Ⅰ HP Vertica添加了用于半结构化数据的分析工具
随着组织为复杂的分析保存更多的数据，商业智能平台的数绝皮唤量不断增加。
其中一个不太为人所知的是惠普公司(Hewlett-Packard Co.)的Vertica大规模并行数据仓库平台，用于分析Linux集群上的结构化数据。惠普在2011年收购了Veritca。
现在它已经发布了Vertica 7.0企业版，其中包含许握哗多新功能，包括对管理控制台的改进和Java软件开发工具包的添加。
但它也发布了一个名为Vertica Flex Zone的新产品，用于在将数据导入Vertica平台之前研究半结构化和非结构化数据。
惠普Vertica产品管理总监Luis Maldonado表示:“我们认为，对于已经使用Hadoop并希望加快探索角度的人来说，这将会很好。”他说，其他人会满足于自己使用Flex Zone。
在加载结构化或非结构化数据进行探索之前，Flex区域不需要定义模式。它的连接器支持JSON和CSVs(逗号分隔值)以及其他用于分析的文件存储。
因此，可以通过多种方式访问Web站点上的混合数据，如应用程序日志和客户信息。可以对数据运行SQL。
“我们相信这将是一种改变游戏规则的可视化方法，”马尔多纳多说。
他补充说，一旦发现了有趣的数据，就可以一步导出到柱状图中进行实时分析。
他说，Flex Zone“是一个很棒的即时发现工具，是一种非常好的方式，可以使整个数并凯据生命周期(从早期存储到早期探索到运行)更加顺畅。”
Maldonado说，Flex Zone是Vertica推出的几款新产品中的第一款。
至于Vertica 7.0(它的代码名为Crane)——一个柱状分析数据库——它与Hadoop的连接器已经扩展到与HCatalog、Hadoop的表和存储管理层的集成。
它加入了与MapRece和HDFS (Hadoop分布式文件系统)的集成。
因此，Maldonado说，Vertica 7有四种连接Hadoop的方式——要么紧密集成，要么采用更联合的方式。
Vertica 7现在也有一个Java SDK——加入了R统计语言和c++的开发工具包——它允许开发人员链接到更多的数据分析应用程序。
最后，管理控制台改进了诊断、调优和性能功能。
Vertica 7.0和Flex Zone将于下个月发布。
惠普没有给出定价细节，但马尔多纳多表示，Vertica 7对管理的客户数据量进行定价，最低为1tb。对于那些少于1TB的人，或者只是想习惯这个产品的人，有一个免费的社区版本。单独出售的Vertica Flex Zone将“更接近Hadoop定价”，他说。
Ⅱ vertica是用什么语言写的
vertica是使用传统的SQL语言。Vertica数据库更倾向于使用传统的SQL语言，处理禅顷结构化的数据，最近几个版本的Vertica也引贺袜陆入了Hadoop接口，使之具备好猛了一定的非结构化数据。
Ⅲ 如何看待国产数据库SequoiaDB开源
如何看待国产数据库SequoiaDB开源
总的来说，我认为有几点吧
1）相比mongo还是有中文的齐全文档，作为中国的码农。。英文文档看得还是头疼啊。
2）应该说开源社区这边的支持还是比较快速的，在群里提问基本当天都会有人回答，然后在刚开始配置和对接程序的时候原厂的同学还在区里手把手教了我们的工程师。。还是很给力的
3）总体上说使用和迁移转换时候不会不上手，不过现在据说多了SQL的支持，还没有尝试过，听起来很厉害的样子，不过他们原生的操作语句也还是很好理解的
如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库
Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。悉困更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。
简单的说，ClickHouse作为分析型数据库，有三大特点：一是跑分快， 二是功能多 ，三是文艺范
1. 跑分快： ClickHouse跑分是Vertica的5倍快：
ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000X，ClickHouse还是有非常大的优势：
100Million 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比My SQL快801倍
1Billion 数据集:
ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了
2. 功能多：ClickHouse支持数据统计分析各种场景
- 支持类SQL查询，
- 支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）
- 支持数组(Array)和嵌套数据结构链誉(Nested Data Structure)
- 支持数据库异地复制部署
3.文艺范：目前ClickHouse的限制很多，生来就是为小资服务的
- 目前只支持Ubuntu系统
- 不提供设计和架构文档，设计很神秘的样子，只有开源的C++源码
- 不理睬Hadoop生态，走自己的路
如何看待阿里巴巴宣布开放开源AliSQL数据库
其实有点类似，谷歌开放安卓系统给大家免费用，
某些技术别人要模仿不难，而且专利有效期也不长，
谷歌可能觉得还不如一下子公开了，大家一起弄，能迅速占领市场
如何看待黑客入侵数据库
内网。内棚陆段鬼和外面的黑客一起合作搞的。内鬼的话就比较容易了。
如何看待美国研发的数据库TokuDB?
