函数的作用是，当我们进行Count Distinct计算时，给出一个近似值。 TOM说，这个函数会带来5x ~ 50x的性能提升，精度可以达到97%以上。在不需要绝对精确的返回值时，这个函数可以发挥其
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
geobuilding于近日完成重要更新，支持对大数据量，大文件geojson的加载和动态编辑。
Lambda架构背后的需求是由于MR架构的延迟问题。MR虽然实现了分布式、可扩展数据处理系统的目的，但是在处理数据时延迟比较严重。实际上如果内存和CPU足够强大，MR也可以实现近实时运算，但实际业务环境并非如此，因此我们需要权衡，选择实时处理和批处理所需要数据量和恰当的资源。
Java当中常用的Excel文档导出主要有POI、JXL和“直接IO流”这三种方式，三种方式各自分别有不同的优势与缺点，下面将分行对其进行简
在离线数据研发中，随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高，数据量的不断增长，尤其得物这种业务的高速增长，必然带来数据逻辑复杂度的提升，数据量越大，复杂度越高，对任务的性能的要求就越高，因此，任务性能的优化就成了大家必然的话题，在离线数仓招聘中，这几乎成了必考题目。
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