Admans的专栏

数据结构是一种架构，它侧重于数据提供者和数据使用者之间的数据价值链中的数据集成、数据工程和治理的自动化 数据结构基于“活动元数据”的概念，使用知识图、语义、数据挖掘和机器学习 (AI) 技术来发现各种类型元数据（例如系统日志、社交等）中的模式。数据产品和数据使用者之间数据访问的增加减少了数据孤岛，并提供了更完整的组织数据视图。从最初的简单文件存储，到复杂的关系模型、数据仓库、大数据技术，再到现代的云计算和数据湖架构，数据架构不断演变，以应对不断增长的数据量和复杂的数据处理需求。

因此，企业的数据治理远非使用一款单一的工具或产品就可以实现的，它是需要回到源头，对企业的组织、流程制度、业务系统、底层架构等多个方面进行排查和重构的，它是一套复杂的管理体系。通过在限定的系统范围内洞察存在问题的数据，可以形成有针对性的数据治理策略，让问题聚焦。推式策略从数据治理策略（目标、范围、方法和组织 ）开始，通过专业的数据治理团队进行数据治理的规划、实施和监督，通过制定数据管理流程规范从源头业务系统的构建到数据的分发、流转，包括数据安全策略与控制，最终贯穿数据资产管理、分析和挖掘的全生命周期过程。

除了阿里，无论是华为、OPPO为代表的高科技制造行业，还是网易、滴滴为代表的互联网行业，都纷纷在自建或者提出了数据中台的解决方案，但是我们又发现，每一家企业似乎对数据中台都有自己不同的理解，这点从四家企业的数据中台架构图就可以看出。可以解答最初的问题了，数据中台究竟是什么，或者说企业想要的数据中台究竟是什么样子的。这就是你要构建的数据资产目录，这个目录是一个逻辑结构，当你清晰的知道了这些结构以后，再去建设你的系统，这样的话，脑子就会非常清晰，只有这样才能从根本上去解决数据质量的问题、数据不一致的问题。

你需要把卡片按照类型、等级、稀有度等进行分类，这样在需要的时候就能快速找到想要的卡片。想象一下你正在玩一款游戏，游戏中有很多角色卡片，每张卡片都有自己的属性，比如攻击力、防御力、生命值等等。比如说，如果你拥有一些非常稀有的卡片，这些卡片就可以用来交易或者参加比赛赢得奖品，那么这些卡片就成为了你的资产。数据要素是构建块，数据资源是这些构建块的集合，而数据资产则是具有价值的资源。数据要素、数据资源、数据资产、数字资产、数据管理、数据治理、数字资产入表到底是什么呢？的基础，是描述数据资源特性的最小单位。

1）数据管理体系框架数据治理、数据中台、数据标准、数据仓库、数据安全、元数据、数据湖以及大数据平台与架构等关键要素共同构成了企业数据管理体系框架。2）数据资产价值最大化通过不断优化和完善这九大关键要素，企业可以更加高效地管理和利用数据资源，实现数据资产价值的最大化。

数据中台丨研究报告 数据中台可统一企业数据资产，支撑企业业务分析与转型优化，是企业数字化建设的重要构成数据中台是企业数字化建设的重要构成，其通过整合企业基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低运营成本，支撑业务创新。数据中台通过采集、存储、加工大量数据，统一企业数据标准，建立全域级、可复用的数据中心，增强数据共享和复用，满足多方面需求。尽管部分观点认为数据中台的概念被过度炒作，但数据中台确实可为企业解决数据资产管理的问题，支撑业务分析洞察，促进业务转型优化，带来业务价值。作为企业内部统一数据能力的

定义数据源、数据类型的采集标准，确保所有数据采集活动遵循统一规范，减少后期数据清洗的工作量。

可视化是指将数据、信息或知识通过图形、图像、动画或其他视觉形式表现出来的过程。它利用人类视觉系统的强大能力，将抽象的数值、概念或关系转换为直观的图形表示，从而帮助人们更容易地理解、分析和解释复杂的数据集。可视化不仅提高了信息的可访问性和易理解性，还增强了数据传达的效果，使得用户能够快速识别模式、趋势和异常，从而在决策支持、数据分析、教育、科学研究等多个领域发挥重要作用。

