什么数据库比较适合数据分析师-低调大师

什么数据库比较适合数据分析师

2017-05-01 634

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库比较合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。

Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Redshift中如何获取当前时间，是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。在Mode公司，分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询，运行在Mode编辑器里的查询超过百万个

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《Hadoop实战手册》一1.1 介绍

本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.1节，作者：【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者：傅杰 , 赵磊 , 卢学裕责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1 介绍在一个经典的数据架构中，Hadoop是处理复杂数据流的核心。数据往往是从许多分散的系统中收集而来，并导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，然后通过MapReduce或者其他基于MapReduce封装的语言（如Hive、Pig和Cascading等）进行处理，最后将这些已经过滤、转换和聚合过的结果导出到一个或多个外部系统中。举个比较具体的例子，一个大型网站可能会做一些关于网站点击率的基础数据分析。从多个服务器中采集页面访问日志，并将其推送到HDFS中。启动一个MapReduce作业，并将这些数据作为MapReduce的输入，接下来数据将被解析、汇总以及与IP地址进行关联计算，最终得出URL、页面访问量和每个cookie的地理位置数据。生成的相关结果可以导入关系型数据库中。即席查询（Ad-...

2017-05-02

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参考，http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Overview SparkStreaming支持多种流输入，like Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ or plain old TCP sockets，并且可以在上面进行transform操作，最终数据存入HDFS，数据库或dashboard 另外可以把Spark’s in-builtmachine learningalgorithms, andgraph processingalgorithms用于spark streaming，这个比较有意思SparkStreaming的原理，下面那幅图很清晰，将stream数据离散化，提出的概念DStream，其实就是sequence ofRDDs Spark Streaming is an extension of the core Spark API that allows enables high-throughput, fault-tolerant...

2017-05-02

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