大数据实时多维分析神器
数据库监控与性能分析工具推荐
数据库监控与性能分析工具推荐目前，随着数据库技术的发展，数据库监控和性能分析工具也得到了越来越广泛的应用。
在众多的数据库监控和性能分析工具中，本文为大家推荐一些性能优良、功能全面的数据库监控和性能分析工具。
1. SolarWinds Database Performance Analyzer（DPA）这是一款专门为云端、物理和虚拟化的环境设计的数据库性能监控和分析工具。
DPA可以对多个数据库实例的性能、等待事件和存储性能进行实时监控和分析。
此外，它还提供了一个自适应基准库，在运行足够的跟踪之后，可以自动为你选择合适的基准值。
DPA还有一个非常强大的功能 - 对于具有低性能的SQL语句自动创建索引，这可以大幅提升整体性能。
2. Paessler PRTG Network MonitorPRTG Network Monitor可以监控网络系统和应用程序的可用性，并提供丰富的自定义报告。
它支持多种设备，包括Microsoft SQL、MySQL和Oracle数据库。
PRTG可以监控数据库的性能指标，如响应时间、查询次数和传输速率。
此外，还可以使用PRTG进行自定义警报和通知，以便快速解决潜在的问题。
3. Idera SQL Diagnostic ManagerSQL Diagnostic Manager是一款监控SQL Server性能的全面解决方案，提供实时性能、存储和服务器监控。
它可以自动诊断性能问题，并提供实时警报和建议来改善性能。
SQL Diagnostic Manager还提供了许多内置报告和仪表板，以及用户可以创建自定义报告和仪表板的选项。
4. dbForge Studio for SQL ServerdbForge Studio是一款功能强大的集成开发环境（IDE），专门为SQL Server设计。
它提供了一个广泛的工具箱，以实现SQL Server的性能监控和分析，包括查询性能分析、查询优化器、语法检查、单元测试等功能。
生物大数据分析的软件和工具
生物大数据分析的软件和工具随着生物技术的迅速发展，生物大数据的产生呈现出爆炸式增长的趋势。
然而，要从这些浩瀚的数据中提取有效的信息并加以解读，需要大量的计算和分析工作。
这就需要生物大数据分析的软件和工具来对数据进行处理和分析。
本文将介绍一些主流的生物大数据分析软件和工具，以便选择出最适合自己实验室的软件和工具。
1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种能够在数据库中搜索和比对序列的工具，是生物大数据分析中最为基础和常见的软件之一。
该软件通过比较存储在NCBI数据库中十分庞大的蛋白质或核酸序列数据库，查找出目标序列在数据库中的位置，并将它们按相似性排列。
BLAST算法拥有高度的适应性以及灵活性，不仅可以比对蛋白质序列，还可以比对基因组序列、转录组数据、蛋白质结构等。
其使用简单且运行速度快，是生物学领域的所有人在研究中必备的分析工具之一。
2. BowtieBowtie是一种基于快速算法的序列比对工具，能够高效地比对大规模的、二代测序数据。
如今，像Illumina和Solexa等技术，都可以生成大量的测序数据。
在这种情况下，Bowtie通过使用索引和FM索引的算法，实现了高速比对操作。
它可以用来定位基因组中的SNP、RNA编码区、结构变异等，具有很强的通用性，是生物信息学领域中的重要工具之一。
3. CufflinksCufflinks是一款常用于基因表达分析的工具，主要用于定量RNA测序的数据分析。
它是用来识别甲基化基因包、识别单基因外显子模式以及补全未知转录本等诸多生物信息学任务。
而且它在RNA测序方面使用了一种非常独特的分析策略，因此也被称为“近似最大似然”方法。
这种技术可以明确地表达不同基因内RNA 的转录变体和各种表达模式，能够快速、准确地解析表观转录组问题。
Cufflinks功能丰富、使用灵活且易于学习，是RNA测序数据分析的一种主流工具。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
BI与大数据区别
BI与大数据区别一、BI（商业智能）的定义和特点商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过对企业内部和外部数据的采集、整理、分析和展示，为企业决策提供支持和指导的一种信息技术应用。
