Ⅰ HP Vertica添加了用於半結構化數據的分析工具
隨著組織為復雜的分析保存更多的數據，商業智能平台的數絕皮喚量不斷增加。
其中一個不太為人所知的是惠普公司(Hewlett-Packard Co.)的Vertica大規模並行數據倉庫平台，用於分析Linux集群上的結構化數據。惠普在2011年收購了Veritca。
現在它已經發布了Vertica 7.0企業版，其中包含許握嘩多新功能，包括對管理控制台的改進和Java軟體開發工具包的添加。
但它也發布了一個名為Vertica Flex Zone的新產品，用於在將數據導入Vertica平台之前研究半結構化和非結構化數據。
惠普Vertica產品管理總監Luis Maldonado表示:「我們認為，對於已經使用Hadoop並希望加快探索角度的人來說，這將會很好。」他說，其他人會滿足於自己使用Flex Zone。
在載入結構化或非結構化數據進行探索之前，Flex區域不需要定義模式。它的連接器支持JSON和CSVs(逗號分隔值)以及其他用於分析的文件存儲。
因此，可以通過多種方式訪問Web站點上的混合數據，如應用程序日誌和客戶信息。可以對數據運行SQL。
「我們相信這將是一種改變游戲規則的可視化方法，」馬爾多納多說。
他補充說，一旦發現了有趣的數據，就可以一步導出到柱狀圖中進行實時分析。
他說，Flex Zone「是一個很棒的即時發現工具，是一種非常好的方式，可以使整個數並凱據生命周期(從早期存儲到早期探索到運行)更加順暢。」
Maldonado說，Flex Zone是Vertica推出的幾款新產品中的第一款。
至於Vertica 7.0(它的代碼名為Crane)——一個柱狀分析資料庫——它與Hadoop的連接器已經擴展到與HCatalog、Hadoop的表和存儲管理層的集成。
它加入了與MapRece和HDFS (Hadoop分布式文件系統)的集成。
因此，Maldonado說，Vertica 7有四種連接Hadoop的方式——要麼緊密集成，要麼採用更聯合的方式。
Vertica 7現在也有一個Java SDK——加入了R統計語言和c++的開發工具包——它允許開發人員鏈接到更多的數據分析應用程序。
最後，管理控制台改進了診斷、調優和性能功能。
Vertica 7.0和Flex Zone將於下個月發布。
惠普沒有給出定價細節，但馬爾多納多表示，Vertica 7對管理的客戶數據量進行定價，最低為1tb。對於那些少於1TB的人，或者只是想習慣這個產品的人，有一個免費的社區版本。單獨出售的Vertica Flex Zone將「更接近Hadoop定價」，他說。
Ⅱ vertica是用什麼語言寫的
vertica是使用傳統的SQL語言。Vertica資料庫更傾向於使用傳統的SQL語言，處理禪頃結構化的數據，最近幾個版本的Vertica也引賀襪陸入了Hadoop介面，使之具備好猛了一定的非結構化數據。
Ⅲ 如何看待國產資料庫SequoiaDB開源
如何看待國產資料庫SequoiaDB開源
總的來說，我認為有幾點吧
1）相比mongo還是有中文的齊全文檔，作為中國的碼農。。英文文檔看得還是頭疼啊。
2）應該說開源社區這邊的支持還是比較快速的，在群里提問基本當天都會有人回答，然後在剛開始配置和對接程序的時候原廠的同學還在區裏手把手教了我們的工程師。。還是很給力的
3）總體上說使用和遷移轉換時候不會不上手，不過現在據說多了SQL的支持，還沒有嘗試過，聽起來很厲害的樣子，不過他們原生的操作語句也還是很好理解的
如何看待yandex開源clickhouse這個列式文檔資料庫
Yandex在2016年6月15日開源了一個數據分析的資料庫，名字叫做ClickHouse，這對保守俄羅斯人來說是個特大事。悉困更讓人驚訝的是，這個列式存儲資料庫的跑分要超過很多流行的商業MPP資料庫軟體，例如Vertica。如果你沒有聽過Vertica，那你一定聽過 Michael Stonebraker，2014年圖靈獎的獲得者，PostgreSQL和Ingres發明者（Sybase和SQL Server都是繼承 Ingres而來的）, Paradigm4和SciDB的創辦者。Michael Stonebraker於2005年創辦Vertica公司，後來該公司被HP收購，HP Vertica成為MPP列式存儲商業資料庫的高性能代表，Facebook就購買了Vertica數據用於用戶行為分析。
