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大数据生态系统概览:从 Hadoop 到 Lakehouse
大数据生态系统概览:从 Hadoop 到 Lakehouse 1. 引言 大数据技术的发展催生了丰富的生态系统,从最早的 Hadoop 体系到如今的 Lakehouse 架构,数据存储与计算方式发生了巨大变革。本文将从 Hadoop 时代讲起,逐步介绍大数据生态的演进,并对比不同架构的优缺点。 2. Hadoop 生态系统(第一代大数据架构) Hadoop 是大数据技术的开端,由 Google 论…- 2
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考高分2025-03-04 15:17:17 -
Jupyter Notebook介绍
Jupyter Notebook提供了一个功能强大且灵活的交互式计算平台,适用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。它支持超过40种编程语言,并集成了许多大数据工具,如Apache Spark。JupyterLab是Jupyter Notebook的升级版,提供了更强大的功能和更灵活的用户界面。- 2
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考高分2025-02-25 15:19:55 -
如何用 ClickHouse 搭建实时安全分析平台?
ClickHouse 适用于 高吞吐告警日志分析,可构建 SOC/NDR 实时检测系统。 优化方案: 使用 MergeTree 进行分区,提高查询速度。结合 Kafka 实现实时流式数据接入。使用 Materialized Views 预计算复杂查询。基于 UDF 和正则解析日志,提取威胁信息。 适用于 安全运营中心(SOC)、入侵检测(IDS/IPS)、云安全日志分析。- 4
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考高分2025-02-25 15:19:48 -
如何使用 Trino 进行跨数据源查询?
Trino(原 PrestoSQL)支持 跨云、跨数据库查询,适用于 大规模数据分析。 核心功能: 支持 MySQL、PostgreSQL、S3、Hive 等数据源联合查询。向量化执行引擎,加速查询效率。高吞吐、低延迟,适用于 OLAP 分析。可用于数据湖查询(Iceberg + Trino)。 适用于 数据仓库、日志分析、数据湖查询、BI 分析。- 2
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考高分2025-02-25 15:19:48 -
数据库选型指南:SQL vs NoSQL,如何做出最佳决策?
数据库是应用程序的核心,SQL 和 NoSQL 各有优劣,如何选择适合的数据库是架构设计的重要决策。 SQL 数据库的优点: 结构化数据存储,适用于事务处理。强大的查询功能,支持复杂关系映射。 NoSQL 数据库的优点: 水平扩展能力强,适用于大数据应用。灵活的数据模型,适应高并发和动态数据。 针对不同的应用场景,如金融系统适合 SQL,而社交媒体、日志存储可能更适合 NoSQL。- 3
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考高分2025-02-25 15:19:20 -
真正适用于餐饮行业实用干货的是(真正适用于餐饮行业实用干货的是)
课程介绍本课程将探讨适用于餐饮行业的实用干货,包括如何开设一个成功的餐厅、如何管理财务和人员、如何与客户建立关系以及如何营销。课程将提供实用技巧和工具,帮助您提高业务水平并获得更多的利润。学习地址百度:https://pan.baidu.com/s/1ime6fqzjK8nHiPamqM_Dnw?pwd=9ncv天翼:https://cloud.189.cn/web/share?code=EFRb…- 1
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教程king2024-11-28 14:58:47