Kettle是一个开源的ETL（Extract-Transform-Load）工具，可以用于数据集成、数据转换和数据处理等任务。它提供了一组可视化的设计工具，使得用户可以通过简单的拖拽和连接来构建数据流程，并且还支持多种数据源和数据目标，如数据库、文件、Web服务等。Kettle还提供了强大的转换和运行时功能，如数据抽取、字段转换、查询和过滤、数据合并等。此外，Kettle还可以轻松地与其他系统集成，如Hadoop、NoSQL数据存储、数据仓库、BI等。Kettle已经很强大了，为何还要学习Nifi？

对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated reads)，RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍，比 ElasticSearch 快 500 倍以上。在混合工作负载场景中，实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能，而会受到影响。

数据仓库ETL的英文全称为：Extract-Transform-Load,即：抽取-转换-存储，一般会先将不同源数据抽取出来，然后对数据进行数据清洗，把杂乱的数、无效的数据清洗成规范的、可用的数据，最后存储到数据仓库的过程，将不同的数据整合到一起。而Kettle就是用来一款用于ETL的开源分析工具。

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源、RESTful、分布式搜索和分析引擎。它旨在处理大量数据，使其成为日志和事件数据管理的流行选择。Elasticsearch 还以其实时功能而闻名，允许用户在数据模式发生时探索、分析和可视化。除了日志和事件数据管理之外，Elasticsearch 还常用于全文搜索和运营智能用例。它的目标是可扩展、有弹性且快速，允许您近乎实时地索引和搜索数据。

在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。在Full Stack 理想的指引下，Spark 中的Spark SQL 、SparkStreaming 、MLLib 、GraphX 几大子框架和库之间可以无缝地共享数据和操作，这不仅打造了Spark 在当今大数据计算领域其他计算框架都无可匹敌的优势，而且使得Spark 正在加速成为大数据处理中心首选通用计算平台。

数据处理单元（DPU）是一种专门设计用于处理数据中心中的网络、存储和计算任务的硬件加速器，它与CPU和GPU一起组成计算的三大支柱之一。作为一种新型可编程处理器，DPU结合了三个关键元素，是一个片上系统（SoC），它结合了：强大的处理能力：DPU利用广泛应用的Arm架构，包含了行业标准、高性能、软件可编程的多核CPU，并与其他SoC组件紧密集成。高速数据传输：凭借其高性能网络接口，DPU能够在网络的线速率或其他网络速度下，对数据进行解析、处理和传输至GPU和CPU。

1）Tableau Desktop Tableau Desktop是设计和创建美观的视图与仪表板、实现快捷数据分析功能的桌面端分析工具，包括 Tableau Desktop Personal（个人版）和 Tableau Desktop 2）Tableau ServerTableau Server是一款商业智能应用程序，用于发布和管理Tableau Desktop 制作的报表，也可以发布和管理数据源，如自动刷新发布到Server上的数据提取。3）Tableau OnlineTableau Online 针对云

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

Flask是一个非常小的PythonWeb框架，被称为微型框架；只提供了一个稳健的核心，其他功能全部是通过扩展实现的；意思就是我们可以根据项目的需要量身定制，也意味着我们需要学习各种扩展库的使用。装饰器本质上是一个python函数，他可以让其他函数在不需要做任何代码变得的前提下增加额外的功能，其传入参数一般是函数对象（如视图函数），返回值也是一个函数对象；装饰器主要用于有切面需求。

Cypher 是Neo4j提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。它是一种受 SQL 启发的语言，用于使用 ASCII-Art 语法描述图中的可视模式。它允许声明想要从图数据库中选择、插入、更新或删除什么，而不需要精确地描述如何做到这一点。通过 Cypher，用户可以构建表达性强且高效的查询，处理所需的创建、读取、更新和删除功能。

另外，开源代码的方式有很多：有些项目提供源代码但不接受贡献；Modular 称他们选择了更彻底的开源方式：允许通过 GitHub pull request 提交外部贡献，鼓励开发者参与到 Mojo 的开发和完善中来，促进社区的壮大。Mojo🔥 是 Modular AI 公司开发的新编程语言，它结合了 Python 的易用性以及 C 语言的可移植性和性能，目标是使其成为 AI 研究和生产的理想选择。后续 Mojo🔥 开放下载后，其团队刷新了自己的成绩，他们表示 Mojo 将动态和静态语言的优点结合在一起，