簡單的說，ClickHouse作為分析型資料庫，有三大特點：一是跑分快， 二是功能多 ，三是文藝范
1. 跑分快： ClickHouse跑分是Vertica的5倍快：
ClickHouse性能超過了市面上大部分的列式存儲資料庫，相比傳統的數據ClickHouse要快100-1000X，ClickHouse還是有非常大的優勢：
100Million 數據集:
ClickHouse比Vertica約快5倍，比Hive快279倍，比My SQL快801倍
1Billion 數據集:
ClickHouse比Vertica約快5倍，MySQL和Hive已經無法完成任務了
2. 功能多：ClickHouse支持數據統計分析各種場景
- 支持類SQL查詢，
- 支持繁多庫函數（例如IP轉化，URL分析等，預估計算/HyperLoglog等）
- 支持數組(Array)和嵌套數據結構鏈譽(Nested Data Structure)
- 支持資料庫異地復制部署
3.文藝范：目前ClickHouse的限制很多，生來就是為小資服務的
- 目前只支持Ubuntu系統
- 不提供設計和架構文檔，設計很神秘的樣子，只有開源的C++源碼
- 不理睬Hadoop生態，走自己的路
如何看待阿里巴巴宣布開放開源AliSQL資料庫
其實有點類似，谷歌開放安卓系統給大家免費用，
某些技術別人要模仿不難，而且專利有效期也不長，
谷歌可能覺得還不如一下子公開了，大家一起弄，能迅速佔領市場
如何看待黑客入侵資料庫
內網。內棚陸段鬼和外面的黑客一起合作搞的。內鬼的話就比較容易了。
如何看待美國研發的資料庫TokuDB?
測試過 TokuMX, 性能確實不錯，但穩定性堪憂，mongodb 3.0 後引入了 wiredtiger engine，與 tokumx 差距縮小了
研究過 TokuMX 和 TokuDB 用的索引數據結構，很巧妙的設計，雖然樹的深度加倍了，但插入時間確實大幅度降低了。
最後沒有採用。
如何看待免費開源CRM
免費開源CRM基本上很難滿足企業的實際業務需求，可以考慮一款支持用戶個性化定製的CRM，百會的CRM就不錯，它可以根據用戶需求，在最短時間內定製出來並讓用戶看到效果。滿意之後再付費，沒有後顧之憂。定製工具簡單，定製速度快。用戶完全可以自己操作去滿足未來業務的變化。另外它基於SAAS模式的在線租用形勢，可以為企業節省購買硬體、安裝調試、後期升級的費用成本。定期的售後回訪還可以解決不少使用中的問題。
如何看待Facebook已開源React Native
React Native項目成員Tom Ohino發表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile（牆外地址）詳細描述了React Native的設計理念。Ohino認為盡管Native開發成本更高，但現階段Native仍然是必須的，因為Web的用戶體驗仍無法超越Native：
1. Native的原生控制項有更好的體驗；
2. Native有更好的手勢識別；
3. Native有更合適的線程模型，盡管Web Worker可以解決一部分問題，但如圖像解碼、文本渲染仍無法多線程渲染，這影響了Web的流暢性。
Ohino沒提到的還有Native能實現更豐富細膩的動畫效果，歸根結底是現階段Native具有更好的人機交互體驗。筆者認為這些例子是有說服力的，也是React Native出現的直接原因。
圖3 - Ohino在F8分享了React Native（Keynote）
Learn once, write anywhere