测试过 TokuMX, 性能确实不错，但稳定性堪忧，mongodb 3.0 后引入了 wiredtiger engine，与 tokumx 差距缩小了
研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构，很巧妙的设计，虽然树的深度加倍了，但插入时间确实大幅度降低了。
最后没有采用。
如何看待免费开源CRM
免费开源CRM基本上很难满足企业的实际业务需求，可以考虑一款支持用户个性化定制的CRM，百会的CRM就不错，它可以根据用户需求，在最短时间内定制出来并让用户看到效果。满意之后再付费，没有后顾之忧。定制工具简单，定制速度快。用户完全可以自己操作去满足未来业务的变化。另外它基于SAAS模式的在线租用形势，可以为企业节省购买硬件、安装调试、后期升级的费用成本。定期的售后回访还可以解决不少使用中的问题。
如何看待Facebook已开源React Native
React Native项目成员Tom Ohino发表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile（墙外地址）详细描述了React Native的设计理念。Ohino认为尽管Native开发成本更高，但现阶段Native仍然是必须的，因为Web的用户体验仍无法超越Native：
1. Native的原生控件有更好的体验；
2. Native有更好的手势识别；
3. Native有更合适的线程模型，尽管Web Worker可以解决一部分问题，但如图像解码、文本渲染仍无法多线程渲染，这影响了Web的流畅性。
Ohino没提到的还有Native能实现更丰富细腻的动画效果，归根结底是现阶段Native具有更好的人机交互体验。笔者认为这些例子是有说服力的，也是React Native出现的直接原因。
图3 - Ohino在F8分享了React Native（Keynote）
Learn once, write anywhere
“Learn once, write anywhere”同样出自Ohino的文章。因为不同Native平台上的用户体验是不同的，React Native不强求一份原生代码支持多个平台，所以不提“Write once, run anywhere”（Java），提出了“Learn once, write anywhere”。
图4 - “Learn once, write anywhere”
这张图是笔者根据理解画的一张示意图，自下而上依次是：
1. React：不同平台上编写基于React的代码，“Learn once, write anywhere”。
2. Virtual DOM：相对Browser环境下的DOM（文档对象模型）而言，Virtual DOM是DOM在内存中的一种轻量级表达方式（原话是ligheight representation of the document），可以通过不同的渲染引擎生成不同平台下的UI，JS和Native之间通过Bridge通信（React Native通信机制详解 « bang’s blog）。
3. Web/iOS/Android：已实现了Web和iOS平台，Android平台预计将于2015年10月实现（Blog | React）。
前文多处提到的React是Facebook 2013年开源的Web开发框架，笔者在翻阅其发布稿时，发现这么一段：
图5 - 摘自React发布稿（2013）
1. 加亮文字显示2013年已经在开发React Native的原型，现在也算是厚积薄发了。
2. 最近另一个比较火的项目是Flipboard/react-canvas · GitHub（详见 @rank），渲染层使用了Web Canvas来提升交互流畅性，这和上图第一个尝试类似。
React本身也是个庞大的话题不再展开，详见facebook/react Wiki · GitHub。
笔者认为“Write once, run anywhere”对提升效率仍然是必要的，并且和“Learn once, write anywhere”也没有冲突，我们内部正在改造已有的组件库和HybridAPI，让其适配（补齐）React Native的组件，从而写一份代码可以运行在iOS和Web上，待成熟后开源出来。
持续更新...
