fushia是什么顏色？

Fushia是玫瑰紅。

玫瑰紅來自玫瑰的顏色。玫瑰被譽(yù)為美的化身，被用來命名顏色。它們?cè)?4世紀(jì)就有記載，歷史悠久。玫瑰的顏色透徹而清澈，既蘊(yùn)含著孕育生命的能量，又透露著一種含蓄的美感，華麗而優(yōu)雅。

玫瑰紅象征著優(yōu)雅和輕盈。搭配同色系和相近的亮色，營(yíng)造出流行活潑的效果；違反的塊越多，就越動(dòng)態(tài)。綠色給人玫瑰葉子的感覺，很和諧。通過互補(bǔ)色藍(lán)色的運(yùn)用，與其搭配，營(yíng)造出水流的效果，表現(xiàn)出運(yùn)動(dòng)感。

greenplum表，一定有分布鍵嗎？

表必須有分布鍵，否則數(shù)據(jù)會(huì)傾斜，表的查詢性能會(huì)下降。

greenplum和postgresql之間是什么關(guān)系？

青梅是MPP數(shù)據(jù)庫的一種，是一種分布式數(shù)據(jù)庫，支持SQL和MapReduce的并行處理功能，能夠以較低的成本為管理最大PB級(jí)數(shù)據(jù)的企業(yè)提供業(yè)界領(lǐng)先的性能。PostgreSQL是一個(gè)免費(fèi)的對(duì)象關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)器(數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))，它是在一個(gè)靈活的BSD風(fēng)格的許可下發(fā)布的。PostgreSQL可以在C/S(客戶機(jī)/服務(wù)器)環(huán)境下使用。Gr

greenplum表分析是什么？

Gr

大數(shù)據(jù)怎么做？

1.大數(shù)據(jù)處理之一:采集

大數(shù)據(jù)的收集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫從客戶端(Web、App或傳感器等)接收數(shù)據(jù)。)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理。例如，電子商務(wù)公司使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫如MySQL和Oracle來存儲(chǔ)每筆交易的數(shù)據(jù)。此外，Redis和MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)收集。

在大數(shù)據(jù)采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是高并發(fā)，因?yàn)榭赡軙?huì)有成千上萬的用戶同時(shí)訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪問量高峰時(shí)達(dá)到數(shù)百萬，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫來支撐。而如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實(shí)需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2.大數(shù)據(jù)處理II:導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫，但是要想有效的分析這些海量數(shù)據(jù)，就要把這些數(shù)據(jù)從前端導(dǎo)入到一個(gè)集合中。大型分布式數(shù)據(jù)庫in，或分布式存儲(chǔ)集群，并能在導(dǎo)入的基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清理和預(yù)處理工作。也有一些用戶在導(dǎo)入時(shí)會(huì)使用來自Twitter的Storm來流數(shù)據(jù)，以滿足一些業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入和預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，往往達(dá)到每秒百兆甚至千兆的水平。

3.大數(shù)據(jù)處理III:統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計(jì)算集群，對(duì)存儲(chǔ)在其中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析歸類，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。在這方面，一些實(shí)時(shí)需求會(huì)使用EMC的GreenPlum，Oracle的Exadata，基于MySQL的Infobright，一些批量處理或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，會(huì)占用大量的系統(tǒng)資源，尤其是I/O。

4.大數(shù)據(jù)處理IV:挖掘

不同于以往的統(tǒng)計(jì)和分析過程，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有預(yù)設(shè)的主題，主要基于各種算法對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而達(dá)到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高層次數(shù)據(jù)分析的要求。典型的算法包括用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes。使用的主要工具是Hadoop看象人。這個(gè)過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是，用于挖掘的算法非常復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量非常大。常用的數(shù)據(jù)挖掘算法主要是單線程的。