Virtualization（JDV）是数据集成解决方案，在有多个数据资源的时候，把他们作为单个数据资源对待，在规定的格式传递正确的数据，在正确的时间传递给任意的应用或者用户。 主要特性：敏捷开发，安全虚拟数据层，实时数据访问和配置。

 政府数据交换平台解决方案 目前，国内各地政府部门和机构或多或少均建立起自己的信息化系统，包括门户网站内容管理系统、OA办公系统、办事审批系统、其它业务系统等。但由于诸多因素的影响，即使同一地区的政

net中，其实微软提供了一整套的完整的机制来实现“成员角色管理”。包含有：”登录控件”、“membership”、“个性化数据 库”等等。但是大多数开发人员是从来不用这些的（例如我，用微软的asp.net三四年，还从来没见过“登录控件”长啥样）。在asp

mysql 海量数据的存储和访问解决方案（结构化数据） 海量非机构化数据存储----分布式存储架构 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型

如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少

计，大数据市场规模将从2016年的17亿美元增长到2020年的94亿美元。随着市场的增长，企业的挑战正在转变，对人们的技能需求正在改变，而大数据服务供应商的景观也在风云变幻。2017年将是大数据专业人士更为忙碌的时刻。

可视化工具的简短列表 在本文中，将对很多流行的 Linux 数据可视化工具进行一下调查，并对其中一些工具进行更深入的探讨。例如，某个工具是否为进行数值计算而提供了一种语言？这个工具是交互式的还是提供

十大免费数据可视化工具

大数据时代 数据挖掘十大经典算法 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.

Spark 的强大功能与全局事件流、实时数据库能力与企业存储集成到了一起，用于开发与运行创新性的数据应用。MapR Platform 由业界最快速、最可靠、安全且开放的数据基础设施所驱动，极大降低了 TCO

qxde01 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平

Database。基于 B+ Tree 的面向列的数据库。是云数据库（CloudDatabase）的数据引擎内部选型之一。 Tokyo Cabinet 是一个DBM的实现。这里的数据库由一系列key-value对

数据库已经成为黑客的主要攻击目标，因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。 这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利，因此，确保数据库

将大家引入歧途。 大数据分析目前已经成为技术业界的主流趋势，每一家企业都开始将此类方案视为实现自身差异化优势的核心甚至是求得生存的关键所在。有鉴于此，关于 大数据的各种误解也开始不断涌现。这些

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每次在为一家企业搭建大数据平台的起步阶段，他们总是向我展示各种他们采用的各种前沿技术，还有他们视若珍宝的数据储备。但是毫不避讳地讲，我根本不想在这个阶段讨论这些方面的细节。因为炫酷的技术或海量的数据储备并不是大数据项目成功最关键因素。

导读： 无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型，让我们来追本溯源，窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。 什么是数据模型？ 访

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 在实际开发中最为常见的设计范式有三个：

项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。

Cabinet的NoSQL Database。基于 B+ Tree 的面向列的数据库。是云数据库（CloudDatabase）的数据引擎内部选型之一。 项目主页： http://www.open-open