搜索[关系代数]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[关系代数]，共10001篇文章

《新一代数据可视化分析工具应用指南》正式开放下载

2024年8月12日，由DataEase开源项目组编写的《新一代数据可视化分析工具应用指南》白皮书正式面向广大用户开放下载。

2024-08-12

云时代已至，新一代数据分析平台是如何实现的？

1.2 以关系型数据库为基础的数据仓库很难适应云环境包括 Teradata、Greenplum 等众多主流传统数据仓库都是以关系模型来组织数据的关系型数据库。

2023-06-30

被 Google 选择的下一代数据面 Cilium 是什么 - 上手实践

背景在我之前的文章 K8S 生态周报| Google 选择 Cilium 作为 GKE 下一代数据面[1] 一文中，我介绍了 Google 宣布使用 Cilium 作为 GKE 的下一代数据面，及其背后的故事

2020-09-03

Flink 作为现代数据仓库的统一引擎：Hive 集成生产就绪！

在2020年，你的数据仓库和基础设施需要满足哪些需求？我们总结了几下几点：首先，当下的企业正快速转向更实时化的模式，这要求企业具备对线上流式数据进行低延迟处理的能力，以满足实时（real-time）或近实时（near-real-time）的数据分析需求。人们对从数据产生到数据可用之间延迟的容忍度越来越低。曾经几个小时甚至几天的延误不再被接受。用户期待的是几分钟甚至几秒钟的数据端到端体验。第二，数据基础设施需要具备同时处理线上和线下数据的能力，两种模式在实际应用中都不可或缺。除了上面提到的流处理，用户也需要批处理做即席查询（ad-hoc query）和数据挖掘。数据基础设施不应该要求用户二选一，而应该提供两个选项并且都是高质量的。第三，数据工程师、数据科学家、分析师和运维人员都在渴望一套统一的数据技术栈，以便更轻松的使用。大数据领域的技术栈已经支离破碎很多年了，企业可能有一套流处理系统，一套批处理系统，一套线上数据分析系统。这基本都是由于当年流处理框架不够成熟而被迫采用过时的 lambda 架构造成的问题。现在不同了，流处理已成为主流，终端用户不必再学习多种技能和维护各种复杂的工具和数据处理管道（data pipeline）。用户渴望的是一套统一的简单易学易维护的方案。如果你对以上问题深有同感，那说明这篇文章很适合你。我们来看看如何真正解决这个问题。接下来我将带各位了解下 Flink 与 Hive 生产级别的整合工作。 Flink 与 Hive 生产级整合 Flink 一直遵循“ 流优先，批是流的一个特例”的思想理念。在这一思想的指导下，Flink 将最先进的流式处理技术运用到批处理中，使得 Flink 的批处理能力一早就令人印象深刻。特别是在 Flink 1.10 中我们基本完成了从1.9开始的对 Blink planner 的整合工作后，Flink SQL 的批处理能力更上一层楼。 Hive 在大数据生态中已成为标准的数据仓库组件。它不仅仅是一个 SQL 引擎，也是一个数据管理系统。但由于自身的局限，Hive 在当下面临很大的挑战，也无法满足的用户需求。基于此，我们从 Flink 1.9 推出了 Flink 和 Hive 整合的 beta 版本。在过去几个月中，我们基于用户的反馈，在各个方面都对产品进行了加强。我很高兴的宣布，Flink 和 Hive 的整合在 Flink 1.10 版本中能实现生产可用！下面来为大家介绍一些细节。统一的元数据管理 Hive Metastore 已逐渐成为 Hadoop 生态中元数据管理的中枢。很多公司都用 Hive Metastore 管理他们的 Hive 甚至非 Hive 的元数据。 Flink 1.9 中我们推出了 Flink 的 HiveCatalog，将 Flink 对接 Hive Metastore 中丰富的元数据。HiveCatalog 有两层作用。一是它允许 Flink 用户将 Flink 本身的元数据，包括表、函数等，存储到 Hive Metastore 中。二是它允许 Flink 使用 Hive Metastore 中已有的 Hive 元数据，使得 Flink 可以读写 Hive 的表。 Flink 1.10 中的新功能是用户可以对接几乎所有版本的 Hive Metastore。这里有一个例子是如何将 Flink 的 Kafka 表元数据存储到 Hive Metastore 中。代码示例：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/hive/hive_catalog.html#example 流处理由于 Hive 自身的缺陷，用户无法获得实时数据导入的能力。但通过与 Flink 的整合，用户可以解锁一些其他很有用的场景，比如：对 Flink 的实时数据和 Hive 的离线数据做 join 通过 Flink 回填 Hive 的数据 Hive 版本兼容在 Flink 1.10 中，我们兼容了几乎所有 Hive 1.x, 2.x, 3.x 的版本。复用 Hive 函数在 Flink 1.9 中用户已经可以复用 Hive UDF。这对 Hive 用户是极大的利好，因为用户不需要再重新开发函数，省时省力。 Flink 1.10 引入了 module 的概念，并通过 HiveModule 支持了所有 Hive 自带的函数（built-in functions）。Hive 社区在过去很多年积累了数量可观的有用的自带函数，这将方便用户在 Flink 更好地完成他们的工作。加强读写 Hive 数据 1.10 加强了对 Hive 数据读写的支持。在读方面，Flink 可以读取 Hive 的分区表和视图（view）；同时，我们添加了很多读优化，比如分区裁剪（partition-pruning）和 projection pushdown 来减少从文件系统摄入的数据；对 ORC 文件，我们加入了向量化读取。在写方面，Flink 引入了“INSERT INTO” 和 “INSERT OVERWRITE” 语法；此外，Flink 可以静态和动态写入 Hive 分区表。更多的数据类型 1.10 中我们支持了更多的常用 Hive 类型。后续规划社区计划在用户反馈的基础上进一步优化两个系统间的整合。一些 1.11 的目标包括： Hive 的 near-real-time streaming sink 原生 Parquet 文件读取额外的交互性 - 允许用户从 Flink 创建 Hive 的表和函数等更好地开箱即用性 Hive 语法的支持数仓正在向更实时化的方向发展，与 Flink 的紧密结合会使这个趋势向前更进一步。 Flink 1.10 中与 Hive 在元数据和数据领域生产级别的结合，都能使用户更好地解决实际问题，为业务带来更多价值。

