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

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来自主题:数据存储 · 1天前
baizhaoxian无 擅长领域:存储, 备份, 软件定义存储
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金币10
来自主题:国产数据库 · 2023-01-06
lych370个人 擅长领域:云计算, 数据库, 容器
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目前用过的有中兴的golden db和pcap的tidb,腾讯和阿里也都有自己的数据库产品
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回答5
来自主题:存储 · 2022-09-13
Stevensteven 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
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作者:方勇,原华为资深存储专家,深耕存储领域20余年。以文字解读优秀公司商业战略,洞察行业发展趋势如果以1987年Symmetrix高端存储产品的诞生作为独立外置存储行业出现的标志,那么外置存储行业已经历了探索、成长和成熟三个阶段。在探索和成长期内,行业发展出大量令人惊叹的创...(more)
专栏: 趋势观点
浏览2371
来自主题:容器云 · 2022-07-22
lych370个人 擅长领域:云计算, 数据库, 容器
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跟云下一样,数据单独挂存储卷,然后把数据定时卸到数仓,做大数据处理
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来自主题:数据分析 · 2022-04-06
jinhaibo昆仑银行 擅长领域:数据库, 大数据, 安全
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数据分析类工具包括SMARTBI、TABLEAU、观远、PYTHON、R、sophon、SPSS、SAS、stata等。SMARTBI、TABLEAU、观远这些工具都是很不错的报表工具,可以进行数据的图表展示,对数据描述性分析,对于数据背后变化的原因,什么要素很重要,未来会发生什么,就不是这些工具的关注。为了做诊...
浏览1767
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来自主题:spark · 2022-03-25
airstuky某金融银行 擅长领域:云计算, 服务器, 数据库
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金币2
来自主题:信创 · 2022-02-21
1、不管是SAN、NAS、大数据存储,都是标准协议,在主机侧来说只要是标准协议的设备就可以接入,整体资源池的扩容是没问题的,只是单台设备的线性扩展可能受影响。当前来说还没有出现这样的极端情况,国内的供应情况也在改善,后续应该也不会出现,这种极端情况。 2、大数据平台存储方...
浏览1597
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来自主题:数据存储 · 2022-02-18
规划后,谁出钱,谁说了算。最好有费用核算机制,不一定真的按使用收费。提前定义好标准,按共识的标准投入和实施,比如最多支持多少并发用户,这种情况下响应延迟多少设备越多,对IT的维护来说越复杂。长期时,部分产品可能不再更新的可能性就越多。降低设备的复杂度,可以降低维护的工作...
浏览1280
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来自主题:数字化转型 · 2022-01-26
blarbla某股份制银行 擅长领域:华为DME, 大数据处理, 数据仓库
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【摘要】人工智能、大数据、区块链等金融科技底层技术逐渐成熟,推动了金融科技的应用逐渐深化,进一步实现了金融与科技深度融合、协调发展,明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度,使我国金融科技发展居于国际领先水平。这对商业银行来说,是机遇也是...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:容灾 · 2021-12-16
haizdl大连 擅长领域:灾备, 存储, 服务器
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赵海(haizdl@126.com)回顾过去,数据存储技术从90年代的DAS存储发展到今天的分布式软件定义存储,伴随着成本、可靠性、扩展性这几个核心因素的平衡,可谓是风风雨雨经历了几十年。在这段漫长的岁月当中,存储架构的发展经历了从短暂的DAS架构迅速过度到以SAN架构和NAS架构混合存在...(more)
专栏: 趋势观点
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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
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