BI 的主要目标是匡助企业从大量的数据中提取有价值的信息，以便更好地理解企业的运营状况和市场趋势，并基于这些信息做出准确的决策。
BI的特点如下：1. 数据驱动：BI的核心是数据，通过对数据的采集和分析，提供决策所需的信息。
2. 多维分析：BI可以对数据进行多维度的分析，匡助用户深入了解数据之间的关系和趋势。
3. 实时性：BI系统可以实时监控和分析数据，及时提供最新的信息和报告。
4. 可视化：BI系统通常采用图表、仪表盘等可视化方式展示数据，使用户更直观地理解数据的含义。
5. 自助式：BI系统提供给用户自主查询和分析数据的能力，减少对技术人员的依赖。
二、大数据的定义和特点大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂多样、难以处理的数据集合。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 量大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据库能够处理的规模。
2. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地处理和分析数据。
3. 多样性：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图象、音频等多种形式的数据。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中采集而来的，具有较高的真实性和可信度。
5. 价值潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的分析，可以发现隐藏在其中的商业机会和趋势。
三、BI与大数据的区别1. 数据规模：BI主要处理企业内部的数据，数据规模相对较小；而大数据则处理规模庞大的数据集合，包括企业内部和外部的数据。
2. 数据类型：BI主要处理结构化数据，如数据库中的表格数据；而大数据处理的数据类型更加多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3. 数据处理方式：BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）等技术进行数据的整理和分析；而大数据则采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，对数据进行高效的处理和分析。
大数据查询免费的软件
大数据查询免费的软件随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据的应用已经渗透到各个领域。
大数据查询软件是其中的重要组成部分，它可以帮助用户快速高效地查询和分析庞大的数据集。
在市场上，有许多商业化的大数据查询软件，但是它们往往价格昂贵，不适合个人用户或者小型企业使用。
为了满足广大用户的需求，一些开源的大数据查询软件应运而生，它们不仅功能强大，而且免费使用。
本文将介绍几款免费且优秀的大数据查询软件。
1. Apache HadoopApache Hadoop 是一个开源的大数据框架，提供了分布式存储和分布式计算的能力。
它可以处理大规模的数据集，并且具有良好的容错性和可扩展性。
Hadoop 的核心模块包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 Hadoop MapReduce。
HDFS 提供了大规模数据的存储能力，而 MapReduce 则负责数据的分布式处理和计算。
Hadoop 还支持其他生态系统组件，如Hive、Pig、HBase等，可以满足不同场景下的多样化需求。
Hadoop 的优点在于其强大的处理能力和开放的生态系统，可以支持各种类型和规模的数据处理任务。
但是，对于初学者来说，Hadoop 的学习门槛较高，需要掌握一定的编程知识和基础概念。
同时，部署和配置一个完整的 Hadoop 集群也需要相当的工作量。
2. Apache SparkApache Spark 是另一个开源的大数据处理框架，与 Hadoop 类似，它也提供了分布式存储和分布式计算的能力。
但是相比于 Hadoop，Spark 具有更快的计算速度和更友好的编程接口，可以更方便地进行大规模数据处理和查询。
Spark 提供了丰富的 API，支持多种编程语言，包括 Scala、Java、Python和R 等。
用户可以根据自己的需求选择合适的编程语言进行开发。