二、规划
下图展示了业务和技术为React Native所做的改造：
图6 - 业务和技术改造图6 - 业务和技术改造
自下而上：
1. React Node：React支持服务端渲染，通常用于首屏服务端渲染；典型场景是多页列表，首屏服务端渲染翻页客户端渲染，避免首次请求页面时发起2次请求。
2. React Native基础环境：
2.1. Framework集成：尽管React Native放出了Integration with Existing App文档，集成到现有复杂App中仍然会遇到很多细节问题，比如集成到天猫iPad客户端就花了组里iOS同学2天的时间。
2.2. Neorking改造：主要是重新建立session，而session通常存放于 header cookie中，React Native提供的网络IO fetch和XMLHttpRequest不支持改写cookie。所以要不在保证安全的条件下实现fetch的扩展，要么由native负责网络IO（已有session机制）再通过HybridAPI由JS调用，暂时选择了后者。
2.3. 缓存/打包方案：只要有资源从服务器端加载就避免不了这个话题，React Native也是如此，缓存用于解决资源二次访问时的加载性能，打包解决的是资源首次访问时的加载性能。
3. MUI是一套组件库，目前会采用向React Native组件补齐的思路进行改造。
4. HybridAPI是阿里一组Hybrid API，此前也在多个公开场合（如传感器 @杭JS）分享过不再累述，React Native建立了自己的通信机制，看起来更高效（未验证），改造成本不大。
5. 最快的一个业务将于4月中上线，通过最初几个业务改造推动整体系统的改造，如果效果如预期则会启动更大规模的业务改造。
更多详细规划和进展，以及性能、稳定性、扩展性的数据随后放出。
三、风险
1. 尽管Facebook有3款App（Groups、Ads Manager、F8）使用了React Native，随着React Native大规模应用，Appstore的政策是否有变不得而知，我们只能往前走一步。
* 更新：
2015.7.28 AppStore审核政策调整：允许运行于JavascriptCore的动态加载代码，下图是此前的审核政策，对比加亮部分的改变。
qt支持国产数据库吗
应用程序很多情况下需要操作数据库。QT支持多种数据库，但是很多情况需要安装DLL驱动。这就有点麻烦，想当初想用MYSQL的结果就是因为驱动很难装，然后就使用了SQLITE。如果对数据库的要求不是很高的话，Sqlite应该可以满足需求了。
如何看待数据库技术向大数据技术发展的必然
随着数据的积累，一些记载对象的业务状态的数据越来越多，所以就慢慢的形成各行业的大数据，当然有些大数据库，是有可用之处，有些大数据就是个垃圾。
请采纳！
Ⅳ 大数据处理必备的十大工具！
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：
1.ApacheHive
Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2JaspersoftBI套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
3.1010data
1010data创立于2000年，是一个总部设在纽约的分析型云服务，旨在为华尔街的客户提供服务，甚至包括NYSEEuronext、 游戏 和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。伍斗它也有它自己的查询语言,支持SQL函数和广泛的查询类型，包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。
4.Actian
Actian之前的名字叫做IngresCorp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
5.PentahoBusinessAnalytics
从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相雹源比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。
6.KarmasphereStudioandAnalyst
KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时，Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时，KarmaspehereAnalyst旨在简化筛选的过程,。
7.Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据源橘态仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
8.
HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置,因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一个“FlexZone”，允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前 探索 大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种 探索 HDFS数据表格视图的方法。
9.TalendOpenStudio
Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
10.ApacheSpark
ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
Ⅳ 大数据分析学习什么内容
如需学习大数据分析推荐选择【达内教育】，大数据分析学习内容如下：
1、数学知识
数学知识是【数据分析师】的基础知识。初级数据分析师需要了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力。
2、分析工具
初级数据分析师数据透视表和公式使用必须熟练。还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询、Hadoop和Hive查询就可以。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要，用来获取和处理数据都是事半功倍。
4、业务理解
业务理解是数据分析师所有工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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Ⅵ 什么是数据库
数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：
（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。
（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。
发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
数据库管理系统
编辑
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
Ⅶ vertica数据库客户端调整字体大小
vertica数据库客州岁大户端调整字体大小，字体设置可以更改。
选中要改变的字，找工具栏的字号册竖，随意选择雀誉合适的字体大小。
字段相关
1、vertica新增表字段
alter table schemaName.tableName add column field1 varchar(60) default ''
2、删除表字段
alter table schemaName.tableName drop column field1
3、修改vertica表字段名
alter table schemaName.tableName rename column field1 to field2
4、vertica字段设置为不为空约束
alter table schemaName.tableName alter column field1 set not null
5、vertica删除字段不为空约束
alter table schemaName.tableName alter column field1 drop not null
6、更改字段数据类型
alter table schemaName.tableName alter column field1 set data type numeric(15,0)
Ⅷ vertica数据库的先进先出SQL怎么写
传统的数据库除了SQL语义外，还要保证transaction的ACID，而要同时满足高一致性和事务操作的要求是很难实现高可伸缩性的。因而才会有NoSQL的出现，它们牺牲了部分SQL和事务的语义、降低一致性要求，以实现高可伸缩性的系统。