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sql2012下载直播_服务器装server2012系统(2024年11月全新视觉)

内容来源：我赢网所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

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云上数据架构：未来大数据的发展方向 𐟌䯸随着云计算的普及和发展，大数据平台已经进入了云数据时代。国外有Redshift、Snowflake、Databricks等云数据平台公司，而国内的阿里云则推出了MaxCompute、PAI、EMR等云上计算引擎，以及DataWorks、Dataphin等云数据开发平台。云上数据湖仓技术：Snowflake和Databricks 𐟏„‍♂️ Snowflake公司成立于2012年，总部位于美国加州的圣马特奥。2014年，它推出了专用的SQL云数据平台Snowflake，提供基于云端的数据存储和分析服务（也称为DWaaS）。Snowflake是一种多租户、事务性、安全、高度可扩展的弹性系统，具备完整的SQL支持和半结构化、schema-less数据模式支持。用户在Amazon云上使用Snowflake，只需将数据导入Amazon云，就可以立即利用熟悉的工具和界面对数据进行管理和查询。另一家大数据公司Databricks成立于2013年，致力于提供基于Spark的云服务，并打造了Delta Lake。Databricks最初是一家数据湖公司，但一直在添加数仓功能。而Snowflake则相反，作为一家数仓起家的公司，一直在拥抱数据湖。云上数据架构的发展趋势 𐟓ˆ 目前，云上数据架构的演化表现出存算分离和云原生等趋势。在企业数据中心网络进入万兆、十万兆带宽，数据规模增长显著高于数据计算需求的背景下，存算资源很难进行合理分配，存算耦合的优势变得越来越弱。此外，数据湖、云原生、对象存储等技术的发展，也推动了企业大数据基础设施朝着存算分离的架构方向演进。云原生的架构优势在于资源弹性化、数据云上化。在该架构下，存储集群、资源调度、计算引擎是高度解耦的，底层存储可以是HDFS（Hadoop Distributed File System）或S3（Simple Storage Service）协议实现等；资源调度则完全拥抱Kubernetes（K8S），计算引擎可以支持多种主流引擎。此外，云上数据架构还表现出多元计算/存储/分析引擎、流批一体与湖仓一体结合、混合云及多云部署等特点。

27万人打分！转码必选的神课你还不知道Umich的py4e吗？这门课从2012年火到2024年，全球已经有超过两百万的学习者。Umich的顶尖团队多年来不断更新和完善这套课程，堪称初学者转码的皇冠。 𐟓š 课程简介由密歇根大学提供，Charles Russell Severance教授主讲，为零基础或初学者提供了一次深入浅出的Python学习体验。课程内容从Python基础语法开始，逐步深入到复杂的数据结构和网络数据处理技术。 𐟚€ 课程内容与结构这门课程包含五门子课程： Programming for Everybody (Getting Started with Python) 学习内容：Python基础语法，如变量、循环、条件语句等。目标：帮助学习者建立编程基础框架，能够编写简单的Python程序。 Python Data Structures 学习内容：深入探讨Python的核心数据结构，包括列表、字典、元组和字符串。目标：使学习者能够有效地存储、访问和处理数据，为处理更复杂数据奠定基础。 Using Python to Access Web Data 学习内容：如何使用Python从网络上获取数据，包括解析XML、JSON数据格式和网络爬虫技术。目标：培养学习者利用Python进行网络数据采集和处理的能力，为数据分析提供丰富的数据源。 Using Databases with Python 学习内容：介绍数据库的基本概念，如何使用Python操作数据库（SQL），进行数据存储和检索。目标：教会学习者如何通过Python和数据库交互，处理更复杂的数据问题。 Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python 学习内容：综合应用之前课程学到的技能，从网上抓取数据，使用数据库存储数据，最后进行数据处理和可视化。目标：通过一个实际项目，加深对Python数据处理能力的理解和掌握。 Python for Everybody不仅是一门课程，更是一次全面提升自己在数据科学和软件开发领域能力的旅程。

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