2020-05-14

文思海辉：面向新一代数据中心打造全面云服务能力

近年来，云化的数据中心引领者数据中心的新兴建设、性能升级和客户应用，各种新概念如新一代数据中心、下一代数据中心、云数据中心等等不一而足，在云计算专家、文思海辉高级副总裁吴凯看来，无论是对于数据中心的使用者和建设者

2017-08-24

NetApp在闪存存储、云和下一代数据中心蓄势待发

整个业界还在过渡到高度自动化、具有软件定义架构的下一代数据中心，Hitz称这是NetApp SolidFire全闪存存储技术的优势所在。

2017-07-31

现代数据中心如何满足超高速互联的全球经济的需要？

文中介绍了Telehouse数据中心公司位于欧洲的North Two数据中心，该中心位于伦敦Docklands工业园区，以其11层的建筑为其客户提供了共计达24，000平方米的总面积，是现代数据中心如何为本地和国际客户提供广泛连接的经典示例

2017-07-31

Linux和UNIX的关系及区别（2026整理）

UNIX 与 Linux 之间的关系是一个很有意思的话题。

2026-10-26

UML 中的特殊与一般关系

在 UML 里，如果题目问两类事物之间存在特殊和一般的关系，标准答案就是泛化关系，也就是 Generalization。

2026-10-26

IPD百科 | 产品和项目的关系

产品：是指在市场上形成单独销售的物理实体，在主要包括进入商品流通及商品流通外的实体，非样品。

2026-10-15

Python 实用Graphviz自动绘制关系图，效率翻倍

在数据分析和软件开发中，我们经常需要绘制各种关系图：系统架构图、数据流程图、依赖关系图、决策树等。传统的手动拖拽方式不仅耗时，而且修改起来极其麻烦。

2026-07-20

.NET8 AOT与LLVM什么关系?

原文:.NET8 AOT与LLVM什么关系? 公众号:jianghuht，欢迎关注详述为了更为细致的让大家了解LLVM在AOT里面的作用，这里用一个例子演示下。

2023-12-18

可视化探索开源项目的 contributor 关系

世界上有两种需求，一种是能做的，另外一种是不能做的；当然按照合理不合理角度，大多数的需求都是合理但能做的，就像本文的需求一样——用可视化的方式，来“窥探” nebula 开源社区中 contributor 同项目的关系

2023-05-31

关系型数据库设计三大范式

作者：郑龙飞范式定义百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。

2022-12-19

大数据和物联网有什么关系？

大数据与物联网的关系是一种共生关系，物联网的无缝连接以及随之而来的大数据捕获和分析可以帮助企业对未来有更高层次的了解。大数据分析物联网传感器不断接收来自大量连接的异构设备的数据。

2021-04-27

Android、鸿蒙 OS 和 EMUI 是什么关系？

在三者被拿来做比较之前，先来看看他们之间的关系。 EMUI 是华为基于 Android 开源版本发布的 UI 系统，并被视作是鸿蒙前期阶段的系统之一。

2020-09-09

用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系（上篇）

我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝，除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”，当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一，而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库

2020-08-19

基于MaxCompute InformationSchema进行血缘关系分析

一、需求场景分析在实际的数据平台运营管理过程中，数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模，数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的血缘关系

2019-12-10

基于MaxCompute InformationSchema进行表血缘关系分析

，从而分析出数据的上下游依赖关系。

2019-12-09

PostgreSQL 与 MS SQL(SQL Server) 类型映射关系

标签 PostgreSQL , ms sql , SQL Server , 类型映射背景 PostgreSQL与SQL Server的类型映射： 1、常用类型映射 https://www.codeproject.com/tips/1068276/convert-sql-server-database-to-postgresql char char / text nchar char / text varchar varchar / text nvarchar varchar / text xml xml int integer bigint

2019-04-13

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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。

Sublime Text

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。