1. 全国目前有多少家大数据交易中心
十大大数据企业1.IBM根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。2、惠普惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。3、TeradataTeradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。4、甲骨文尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的Nosql数据库结合到了一起。5、SAPSAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。6、EMCEMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。7、AmazonAmazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapRece、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。8、微软微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工具。微软的SQLServer数据库也颇具知名度，且于2012年的大数据企业比拼之中位列第九，营收总额为1.96亿美元。9、谷歌谷歌公司推出的大数据产品包括BigQuery一款基于云的大数据分析平台。该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。10、VMwareVMware向来以云计算及虚拟化解决方案着称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMwarevSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。随着对大数据认识越来越深刻，应用大数据分析的灵越也将越来越广，将对各行各业产生重大影响。而根据IDC的最新预测，到2019年，来自大数据和业务分析的年度全球收入将从2015年的1220亿美元增至1870亿美元。
2. 大数据分析一般用什么工具呢
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Python
R软件
SPSS
Excel
SAS软件
Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。
可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。
3. Vertica 数据库与 Cassandra 相比有什么优势
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。
Vertica的底层存储实现和HBase的不一样。虽然都是叫按列存储，HBase是先将表格按行划分成块，在数据块内部才是按列存储；Vertica的存储比较灵活，它号称可以配置哪些列要放在一起存储，每列都分开就是最基本的按列存储，所有列都和在一起就是按行存储了，不过同一列的数据还是会放在一起。
所以按列或者按行存储只是不同的系统设计选择，不是决定性因素。关键还是在于对上层提供的语义。
4. vertica 怎么实现行转列sql
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。
5. vertica 可以写存储过程吗
不行，只能用python等代码替代
6. Mysql是列式存储吗，或者说mysql支持列式存储吗
大数据（巨量数据集合（IT行业术语））
大数据（big data），指无法在可承受的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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
7. verticai-align:在html中什么意思
定义和用法
vertical-align 属性设置元素的垂直对齐方式。
说明
该属性定义行内元素的基线相对于该元素所在行的基线的垂直对齐。允许指定负长度值和百分比值。这会使元素降低而不是升高。在表单元格中，这个属性会设置单元格框中的单元格内容的对齐方式。
参考：http://www.w3school.com.cn/css/pr_pos_vertical-align.asp
8. 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。
9. 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。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(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
10. 大数据分析用什么工具好
市场上用于大数据分析的工具林林总总，不是专业人士很难区分优劣，企业一旦买错后悔莫及。一般处理大数据，可以用Hadoop、R等，这需要很多技术功底。而数据可视化呢，要选用对大数据支持比较好的工具，首先要具备两个技术，支持数据直连（FineDirect），支持数据索引（FineIndex）。其次，看前端可视化分析能力，这方面tableau、qlikview、帆软商业智能、网易有数等不错。