數(shù)據(jù) library未來的發(fā)展趨勢可以總結(jié)為:1。產(chǎn)品架構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新:云原生 分布式(靈活高可用)。在架構(gòu)上，分布式共享存儲和存儲計算分離，云原生架構(gòu) SharedNothing分布式架構(gòu)滿足靈活性、高可用和水平擴(kuò)展的能力。2.數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):多模態(tài)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(多源異構(gòu)數(shù)據(jù))。結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何整合異構(gòu)處理，比如數(shù)據(jù) Lake的概念，ADB使用向量處理引擎將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，高維向量，多源異構(gòu)。

如何分析計算海量數(shù)據(jù)在線支持實時的在線交互分析需要并行處理(DSP模型，MPP模型等。)來優(yōu)化并行調(diào)度計算。4.系統(tǒng)容量提升:智能 安全(使用方便可靠，操作維護(hù)簡單)。比如如何在管控平臺層面做好數(shù)據(jù)的智能調(diào)度、監(jiān)控和自動修復(fù)，如何做好數(shù)據(jù)的安全處理、隱私保護(hù)和加密處理，使得整個數(shù)據(jù)庫的使用更加方便可靠，易于操作維護(hù)。

代碼檢測技術(shù)大學(xué)數(shù)據(jù)分析處理過程數(shù)據(jù)集成:構(gòu)建一個聚合的數(shù)據(jù)warehouse數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲和結(jié)構(gòu)集成客戶需要的東西。消除了獲取客戶數(shù)據(jù)不夠及時的問題。目的是收集和存儲客戶在生產(chǎn)經(jīng)營中需要的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)管理:建立一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)滬江數(shù)據(jù)圖書館數(shù)據(jù)經(jīng)過提取、清理、轉(zhuǎn)換后，會出現(xiàn)散亂、凌亂、標(biāo)準(zhǔn)不一的情況。

為內(nèi)部商業(yè)智能系統(tǒng)提供動力，并為您的業(yè)務(wù)提供有價值的見解。3.數(shù)據(jù)應(yīng)用:put 數(shù)據(jù)productized數(shù)據(jù)in the lake數(shù)據(jù)，put-2根據(jù)客戶的行業(yè)背景、需求和用戶體驗，會數(shù)據(jù)真正大寫。聚云融雨處理方法:聚云融雨聚云處理方法:代碼檢測技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)的各類處理應(yīng)用。

可靠肯定是可靠的。他們的fast data實時 lake warehouse平臺基于實時lake warehouse引擎，采用存儲和計算分離架構(gòu)，并實踐了緩存(文件緩存、結(jié)果集緩存、語義緩存等。)、索引(基于ApacheIceberg的Zorder和BloomFilter索引)和統(tǒng)一。

如何選擇數(shù)據(jù) Library一般來說數(shù)據(jù)分析的查詢在生產(chǎn)環(huán)境中不會直接從數(shù)據(jù) library中讀取，這樣一方面會影響聯(lián)機(jī)性能，另一方面也會影響OLTP的表結(jié)構(gòu)。如何選擇合適的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分析？本文從四個方面進(jìn)行了闡述，以引起更多的關(guān)注。1.客戶分析的是什么樣的數(shù)據(jù)2？3.客戶工程師團(tuán)隊的技術(shù)背景和運維能力。4.客戶分析的數(shù)據(jù) 2/什么樣的數(shù)據(jù)2的預(yù)期響應(yīng)時間？