此外，Spark 还提供了一些高层次的组件，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，使得用户能够更方便地进行数据查询、实时数据处理和机器学习任务。
大数据查询免费查询
大数据查询免费查询概述随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据技术正成为越来越多企业和个人处理海量数据的首选方案。
然而，大数据查询往往需要庞大的计算资源和昂贵的软件许可费用。
在这样的背景下，免费的大数据查询解决方案对于那些资源有限的用户来说显得尤为重要。
本文将介绍一些免费的大数据查询工具和平台，帮助用户快速、高效地进行大数据查询和分析。
1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算系统，由Apache开发和维护。
它能够高效地存储和处理大规模数据，并支持并行计算。
使用Hadoop，用户可以轻松地在集群上进行数据查询和分析操作。
而且，Hadoop的生态系统非常丰富，拥有大量的工具和库可以帮助用户更好地处理大数据。
2. Apache SparkApache Spark是一个快速的大数据处理引擎，也是由Apache开发和维护的开源项目。
它提供了丰富的查询和分析功能，并具有优秀的性能。
Spark支持多种编程语言，如Scala、Java和Python，用户可以根据自己的喜好选择适合的语言进行开发。
此外，Spark还提供了图形化界面和交互式查询工具，帮助用户更加方便地进行数据查询和分析。
3. ElasticSearchElasticSearch是基于Apache Lucene的实时分布式搜索和分析引擎。
它被广泛应用于大数据领域，能够快速地存储、搜索和查询大规模数据。
ElasticSearch具有高度的可扩展性和灵活性，用户可以轻松地通过其丰富的API进行数据查询和分析操作。
此外，ElasticSearch还支持复杂的查询和聚合操作，用户可以根据自己的需求定制查询语句。
4. HiveHive是基于Hadoop的数据仓库和查询工具，由Facebook开发并贡献给Apache基金会。
它使用类似于SQL的查询语言HQL进行数据查询和分析操作。
Hive可以将结构化数据映射到Hadoop文件系统中，通过SQL-like查询语言提供高性能的查询和分析能力。
大数据分析的十个工具
大数据分析的十个工具在如今数字化的时代，数据变得越来越重要了。
数据不仅仅是一组数字，它代表了事实和现实生活中的情况。
但是，处理数据变得越来越困难。
若要快速高效地处理数据，需要工具的帮助。
本文将介绍大数据分析的十个工具。
1. HadoopHadoop是Apache Hadoop生态系统的核心项目，基于Java编写，主要用于存储和处理大数据集。
Hadoop可以处理来自无数来源的大数据集，包括文本、图形数据和孪生数据等。
2. Apache SparkApache Spark是一个高速的大规模数据处理引擎，它使用内存计算而不是磁盘计算，以显著提高处理速度和效率。
Spark支持多种语言，如Java，Scala和Python等。
3. Apache StormApache Storm是一个分布式流处理引擎，可用于处理数据流以及将数据流分析成有价值的信息。
它主要用于实时数据流处理，并且可扩展性非常好。
4. ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，可用于处理大量的非结构化和结构化数据。
Elasticsearch还提供了一些丰富的API，使开发人员能够更轻松地使用和管理数据。
5. TableauTableau是一个可视化工具，可用于创建数据可视化和分析。
该工具提供了丰富的功能和工具，可用于从各种数据源中获取数据，并将其视觉化展示给用户。
6. IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics是一个智能分析工具，可用于透彻了解数据并提供见解。
该工具使用自然语言处理技术，使分析过程更加人性化和智能。
7. PigApache Pig是一种用于分析大型数据集的脚本语言。
它可以与Hadoop一起使用，支持广泛使用的语言和库。
8. Apache CassandraApache Cassandra是一个主要用于处理分布式的非结构化数据的开源NoSQL数据库。
Cassandra具有高可用性和可扩展性，可以为大型分布式数据存储提供高效的解决方案。
