传统的数据分析师通常只从一个来源查看数据,数据科学家有足够的能力检查来自多个不同来源的数据。通过筛选各种数据,数据科学家的主要目标是发现隐藏的见解,这反过来又可以帮助他们获得竞争优势。数据科学家不仅负责收集和报告数据,而且还从各个角度研究数据并向其推荐品牌,他们如何使用所述数据来实现其目标和目的以及创建新的目标。
UNION 运算符通过组合其他两个结果表(例如 TABLE1 和 TABLE2)并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时(即 UNION ALL),不消除重复行。两种情况下,派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。
由于DBMS的发展越来越快,功能越来越多,需要优化的参数内容也相对更多,而各个公司的应用场景不同,对数据库的要求也各有特点。传统DBMS对管理人员要求专业性高,成本也很高,DBMS可以处理大量的数据和复杂的负载工作,但是却难以管理,因为它们具有数百个配置选项,用于控制诸如用于缓存的内存量以及将数据写入存储器等因素。
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。像那种几千人的新生大数据分析,简直就是搞笑。
随着互联网 web2.0 网站的兴起,传统的关系数据库在应付 web2.0 网站,特别是超大规模和高并发的 SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。这也就使得 NoSQL 技术进入了人们的视野。
传统的操作型数据库主要是面向业务的,所执行的操作基本上也是联机事务处理, 但随着企业规模的增长,历史积累的数据越来越多,如何利用历史数据来为未来决策服务, 就显得越来越重要了,而数据仓库就是其中的一种技术。
数据库设计规范,把数据库设计分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计4 个阶段。目前,常用的规范设计方法大多起源于新奥尔良方法,如基于3NF 的设计方法、LRA 方法、面向对象的数据库设计方法及基于视图概念的数据库设计方法等。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。
我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王。感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天、今天和明天,憧憬下一个十年。