「Learn once, write anywhere」同樣出自Ohino的文章。因為不同Native平台上的用戶體驗是不同的，React Native不強求一份原生代碼支持多個平台，所以不提「Write once, run anywhere」（Java），提出了「Learn once, write anywhere」。
圖4 - 「Learn once, write anywhere」
這張圖是筆者根據理解畫的一張示意圖，自下而上依次是：
1. React：不同平台上編寫基於React的代碼，「Learn once, write anywhere」。
2. Virtual DOM：相對Browser環境下的DOM（文檔對象模型）而言，Virtual DOM是DOM在內存中的一種輕量級表達方式（原話是ligheight representation of the document），可以通過不同的渲染引擎生成不同平台下的UI，JS和Native之間通過Bridge通信（React Native通信機制詳解 « bang』s blog）。
3. Web/iOS/Android：已實現了Web和iOS平台，Android平台預計將於2015年10月實現（Blog | React）。
前文多處提到的React是Facebook 2013年開源的Web開發框架，筆者在翻閱其發布稿時，發現這么一段：
圖5 - 摘自React發布稿（2013）
1. 加亮文字顯示2013年已經在開發React Native的原型，現在也算是厚積薄發了。
2. 最近另一個比較火的項目是Flipboard/react-canvas · GitHub（詳見 @rank），渲染層使用了Web Canvas來提升交互流暢性，這和上圖第一個嘗試類似。
React本身也是個龐大的話題不再展開，詳見facebook/react Wiki · GitHub。
筆者認為「Write once, run anywhere」對提升效率仍然是必要的，並且和「Learn once, write anywhere」也沒有沖突，我們內部正在改造已有的組件庫和HybridAPI，讓其適配（補齊）React Native的組件，從而寫一份代碼可以運行在iOS和Web上，待成熟後開源出來。
持續更新...
二、規劃
下圖展示了業務和技術為React Native所做的改造：
圖6 - 業務和技術改造圖6 - 業務和技術改造
自下而上：
1. React Node：React支持服務端渲染，通常用於首屏服務端渲染；典型場景是多頁列表，首屏服務端渲染翻頁客戶端渲染，避免首次請求頁面時發起2次請求。
2. React Native基礎環境：
2.1. Framework集成：盡管React Native放出了Integration with Existing App文檔，集成到現有復雜App中仍然會遇到很多細節問題，比如集成到天貓iPad客戶端就花了組里iOS同學2天的時間。
2.2. Neorking改造：主要是重新建立session，而session通常存放於 header cookie中，React Native提供的網路IO fetch和XMLHttpRequest不支持改寫cookie。所以要不在保證安全的條件下實現fetch的擴展，要麼由native負責網路IO（已有session機制）再通過HybridAPI由JS調用，暫時選擇了後者。
2.3. 緩存/打包方案：只要有資源從伺服器端載入就避免不了這個話題，React Native也是如此，緩存用於解決資源二次訪問時的載入性能，打包解決的是資源首次訪問時的載入性能。
3. MUI是一套組件庫，目前會採用向React Native組件補齊的思路進行改造。
4. HybridAPI是阿里一組Hybrid API，此前也在多個公開場合（如感測器 @杭JS）分享過不再累述，React Native建立了自己的通信機制，看起來更高效（未驗證），改造成本不大。
5. 最快的一個業務將於4月中上線，通過最初幾個業務改造推動整體系統的改造，如果效果如預期則會啟動更大規模的業務改造。
更多詳細規劃和進展，以及性能、穩定性、擴展性的數據隨後放出。
三、風險
