大数据

在现代计算领域，我们在计算领域取得了很多进步和快速发展。市场上有如此多的分布式处理软件，处理模式正在频繁地变化。这些软件提供了强大的功能，可以通过高度可扩展的架构来处理大量数据，从而提供根据处理需求动态扩展和缩小的灵活性。 许多分布式软件被组织

目录 一、定义 1. 数据库（Database） 2. 数据仓库（Data Warehouse） 3. 数据湖（Data Lake） 4. 数据集市（Data Mart） 5. 数据湖仓（Data Lakehouse） 二、相同、异同 2.1 相同点 2.2 不同点 三、常见的工具 数据库： 数据仓库： 数据湖： 数据集市： 数据湖仓： 当然，以下是关于数据库、数

大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 最近几个概念频繁出现在大家的视野内。 什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？ 他们之间又有怎么样的区别和联系呢？ 这几个概念常常让人混淆，今天我们就来详细解析一下。 数据管理是指组织对其整个数

进行数据分析时，需要预先把进入模型算法的数据进行数据预处理。一般我们接收到的数据很多都是“脏数据”，里面可能包含缺失值、异常值、重复值等；同时有效标签或者特征需要进一步筛选，得到有效数据，最终把原始数据处理成符合相关模型算法的输入标准，从而进

        数据时代，各行业的企业都已经开始通过数据库来沉淀数据，但是真的论起数据库、数据仓库、数据中台，还是新出现的数据湖，它们的概念和区别，可能知道的人就比较少了，今天我们详细来比较了解一下。         事实上，很多人在看到数据仓库的第一眼

如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关

本文隶属于专栏《大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见大数据理论体系 《分布式数据模型详解：OldSQL =＞ NoSQL =＞ NewSQL》 《分布式计算模型详解：MapReduce、数据流、P2P、RPC、

在当今数字化时代，数据已经成为推动科技发展和商业创新的关键要素之一。数据中台、数据平台、数据湖和数据仓库是构建现代数据架构的重要组成部分。然而，这些概念之间往往容易混淆。本文将深入介绍并区分这些概念，通过生动的例子帮助读者更好地理解它们之间的

整理不易，转发请注明出处，请勿直接剽窃！ 点赞、关注、不迷路！ 摘要： 元数据、数据元、数据模型、元模型、数据字典 元数据：描述数据的数据 数据元：数据的最小单元（字段元数据+值） 数据模型：由数据元组合而成（分为概念、逻辑、物理模型） 元模型：关系建

数据仓库 四层分层 ODS——原始数据层 ：存放原始数据 ODS层即操作数据存储，是 最接近数据源中数据的一层 ，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层；一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的， 主要目的是简化后续数据加工处理的

数据库恢复环境： Sybase版本：SQL Anywhere 8.0。 数据库故障： 数据库所在的设备意外断电后，数据库无法启动。 错误提示： 使用Sybase Central连接后报错：     数据库故障分析： 经过北亚企安数据恢复工程师检测，定位到数据库无法启动的原因：突然断电导致Sybase数据库无法正

需要支持三十几种异构数据源之间的数据同步，能够零开发实现任意数据源、任意条件、任何复杂网络环境下的高效数据互联互通。支持高并发下的处理数据采集，支持数据的批量、全量、增量同步。 数据仓库的重要数据来源就是业务数据，业务数据有结构化的例如：商品，

数据库数据恢复环境： Oracle数据库ASM磁盘组有4块成员盘。 数据库故障分析： Oracle数据库ASM磁盘组掉线 ，ASM实例无法挂载，用户联系我们要求恢复oracle数据库。 数据库数据恢复工程师拿到磁盘后，先将所有磁盘以只读方式进行扇区级别的镜像备份，后续的数据分析和数据恢

在这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业的核心资产，而如何高效、安全、便捷地存储这些数据，更是每个组织面临的重大挑战。 数据作为组织的核心资产 数据在过去的几十年里从一个辅助工具演变成企业的核心。无论是做市场预测、用户行为分析还是产品创新，数据都

在【机器学习4】构建良好的训练数据集——数据预处理(一)处理缺失值及异常值这一篇文章中，主要说明热数据预处理的重要性以及如何处理缺失值及异常值这些数值特征。然而，在现实生活中遇到的数据集往往不仅仅只会包含 数值型特征 ，还会包含一个或者多个 类别特征