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大数据存储 分析

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用好阿里云分析型数据库大存储实例,大幅降低大数据应用成本
在企业的业务中,经常拥有海量的历史结构化数据,虽然不会高频度的使用,但是不排除会不定期的被检索、查询(检索频率一般在100-1000次每天)。如物联网、交易历史详单查询、监控/日志数据检索等场景。这时企业需要廉价的存储计算方案,但是又不能将数据存储于离线计算系统或归档到对象存储系统,就需要使用分析型数据库的大存储实例了。 SATA、SSD、内存分析混合存储,提供低廉的存储成本(不同规格从0.09...
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外行人看大数据 大数据处理的关键技术
大数据技术,从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前,随着大数据领域被广泛关注,大量新的技术已经开始涌现出来,而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。 大数据处理的关键技术主要包括:数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。 该图展示了如何将大量的数据经过...
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抢占式ECS搭建离线大数据分析集群
云栖号最佳实践:【点击查看更多上云最佳实践】这里有丰富的企业上云最佳实践,从典型场景入门,提供一系列项目实践方案,降低企业上云门槛的同时满足您的需求! 场景描述 基于阿里云的抢占式ECS实例以及弹性伸缩能力,同时结合阿里云对象存储OSS服务搭建离线大数据分析集群,实现计算与存储分离架构,同时降低计算资源成本和提升计算资源利用率且拥有海量存储能力。 方案优势 计算与存储资源成本优化 大数...
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了解用于大数据解决方案的逻辑层
文中介绍的模式有助于定义大数据解决方案的参数。本文将介绍最常见的和经常发生的大数据问题以及它们的解决方案。原子模式描述了使用、处理、访问和存储大数据的典型方法。复合模式由原子模式组成,并根据大数据解决方案的范围进行分类。由于每个复合模式都有若干个维度,所以每个模式都有许多变化。复合模式使得业务和技术用户可以应用一个结构化方法为大数据问题建立范围,并定义高级的解决方案。 简介 本系列的...
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结构化大数据分析平台设计
前言  任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。大多数企业对内,对外有很多这样的线上系统,这些数据是驱动业务发展,决策和创新最核心的东西。让这些数据更好的支撑线上系统的是数据库和数据分析平台。数据库主要承担的是线上系统的...
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Lambda plus: 云上大数据解决方案
本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现...
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大数据的分析工具有哪些?
大数据分析处理的工具大数据就是在各种类型的数据中快速获得有有效 有价值的信息的技术,大数据领域现今已经出现大量的 便于操作的新型技术,他们会是大数据采集,处理,存储和信息展现的最有效的工具。 1.大数据接入 大数据接入 已有数据接入,实时数据接入,消息记录数据接入,文件,文字,图片,视频等数据接入。 大数据接入技术 Kafka,ActiveMQ,ZeroMQ,Flume,Sqoop,Soc...
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Data Lake Analytics-数据分析时代迎来新变革
前言近期阿里云重磅推出新的数据分析引擎Data Lake Analytics,Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL/SQL Server等)、NoSQL(TableStore等)数据源的数据。本文将重点剖析Data Lake Analytics的出现...
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HybridDB for MySQL数据库的3大应用场景
大数据存储与分析 传统的数据分析场景下,用户需要把数据从在线数据库(Operational Database)复制到离线数据仓库(Data Warehouse)上之后再进行数据分析,这需要海量数据的多次复制、传输、加载和存储等多方面工作。 HybridDB for MySQL(原名PetaData)是新型的HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing...
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无论是自建Hadoop或者开源的Greenplum等方案,存储和计算成本都是一体化的。使用这些大数据分析技术后,存储和计算的方案都是固化的。而Data Lake ...

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学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

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总的来说大数据有5个部分。数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。数据采集有硬件采集,如OBD,有软件采集,如滴滴,淘宝。数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。数据清洗包括 ...

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高性能时间序列数据库HiTSDB的应用场景

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HybridDB for MySQL的产品优势是什么

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