1. 盡管Facebook有3款App（Groups、Ads Manager、F8）使用了React Native，隨著React Native大規模應用，Appstore的政策是否有變不得而知，我們只能往前走一步。
* 更新：
2015.7.28 AppStore審核政策調整：允許運行於JavascriptCore的動態載入代碼，下圖是此前的審核政策，對比加亮部分的改變。
qt支持國產資料庫嗎
應用程序很多情況下需要操作資料庫。QT支持多種資料庫，但是很多情況需要安裝DLL驅動。這就有點麻煩，想當初想用MYSQL的結果就是因為驅動很難裝，然後就使用了SQLITE。如果對資料庫的要求不是很高的話，Sqlite應該可以滿足需求了。
如何看待資料庫技術向大數據技術發展的必然
隨著數據的積累，一些記載對象的業務狀態的數據越來越多，所以就慢慢的形成各行業的大數據，當然有些大資料庫，是有可用之處，有些大數據就是個垃圾。
請採納！
Ⅳ 大數據處理必備的十大工具！
大數據的日益增長,給企業管理大量的數據帶來了挑戰的同時也帶來了一些機遇。下面是用於信息化管理的大數據工具列表：
1.ApacheHive
Hive是一個建立在hadoop上的開源數據倉庫基礎設施，通過Hive可以很容易的進行數據的ETL,對數據進行結構化處理,並對Hadoop上大數據文件進行查詢和處理等。Hive提供了一種簡單的類似SQL的查詢語言—HiveQL,這為熟悉SQL語言的用戶查詢數據提供了方便。
2JaspersoftBI套件
Jaspersoft包是一個通過資料庫列生成報表的開源軟體。行業領導者發現Jaspersoft軟體是一流的,許多企業已經使用它來將SQL表轉化為pdf,，這使每個人都可以在會議上對其進行審議。另外，JasperReports提供了一個連接配置單元來替代HBase。
3.1010data
1010data創立於2000年，是一個總部設在紐約的分析型雲服務，旨在為華爾街的客戶提供服務，甚至包括NYSEEuronext、 游戲 和電信的客戶。它在設計上支持可伸縮性的大規模並行處理。伍斗它也有它自己的查詢語言,支持SQL函數和廣泛的查詢類型，包括圖和時間序列分析。這個私有雲的方法減少了客戶在基礎設施管理和擴展方面的壓力。
4.Actian
Actian之前的名字叫做IngresCorp，它擁有超過一萬客戶而且正在擴增。它通過Vectorwise以及對ParAccel實現了擴展。這些發展分別導致了ActianVector和ActianMatrix的創建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他發行版本可供選擇。
5.PentahoBusinessAnalytics
從某種意義上說,Pentaho與Jaspersoft相雹源比起來,盡管Pentaho開始於報告生成引擎，但它目前通過簡化新來源中獲取信息的過程來支持大數據處理。Pentaho的工具可以連接到NoSQL資料庫，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一個更有趣的圖形編程界面工具)有很多內置模塊，你可以把它們拖放到一個圖片上,然後將它們連接起來。
6.KarmasphereStudioandAnalyst
KarsmasphereStudio是一組構建在Eclipse上的插件,它是一個更易於創建和運行Hadoop任務的專用IDE。在配置一個Hadoop工作時，Karmasphere工具將引導您完成每個步驟並顯示部分結果。當出現所有數據處於同一個Hadoop集群的情況時，KarmaspehereAnalyst旨在簡化篩選的過程,。
7.Cloudera
Cloudera正在努力為開源Hadoop,提供支持，同時將數據處理框架延伸到一個全面的「企業數據中心」范疇,這個數據中心可以作為首選目標和管理企業所有數據的中心點。Hadoop可以作為目標數據倉庫，高效的數據平台，或現有數據倉庫的ETL來源。企業規模可以用作集成Hadoop與傳統數據源橘態倉庫的基礎。Cloudera致力於成為數據管理的「重心」。
8.