大家好，我是田螺。记得很久之前，去面试过字节跳动。如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。

知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。它提供了一种机器可读的知识表达方式，使计算机能够更好地理解和处理复杂的人类语言和现实世界的关系。通过构建知识图谱，人工智能系统可以更有效地进行知识的整合、推理和查询，从而在众多应用领域发挥重要作用。

本文介绍了关于分库分表架构的21个通用概念，有一定的了解之后，接下来我们将进入更深度的内容，包括读写分离数据脱敏分布式主键分布式事务配置中心注册中心Proxy服务等实战案例的讲解和源码分析。—END—

这个转换的方法叫作“嵌入”（Embedding），转换的过程叫作“图的表示”，如果是由算法自动得到最佳的转换结果，那么该过程叫作“图的表示学习”。图2中比较了在社交网络数据集上搜索朋友圈的查询，在原生的图数据库和关系数据库的查询执行效率。就总体趋势而言，我们能够预见，大数据时代，数据缺失不再是最大的挑战，我们渴求的是挖掘数据价值的能力，而数据的价值很大一部分在于数据之间的关联。国内的众多大厂纷纷推出自研的云端图数据库产品，例如百度的HugeGraph、阿里的GDB、腾讯的TGDB、华为的GES图计算引擎。.

云原生是一种利用云计算交付模型的优势来构建和运行应用程序的方法论。当企业使用云原生架构开发和运维应用程序时，它们能更快速地响应客户需求将新想法推向市场。虽然公共云影响了几乎所有行业对于基础设施的思维模式，但类似云的交付并不仅限于公共环境。云原生的开发同时适合公共云和私有云，你只需要关心应用程序是如何创建和部署，无需理会在哪部署。更重要的是能够为开发人员提供按需访问计算能力以及现代数据和应用程序服务。云原生开发融合了DevOps、连续交付、微服务和容器。......

新一代的数据共享技术，支持原始数据保留在各个部门和企业的内部，在各个部门内部分别安装联邦数字网关之类的部件，通过联邦学习和隐私计算等方式，实现数据不出门，算法多跑路，即融合了不同数据源的知识、创造了价值，也避免了泄露原始数据。一个城市的数据涵盖各行各业、产生于不同系统、来自不同渠道、拥有不同的数据结构，这里既有新建的系统，也有大量历史遗留的系统，而不同的系统通常是由不同的公司在不同的年代采用不同的技术开发而来。将物理世界的动态信息，如车流、人流、气象、能耗等，叠加到数字世界模型上，实现更加逼真的展现。...

一个轻量级的跨平台图形用户界面（GUI）开发工具，是Python的自带的官方标准库，安装Python之后直接导入就可以使用，我们常见的pythonIDLE就是使用TKinter实现。wxPython是一款开源软件，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许Python程序员很方便的创建完整的、功能健全的GUI用户界面。“PySide”是“Qt”的封装。它最大的特点就是上手简单,做个简单的小工具基本够用了，比如登录，计算器，简单的输入输出工具等，缺点是不够美观，功能太单一。...

目录背景分表分库分库分表的成本NewSQLNewSQL 平滑接入方案NewSQL 真的有那么好吗？NewSQL 的应用分库分表和 NewSQL 到底怎么选？背景曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。面试官喜欢问，博主喜欢写，候选人也喜欢背，似乎已经形成了一个闭环。但你有没有思考过，分库分表真的适合你的系统吗？分表在业务刚刚发展起来的时候，流量全部打到了一个 MySQL 上，用户信息全落到了 user 表。后来，user 表的数...

作者：石秀峰来源：谈数据（ID：learning-bigdata）近期，我一做数字化咨询的朋友（化名老王）遇到了一个头痛的问题：话说老王的团队近期接了一个大单——一大型制造业的数字化转型规划。老王带领团队奋战了几个月，各种业务调研、信息化调研、高层领导访谈……终于方案初稿出来了。但是做方案汇报的时候，这版方案被客户方领导给否掉了，客户认为他们规划的方案是“信息化方案”而非“数字化方案”。交代一下：老王在企业信息化领域有近二十年工作经验，对信息化、自动化、数字化等各项知识和技术都很熟悉，曾就职某世界知名咨询公

