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标签: SQL 共 48 个结果.
漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现)
本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。
star2017
1年前
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Python数据分析,学习路径拆解及资源推荐
关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类:一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序;另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。
star2017
1年前
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感同身受!12个数据科学家秒懂的瞬间
所谓数据科学家就是比软件工程师更擅长统计学,比统计学家更擅长软件工程的人。
star2017
1年前
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MySQL优化篇(四):SELECT之WHERE子句优化
本篇讨论可用于处理 WHERE 子句的优化。 这些示例使用 SELECT 语句,但相同的优化适用于 DELETE 和 UPDATE 语句中的 WHERE 子句。
star2017
1年前
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SQLVS.NoSQL:你需要知道些什么?
在本文中,我们将概述SQL和NoSQL之间的区别,各种NoSQL技术之间的差异,然后探讨一下RDBMS是否真的过时了。
star2017
1年前
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硅谷资深工程师带你聊聊数据库那些事
作为两大主流开源数据库,MySQL 和 Postgres 的 “战争” 从来没有停止过,虽然硝烟不似程序语言之间的斗争那么浓烈。
star2017
1年前
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数据分析,你逃不掉的几大「坑」
作者:瑶子 今天想写的主题是:数据分析 ,我一直觉得这属于很多人不知道Ta有多重要、一部分人知道Ta重要但并不重视,只有极少数人真正在工作中重视Ta并且运用Ta。 说一个东西重要,肯定要讲为什么,不然绝对是要被拿着刀追几条街的。 那么,数据分析为什么重要呢?至少有以下好处: 相比“似乎”、“好像”,能够更加客观的呈现真实现状;相比“我以为”、“我觉得”,数据…
star2017
1年前
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创业者如何抓住大数据行业的风潮?从这5个维度告诉你答案!
大数据不仅仅是一个营销词汇,大数据是一种思维,一种技术。一言以蔽之,大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测,从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考,大数据行业的创业机会如何,未来的创业方向又有哪些。 1、资本层面关注点 对于大数据项目,投资人到底看什么?在写这篇文章之前,我们与多家投行的投资人曾经做过访谈,下面是我们…
star2017
1年前
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从SQLFLOW开源说起,谈谈如何全面提升数据挖掘的效率?
未来三年,AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。
star2017
1年前
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数据分析,你真的准备好了吗?
谨以此文,献给在路上的年轻朋友们!
star2017
1年前
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史上最全的“大数据”学习资源(上)
为了帮助大家更好深入了解大数据,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Big Data资源,供大家参考。本资源类型主要包括:大数据框架、论文等实用资源集合。
star2017
1年前
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大数据分析界的“神兽”ApacheKylin有多牛?
Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou) 是Hadoop动物园的重要成员。Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。
star2017
1年前
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跟着梓晨学SQL:数据处理与事务控制
在SQL中数据操作语言主要有三种,分别为DML、DDL、DCL
star2017
1年前
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分析之上,大数据项目部署的五大愿景
如果你正在尝试构建大数据应用或分析系统,你可能会清楚的意识到该领域缺少哪些功能。笔者将人们对大数据的愿景归纳为五大需求,分别是SQL(或SQL-like)分析、快速部署、高级分析、实时分析和网络分析选件。 好消息是人们正在努力应对这些问题,SQL分析选件就是其中之一。大批数据管理和数据分析专家们对SQL非常熟悉,自然想要利用SQL知识搞清楚Hadoop集群和…
star2017
1年前
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10天100小时学数据科学,我推荐你这样学!
10天100小时的学习时间里应该分配给尽量多样化的知识。这也算是一大笔投资,所以应当严肃对待,根据学出来的结果可以把拿到实习 offer 之类的当做目标。
star2017
1年前
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如何面对PB级别数据的架构变迁?
摘要:在《Redis集群技术及Codis实践》这篇文章介绍过Codis,今天云智慧的张克琛总监为我们带来了他在运维PB级数据过程中,对于Codis与数据库管理方面的实践经验,是非常有实操性的一篇分享。在把未知问题场景化、问题化、方案化等方面值得我们学习和借鉴。 面对PB级别数据存储,我们一路走来也踩过很多坑,这里就直接进入主题了,给大家分享一下监控宝系统架构…
star2017
1年前
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如何建立一个完整可用的安全大数据平台
摘要:要建立一个大数据系统,我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出,并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择,也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外,没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患 1、…
star2017
1年前
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数据库工程师面试常见问题及解答
数据库工程师面试常见问题及解答。
star2017
1年前
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后Hadoop时代的大数据架构
摘要:提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台…
star2017
1年前
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数据库的使用你可能忽略了这些
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。 字符串字段长度都差不…
star2017
1年前
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