HP提供了用於載入Hadoop軟體發行版所需的參考硬體配置,因為它本身並沒有自己的Hadoop版本。計算機行業領袖將其大數據平台架構命名為HAVEn(意為Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand「n」applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一個「FlexZone」，允許用戶在定義資料庫方案以及相關分析、報告之前 探索 大型數據集中的數據。這個版本通過使用HCatalog作為元數據存儲，與Hadoop集成後為用戶提供了一種 探索 HDFS數據表格視圖的方法。
9.TalendOpenStudio
Talend』s工具用於協助進行數據質量、數據集成和數據管理等方面工作。Talend是一個統一的平台，它通過提供一個統一的，跨企業邊界生命周期管理的環境，使數據管理和應用更簡單便捷。這種設計可以幫助企業構建靈活、高性能的企業架構,在次架構下，集成並啟用百分之百開源服務的分布式應用程序變為可能。
10.ApacheSpark
ApacheSpark是Hadoop開源生態系統的新成員。它提供了一個比Hive更快的查詢引擎，因為它依賴於自己的數據處理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服務。同時，它還用於事件流處理、實時查詢和機器學習等方面。
Ⅳ 大數據分析學習什麼內容
如需學習大數據分析推薦選擇【達內教育】，大數據分析學習內容如下：
1、數學知識
數學知識是【數據分析師】的基礎知識。初級數據分析師需要了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力。
2、分析工具
初級數據分析師數據透視表和公式使用必須熟練。還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門比較好。
3、編程語言
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢、Hadoop和Hive查詢就可以。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要，用來獲取和處理數據都是事半功倍。
4、業務理解
業務理解是數據分析師所有工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。感興趣的話點擊此處，免費學習一下
想了解更多有關大數據的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。該機構致力於面向IT互聯網行業，培養軟體開發工程師、測試工程師、UI設計師、網路營銷工程師、會計等職場人才，擁有行業內完善的教研團隊，強大的師資力量，確保學員利益，全方位保障學員學習；更是與多家企業簽訂人才培養協議，全面助力學員更好就業。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。
Ⅵ 什麼是資料庫
資料庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是資料庫並不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。即這個互聯網世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。
資料庫是一個按數據結構來存儲和管理數據的計算機軟體系統。資料庫的概念實際包括兩層意思：
（1）資料庫是一個實體，它是能夠合理保管數據的「倉庫」，用戶在該「倉庫」中存放要管理的事務數據，「數據」和「庫」兩個概念結合成為資料庫。
（2）資料庫是數據管理的新方法和技術，它能更合適的組織數據、更方便的維護數據、更嚴密的控制數據和更有效的利用數據。
發展現狀
在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關系型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關系型資料庫，即使一些非關系資料庫產品也幾乎都有支持關系資料庫的介面。這主要是傳統的關系型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關系型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關系型資料庫越來越無法滿足需要，這主要是由於越來越多的半關系型和非關系型數據需要用資料庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關系型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關系型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據，這類資料庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）資料庫。 而傳統的關系型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。
資料庫管理系統
編輯
資料庫管理系統是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、行動電話；或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。
Ⅶ vertica資料庫客戶端調整字體大小
vertica資料庫客州歲大戶端調整字體大小，字體設置可以更改。
選中要改變的字，找工具欄的字型大小冊豎，隨意選擇雀譽合適的字體大小。
欄位相關
1、vertica新增表欄位
alter table schemaName.tableName add column field1 varchar(60) default ''
2、刪除表欄位
alter table schemaName.tableName drop column field1
3、修改vertica表欄位名
alter table schemaName.tableName rename column field1 to field2
4、vertica欄位設置為不為空約束
alter table schemaName.tableName alter column field1 set not null
5、vertica刪除欄位不為空約束
alter table schemaName.tableName alter column field1 drop not null
6、更改欄位數據類型
alter table schemaName.tableName alter column field1 set data type numeric(15,0)
Ⅷ vertica資料庫的先進先出SQL怎麼寫
傳統的資料庫除了SQL語義外，還要保證transaction的ACID，而要同時滿足高一致性和事務操作的要求是很難實現高可伸縮性的。因而才會有NoSQL的出現，它們犧牲了部分SQL和事務的語義、降低一致性要求，以實現高可伸縮性的系統。