教育信息化丨研究报告核心摘要：背景篇目前，我国中小学教育主要呈现信息时代教育的特征，智能时代教育特征初露端倪；中小学教育信息化正从量变迈向质变，创新引领与生态变革成为行业纵深的主旋律；2021年，我国中小学教育信息化经费投入达1634亿，财政性教育经费是主要保障；投入呈现学段差异，整体上，软件资源占11%，硬件设备占43%，专业服务占46%。需求篇-教育教学课堂教学：师乏生困→多终端人机交互与无感化数据采集驱动教学与评价方式创新；教师备课：形式主义→网络化集体备课助力教师发展，打通课前课后实现精准备课；学生

Redis下载 官网地址：http://redis.io/ 中文官网地址：http://www.redis.cn/ 下载地址：http://download.redis.io/releases/ 安装# （三台）安装 C 语言需要的 GCC 环境yum install -y gcc-c++ yum install -y wget# 下载并解压缩 Redis 源码压缩包wget http://download.redis.io/releases/re..

本文包括：30 个 Redis 基础知识；10个 Redis 架构和运维必懂的知识；Redis 调优、监控知识和10个具体应用难点。本篇文档已整理成pdf文档，需要的同学文末自取30 个 Redis 基础知识1、Redis支持哪几种数据类型？String、List、Set、Sorted Set、hashes2、Redis主要消耗什么物理资源？Redis是一种基于内存高性能的数据库--- 主要依赖于内存3、Redis有哪几种数据淘汰策略？noeviction：返回错误当内存限制达

来源｜Giao数据 数 据 | YaJie 文 章 | 张子豪,YaJie 本文爬取了飞机失事网1908-2020年空难相关数据，包括空难发生次数、机组和乘客的死亡人数与死亡率、不同季节的空难发生次数、空难相关文本的关键词、空难高发地、空难高发航空公司、空难高发机型以及在空难中丧生的知名人物、知名事件。希望帮助大家全方位建立空难时空观、克服保命心理关、抛弃遇事不决就是玄学·观。本文对于飞机乘坐恐惧症患者具有心理疏导、战略藐视、战术重视的重要意义。112...

作者 | InvisibleUp译者 | 弯月出品 | 优快云（ID：优快云news）Web3 不是去中心化。虽然我觉得这一点很明显，根本不需要通过一篇文章来说明，但我也是迫不得已，因为突然之间各大科技巨头，比如 Reddit、推特和 Discord 等公司都决定全力以赴投入 NFT（非同质化代币），以实现“去中心化”。尤其是 Reddit 让我特别生气。2020 年 5 月前后，Reddit 在/r/FortniteBR 和 /r/CryptoCurrency 上启...

河北科技师范学院欧美学院新闻标题河南大学迈阿密学院新闻标题首都经济贸易大学密云分校新闻标题北京科技大学(延庆校区)新闻标题湖北中医药大学职业技术学院新闻标题公安消防部队高等专科学校新闻标题从上边的类似新闻标题中提取完整学校名称，最终参考代码如下：> let str_title='湖北中医药大学职业技术学院新闻标题'; let m=str_title.match(/(\S*)?(大学|学院|分校|分院|学校|校区(\)|）)?)/); console.log(m

便于大家进行更方便的指标圈定，这里我将前面提到的通用指标进行一次拓展，为大家整理了一份完整的数据中台基础指标列表，方便大家在搭建指标体系时进行速查。（1）App类产品分析指标（2）网站类产品分析指标（3）业务类分析指标...

1、 安装jdk112、 配置环境变量 将jdk11安装目录加入path：C:\Program Files\Java\jdk-11.0.10\bin3、 安装DBEE 21.14、 将dbeaver-agent文件夹复制到DBEE安装目录5、 修改dbeaver.ini文件，在文件最后添加一行指向dbeaver-agent.jar文件：-javaagent:D:\Program Files\DBeaverEE\dbeaver-agent\dbeaver-agent.jar6

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-import sysimport jsonimport osimport pandas as pd"""@description:将list存为csv文件@param {*}@return {*}"""@staticmethoddef list_to_csv(list_data, csv_file): if len(list_data) > 0: colu

'''Author: JackieZhengDate: 2021-03-13 21:22:01LastEditTime: 2021-03-24 12:02:54LastEditors: updaterDescription: FilePath: \pythonCode\ts.py'''import osdef merge_ts_video(ts_path, mp4_path): all_ts = os.listdir(ts_path) all_ts.sort(key=l

前言很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景！甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口（CRUD）阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了！究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。电商系统架构在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存...