SQL经历了时间的考验，目前已获得了广泛的部署；
NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。
在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。
大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持本人的说法，让我们来看看他们是如何证明的。
执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；
而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。
我们来看看两位专
NoSQL作为关系型数据库的可行替代品，也得到了大量的支持者。
在大数据应用程序的选择中，究竟谁更胜一筹，让我们听听两位专家的的解析。
大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官RyanBetts和Couchbase公司首席执行官BobWiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论据来支持本人的说法，让我们来看看他们是如何证明的。
执行大数据【注】项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQLSQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础；
而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。
我们来看看两位专
2023/2/21 6:12:16
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HadoopHDFS分布式文件系统DFS简介HDFS的系统组成引见HDFS的组成部分详解副本存放策略及路由规则命令行接口Java接口客户端与HDFS的数据流讲解掌握hdfs的shell操作掌握hdfs的javaapi操作理解hdfs的工作原理设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据补充：hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据补充：hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的
2023/2/6 8:29:52
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新晨情报分析师是一款完全国产化，自主可控的可视化分析研判软件。
提供强大的数据处理工具集和交互式研判界面，能够快速对接海量异构数据，实现快速的数据可视化研判分析。
通过业内领先的自动规划和渲染算法，实现了百万超大数据集的实时规划渲染和交互，帮助研判人员洞悉数据，呈现数据间复杂关联，迅速定位有价值的情报和线索，是情报研判人员的手术刀和工具箱。
并跨平台支持Windows、Linux、Mac，以及国产操作系统。
提供强大的数据处理工具集和交互式研判界面，能够快速对接海量异构数据，实现快速的数据可视化研判分析。
通过业内领先的自动规划和渲染算法，实现了百万超大数据集的实时规划渲染和交互，帮助研判人员洞悉数据，呈现数据间复杂关联，迅速定位有价值的情报和线索，是情报研判人员的手术刀和工具箱。
并跨平台支持Windows、Linux、Mac，以及国产操作系统。
2023/2/5 18:22:40
358.71MB
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这是本人做的一个基于DOS窗口的先生管理系统，使用的是VS2012的平台，该系统经过海量的数据测试，基本把所有的bug都给排除掉了，该系统可以提供给初学者进行学习使用。
2023/2/4 6:50:10
5.09MB
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思明软件大数据技术平台除解决海量数据存储和快速并行处理之外，还对大数据服务和管理进行了技术革新和封装，使其能满足应用开发各种业务需求。
本期云先锋将为大家分享思明软件大数据平台打造历程和Impala实战。
在采访思明数据刘诚忠的过程中，他表示当下大数据领域企业级市场靠技术垄断获取高额利润的玩法已经过时了，技术的成本会不断降低，这是大势所趋，这个市场的巨头会出现在技术很好，但服务更好的公司里。
而站在用户的角度，用户们首先关心的是如何让数据发挥价值，然后才是这套解决方案依赖何种技术，能否能快速应用，能否能适应后面可能的扩展，相对技术来说第一点是更难的。
事实上今天的企业客户，特别在大数据技术领域，更需要
本期云先锋将为大家分享思明软件大数据平台打造历程和Impala实战。
在采访思明数据刘诚忠的过程中，他表示当下大数据领域企业级市场靠技术垄断获取高额利润的玩法已经过时了，技术的成本会不断降低，这是大势所趋，这个市场的巨头会出现在技术很好，但服务更好的公司里。
而站在用户的角度，用户们首先关心的是如何让数据发挥价值，然后才是这套解决方案依赖何种技术，能否能快速应用，能否能适应后面可能的扩展，相对技术来说第一点是更难的。
事实上今天的企业客户，特别在大数据技术领域，更需要
2023/1/22 12:45:23
275KB
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无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
2018/2/5 13:07:12
157KB
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无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘，关联推荐模型等等，如果以真实场景举例，初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而，我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
2018/2/5 13:07:12
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Tag，直译标签，是一种由用户自定义的、用于描述信息[1]的关键词。
Tagging是用户为信息赋予Tag的行为。
Delicious，Flikr等Web2.0网站的发展促进了它的流行，使之成为社会化书签、相册服务、博客等网站的常见功能。
但Tagging对用户来说是一种脑力负担不轻的行为：要将信息分类尚属不易，勿论描述信息。
对一条信息而言，应该Tag类目还是属性？范畴应该更宽还是更窄？Tag越多越好、还是控制在一定数量内？尤其困难的是，由于并非事前规划，无法很好预计被Tag内容的发展，入门、维护并不轻松。
但从目前网络发展情势而言——个人自生成内容（博文、图片、视频等）迅速增加，各类信息海量涌来——
Tagging是用户为信息赋予Tag的行为。
Delicious，Flikr等Web2.0网站的发展促进了它的流行，使之成为社会化书签、相册服务、博客等网站的常见功能。
但Tagging对用户来说是一种脑力负担不轻的行为：要将信息分类尚属不易，勿论描述信息。
对一条信息而言，应该Tag类目还是属性？范畴应该更宽还是更窄？Tag越多越好、还是控制在一定数量内？尤其困难的是，由于并非事前规划，无法很好预计被Tag内容的发展，入门、维护并不轻松。
但从目前网络发展情势而言——个人自生成内容（博文、图片、视频等）迅速增加，各类信息海量涌来——
2018/8/19 16:44:12
319KB
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amos24全称IBMSPSSAmos24，是IBM旗下的一款结构方程建模工具，它是经过数据建立起结构方程模型（SEM），然后再对其进行分析回归、因子等相关性分析、方差分析等多元分析。
从整个软件上来讲，它的软件界面是图形化的，直观、了当，另外还有建模能力、潜在类别分析、模型创建、分析统计功能、处理海量计算模型等等功能。
从整个软件上来讲，它的软件界面是图形化的，直观、了当，另外还有建模能力、潜在类别分析、模型创建、分析统计功能、处理海量计算模型等等功能。
2020/10/5 9:45:03
158.19MB
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GP是一个分布式X86架构，是把多台X86服务器组合成一起做一个大的集群。
相比传统单机版的Oracle和MySQL，它的特点是使用比较多的服务器做海量数据处理。
一般在企业客户中，把X86服务器采集过来后会做上机安装，如果企业使用的集群规模比较大，比如国内客户最大的有将近128个节点，数据量有1PB。
在部署的时候，X86的服务器会非常多，有超过100台的服务器。
为了保证它整个集群的高可用、功能，在部署的时候一般是需要跨多个机柜。
（双机柜为一组的部署方式）对GP来说建议在部署的时候，把服务器放在多个机柜上面，如果企业客户机器非常多，往往是以两个机柜为一组。
对于X86服务器上架之后，接下来就要把X8
相比传统单机版的Oracle和MySQL，它的特点是使用比较多的服务器做海量数据处理。
一般在企业客户中，把X86服务器采集过来后会做上机安装，如果企业使用的集群规模比较大，比如国内客户最大的有将近128个节点，数据量有1PB。
在部署的时候，X86的服务器会非常多，有超过100台的服务器。
为了保证它整个集群的高可用、功能，在部署的时候一般是需要跨多个机柜。
（双机柜为一组的部署方式）对GP来说建议在部署的时候，把服务器放在多个机柜上面，如果企业客户机器非常多，往往是以两个机柜为一组。
对于X86服务器上架之后，接下来就要把X8
2016/1/15 20:41:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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