30款常用的大数据分析工具推荐（最新）
30款常⽤的⼤数据分析⼯具推荐（最新）⽬录Part 1:数据采集⼯具Part 2:开源数据⼯具Part 3:数据可视化Part 4:情感分析Part 5:开源数据库Part 1：数据采集⼯具1 .⼋⽖鱼⼋⽖鱼是⼀款免费的、简单直观的⽹页爬⾍⼯具，⽆需编码即可从许多⽹站抓取数据。
⽆论你是初学者还是经验丰富的技术⼈员或企业⾼管，它都可以满⾜你的需求。
为了减少使⽤上的难度，⼋⽖鱼为初学者准备了“⽹站简易模板”，涵盖市⾯上多数主流⽹站。
使⽤简易模板，⽤户⽆需进⾏任务配置即可采集数据。
简易模板为采集⼩⽩建⽴了⾃信，接下来还可以开始⽤“⾼级模式”，它可以帮助你在⼏分钟内抓取到海量数据。
此外，你还可以设置定时云采集，实时获取动态数据并定时导出数据到数据库或任意第三⽅平台。
2. Content GrabberContent Grabber是⼀个⽀持智能抓取的⽹页爬⾍软件。
它的程序运⾏环境可⽤在开发、测试和产品服务器上。
你可以使⽤c#或来调试或编写脚本来控制爬⾍程序。
它还⽀持在爬⾍⼯具上添加第三⽅扩展插件。
凭借其全⾯综合的功能，Content Grabber对于具有技术基础的⽤户⽽⾔功能极其强⼤。
3.Import.ioImport.io是⼀款基于⽹页的数据抓取⼯具。
它于2012年⾸次在伦敦上线。
现在,Import.io将其商业模式从B2C转向了B2B。
2019年，Import.io收购了Connotate并成为⽹页数据集成平台。
凭借⼴泛的⽹页数据服务，Import.io成为了业务分析的绝佳选择。
4. ParsehubParsehub是⼀款基于⽹页的爬⾍程序。
它⽀持采集使⽤了AJax， JavaScripts技术的⽹页数据，也⽀持采集需要登录的⽹页数据。
它有⼀个为期⼀周的免费试⽤窗⼝，供⽤户体验其功能5. MozendaMozenda是⼀款⽹页抓取软件，它还为商业级数据抓取提供定制服务。
它可以从云上和本地软件中抓取数据并进⾏数据托管。
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表引擎
CollapsingMergeTree引擎 可以实现删除数据功能 常见的使用场景: 通过该引擎可以实现数据的删除操作 注意事项: 1. Max和Min的指标无法通过该引擎实现
语法:CollapsingMergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate, intHash32(UniqID), VisitID), 8192, Sign)
2
Clickhouse优劣势
优劣势
优势: 1. 2. 3. 4. 5.
劣势: 1. 快(插入快,查询快) 2. 表引擎多,适合不同的场景 3. 压缩比高 4. 支持线性扩展 5. 功能多(函数,复杂数据结构)
不支持delete和update(新update) 非标准的SQL 没有窗口ergeTree引擎 基于MergeTree,能处理重复数据的功能,此引擎表与MergeTree的不同之处在 于它删除具有相同主键值的重复条目。 常见的使用场景: 在多维数据加工流程中，为“最新值”，“实时数据”场景量身打造 注意事项: 1. 可以手动指定版本列,或不指定(按插入时间) 2. 手动执行optimize table t 后才会触发merge行为
语法:SummingMergeTree(EventDate, (OrderID, EventDate, BannerID), 8192, (Shows, Clicks, Cost))
表引擎
AggregatingMergeTree引擎 是在 MergeTree 基础之上，针对聚合函数结果，作增量计算优化的一个设计 常见的使用场景: 对多维数据进行降维,且能提供去重数,例如uv 注意事项: 1. 数据不能通过普通的insert插入,而只能通过insert into select插入 2. 普通mergeTree能满足性能,尽量不用 AggregatingMergeTree 语法:AggregatingMergeTree(StartDate, (CounterID, StartDate), 8192)
优劣势
快,快,快
配置:16核64G SSD ECS
优劣势
快,快,快
3
Clickhouse表引擎
表引擎
