大数据处理
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大数据处理大致可分为四步:采集,导入/预处理,统计/分析,挖掘
大数据处理大致可分为四步:采集,导入/预处理,统计/分析,挖掘

问题

事业单位数据存储·2020-11-06
zyp8365 · 广东省中医院 擅长领域:大数据, 存储, 大数据平台
20 会员关注
这类工具有很多,比如oracle自带的ASM,dataguard或者goldengate,sqlserver自己的mirror等,数据存储平台主要用数据层的迁移工具,会更稳定,更安全
事业单位数据存储·2020-11-03
zyp8365 · 广东省中医院 擅长领域:大数据, 存储, 大数据平台
20 会员关注
值得提出的是,如果想系统越可靠,相应的系统架构的复杂性会越高。系统可靠性问题应该从存储、服务器、数据库、应用等多个层面去统筹考虑。楼主数据库是sqlserver,得看数据库版本,首先建议先将数据库升级到sqlserver2014等较为稳定的版本,然后可以使用sqlserver可用性组等双机...
银行数据库一体机·2020-06-09
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
这两种方式可以从性能以及价格等方面进行考虑,如oracle数据库一体机产品,从选择的2种方式就价格及性能等方面进行考虑,若一体机的话产品选择面比较窄,可供选择的厂家不多,若采用全闪存储的话可以从多家厂商中进行选择,特别是对于招投标越来越严的形式下也是比较好的一种方式。...
银行大数据·2020-06-01
Steven课题专家组 · steven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
77 会员关注
完全没问题先把主数据提取出来,构建数据服务,各个集市都会用得到。每个集市就相当于一个业务应用,有新的集市就可以复用这些主数据服务来构建,实现敏捷,提升效率当然具体业务需要具体分析,一般原则可以这么理解...
银行分布式数据库·2020-05-27
Dingk · 张家港行 擅长领域:数据库, 服务器, 分布式系统
11 会员关注
分两部分,一是将批处理交易化,借助于分布式数据库带来的高并发能力,快速批量处理,这方面需要应用支持,像我行的核心日终处理根据分布式特点,采用shardkey进行批次拆分,不同执行器抓取不同数据,任务分配到各个执行器执行,极大的提高了跑批效率。另一部分是传统批处理,批量更新从设计...
互联网服务数据加密·2020-04-22
pysx0503联盟成员 · 第十区。散人 擅长领域:存储, 服务器, 备份
748 会员关注
按你说的要求。我觉得不会有免费的解决方案,毕竟敏感涉及到敏感数据的行业不多。免费的解决方案也肯定无法适用在这样特殊的行业中,真的有免费的。产生问题的时候也会有很多责任问题。所以我觉得不要考虑免费的解决方案。做数据加密的行业中。接触的不多。之前做分保找过北...
能源采矿数据分析·2020-04-01
zhuqibs · Adidas 擅长领域:云计算, 服务器, 存储
58 会员关注
非常好学啊,可以看看这个教程,版本可能比较多,内容还是比较全的
保险Hadoop·2020-02-26
呱呱爱吃瓜 · 银行 擅长领域:大数据, 服务器, 数据库
(1)、 combiner 有时一个 map 可能会产生大量的输出, combiner 的作用是在 map 端对输出先做一次合并,以减少网络传输到 reducer 的数量。 注意: mapper 的输出为 combiner 的输入, reducer 的输入为 combiner 的输出。(2)、 partition 把 map 任务输出的中间结果按...
证券Kubernetes·2020-01-07
Luga Lee联盟成员 · None 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
46 会员关注
默认存储再在etcd键值存储系统,当然,也可以存储在其他平台

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