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让数据从PostgreSQL流动到Greenplum

以下内容根据演讲PPT以及现场分享整理而成。 本次分享的主要内容 一、数据上云面对的问题 二、解决方案 三、方案优势 一、数据上云面对的问题 现在大家在使用云数据库的时候,可能会遇到的一个很大的问题就是:如何将海量的数据迁移到云端上去。当然在数据迁移的过程中还有可能会遇到网络问题,当网络时好时坏,可能数据上传过程中网络突然断掉,那么几个G或者几十个G的任务就挂掉了,需要重新再导入一遍。还有一个问题就是使用阿里云的各个数据产品时,如何在这些数据产品之间进行数据互通。 二、解决方案 面对这些问题,阿里云也为大家提供了一些解决方案和工具。 第一个工具是oss_ext,它在Greenplum上支持OSS的外表,这个OSS外表将数据通道从OSS打通到Greenplum,其表现形式是在Greenplum中创建一张表,而这张表可以从OSS中导入数据,并且以文本文件的形式存储在OSS上面,并且可以通过文件名进行前缀匹配。简单来说,使用几条SQL语句就可以将OSS上面的数据导入到Greenplum上面去。 第二个工具是oss_fdw,通过它可以将OSS和PG以及PPAS打通,在交易型业务上获取的数据可以...

计算医疗 智由云生——医疗云体系架构

本文PPT来自阿里云高级架构师赵庆元于10月16日在2016年杭州云栖大会上发表的《计算医疗 智由云生——医疗云体系架构》。 作为一个新的领域,互联网医疗健康业务的发展是必然的。传统的医疗行业一直存在三大“痛点”,第一是资源不均衡、使用率低,第二是信息孤岛严重、医患交流不畅,第三是存在经验医学、资源浪费的情况。而互联网的三大基因——连接、分享和智能正好能解决上述三大“痛点”,通过互联网流程来优化运行,提高效率,这便是发展是必然的原因。目前,人们提出了许多互联网医疗健康平台解决方案,但很多都会在发展的过程中遇到一些技术挑战和需求,如系统安全稳定、业务持续增长和运营效益提高等等。并且,这些方案在初创、发展、成熟和先进这四个不同的成长阶段都会遇到来自不同应用场景的需求。 那么阿里云医疗是解决这些问题的呢?阿里云医疗将大数据平台的技术架构分为数据采集、数据处理、数据分析和数据应用这四层。其中,数据采集利用流数据、爬虫等工具采集临床、运营、基因、健康的数据,数据处理使用MaxCompute、StreamCompute等技术对数据进行清洗、建模、标准化等操作,数据分析运用DavaV和QuickBI...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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