MySQL引擎 它允许对存储在远程MySQL服务器上的数据执行SELECT查询。 常见的使用场景: 通过查询Clickhouse的MySQL引擎表的全量或增量数据, insert到Clickhouse的其他引擎表(如:MergeTree),然后对该表进行查询分析 注意事项: 1. where 语句中的=, !=, >, >=, <, <= 条件是直接通过MySQL来查询, 其他条件,如:like, in 条件和limit是在clickhouse里执行的 2. 如果是增量数据请注意MySQL的索引是否起作用 3. 最新版本可以往MySQL写入clickhouse的统计数据 语法:
表引擎
Kafka引擎 与物化视图配合,实现数据从kafka自动写入clickhouse物化视图。 常见的使用场景: 从kafka订阅消息插入到clickhouse物化视图里,然后对视图做多维查询 注意事项: 1. 为了提升处理性能，已消费的消息以批量的方式进行压缩 max_insert_block_size (默认 1048576b) 1. 批量消息不能被完成，刷新周期为 stream_flush_interval_ms (默认为7500ms)
表引擎
Replicated*MergeTree引擎 为clickhouse提供副本功能,从而实现clickhouse的高可用。 常见的使用场景: 与Distributed表一起组合实现clickhouse的高可用分布式系统
注意事项: 1. 依赖zookeeper,对zookeeper的性能要求比较高 2. 可提前配置Replicated,即使现在没用,也是有好处的 1. 即使现在不使用复制，之后也有可能需要复制 2. 对复制表的插入由Zookeeper确认，跟踪最后100个插入块的校验和， 以避免重复
ReplacingMergeTree引擎
柚先森
柚先森资讯的实时多维统计(TODO)
好处? 1. Kafka数据复用:spark处理后的数据,可以提供给其他程序使用 2. 补数据简单:可以使用新的group_id,重新消费Kafka里的数据
T h a n k
y o u
厦门美柚信息科技有限公司
大数据实时多维分析神器-Clickhouse
大数据平台部-李庆勇
章节标题
1
Clickhouse是什么? Clickhouse优劣势 Clickhouse表引擎 Clickhouse在柚先森中的应用
目
录
2
3
4
1
Clickhouse是什么?
是什么?
官网: ClickHouse是一个开源的面向列式数据的数据库管理系统， 能够使用SQL查询并且生成实时数据报告。 要点: 1. 2. 3. 4. 开源 列式 SQL 实时
MySQL('host:port', 'database', 'table', 'user', 'password'[, replace_query, 'on_duplicate_clause']);
表引擎
MergeTree引擎 Clickhouse最先进的表引擎,支持一个日期(分区)和一组主键的两层式索引 常见的使用场景: 存储不需要做预计算的数据,例如事实表数据,log明细数据 注意事项: 1. 默认的时间分区是按月,可自定义分区,数据量不是特别大建议默认 2. 主键不能包含可为null字段 语法:MergeTree(EventDate, (CounterID, EventDate), 8192)
表引擎
Distributed引擎 让clickhouse具备跨服务器的能力(分布式),是一个逻辑表。 常见的使用场景: 和Replicated引擎配合使用实现分布式,高可用 注意事项: 1. 一般是把数据直接插入原表,然后从分布表查询数据 2. 可在插入前做负载均衡,将数据插入不同机器的原表
4
Clickhouse在柚先森中的应用
语法:ReplacingMergeTree(EventDate, (OrderID, EventDate, BannerID), 8192, ver)
表引擎
SummingMergeTree引擎 基于MergeTree,能将具备可加性的指标进行相加,从而减少表的数据量。 常见的使用场景: 不需要存储明细数据,可以进行预计算的 注意事项: 1. 可加列不能是主键中的列,可加列都为null会被删除 2. 手动执行optimize table t 后才会触发merge行为
柚先森
柚先森用户中心的实时多维统计
为什么用clickhouse? 因为:需要实时,多维
新增账户: ReplacingMergeTree引擎 启动次数: MergeTree引擎
柚先森
柚先森她她圈的实时多维统计 指标: 1. 浏览量,活跃用户与用户中心流程基本一致 2. 新增帖子,新增回复,首推帖如下流程