业务数据与基础数据思考

大数据量的系统要经过对数据的用处分析和数据周期分析,以寻求更好的解决方案. 1:业务系统的基础数据,如人员基础信息(基础资料,权限等).数据可以KEEP在内存中.数据要分散存储.基础数据逻辑要简洁.使用增量更新.高峰期来临前提前更新基础数据 2:热数据处理此部分数据是各方面环境会频繁使用到的数据 对这部分数据的存储,比如 使用不一样的存储方式,比如建立高效的索引,使用SSD盘,或者使用mysql数据库存储 3:历史数据的迁移 近期数据 此类数据是需要最近频繁使用或者调用的数据,对OLTP系统而言

才疏学浅,勤奋一点.--无感 一个制造企业的数据建模大到企业集团的信息管理,小可以追溯到生产车间的每一个数据地址.普通的MES系统主要针对工厂车间级别的数据建模与维护,一个MES系统的基础数据建模大概可以分为以下几个部分: MES系统最难的不是代码,而是逻辑.一个好的系统解决方案必然要逻辑清晰,操作便捷,能够适应管理人员和操作人员的使用习惯,满足客户的功能要求. 基础数据之间配置牵挂,公司下是工厂,工厂下有车间,车间下有不同的产线,之后又有工位,设备,停止器,地址等信息,每一个实体在整个系统中就

讲完业务,计划在前台做一下ICS的基本操作,不过在操作之前,得先建立好基本的基础数据. 1.首先创建接单公司LEON,对应工厂是ADA: 2.创建生产公司MXPL,对应工厂是PL01: 3.创建接单公司销售组织LEON,销售渠道10,产品组00: 4.创建生产公司销售组织M100,销售渠道10,产品组00; 5.各自销售组织与公司.工厂的对应关系.同时,因为生产公司要将产品通过接单公司的销售组织出货给客户,所以还需要维护接单公司的销售组织与生产工厂的对应关系: 6.创建外部客户890800001

在云计算提供的分布式资源池构建能够自动部署业务应用的平台组件,该平台组件能够非常简易的被众多的并发终端使用,从而轻而易举的提供业务支持: 尤其是值得注意的是,如果有需要的话,我们的不同业务组件和业务本身可以发生数据和资源的共享,这对于资源和数据的复用,尤其是对于效率的提升是至关重要的.         课程介绍   基于“在资源池上自动部署业务应用的平台组件”的要求,课程包含Spark的架构设计.Spark编程模型.Spark内核框架源码剖析.Spark的广播变量与累加器.Shark的原理和使用

猛犸大数据平台经过去年一年的快速发展,已成为公司内多个产品的大数据开发工具的首选,作为一个当初定位为开发门户的这样一个平台网站,以调度管理为核心,将公司内已有的大数据工具进行了整合,提供了可视化的操作界面.统一的用户权限管理机制.洞悉原油开发流程的用户可以在猛犸上找到很熟悉的感觉,DS接入,MR任务的上传与调度控制,HIVE的查询等等.随着用户不断反馈,猛犸也在不断的进化,越来越多的组件涵盖了进来,交互和流程在不断改善.然而目前这样的框架这就是猛犸的终极形态吗?答案自然是否定的,可以说,眼前的猛

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物联网出现很久之前,电脑还不够个人化,手机.冰箱和汽车也不够智能的年代,你是否记得电视上曾经反复播放着某品牌机油滤清器的广告? 高档的机油滤清器的价格比普通品牌高出将近一倍,这对于用户来说无疑十分昂贵.因而这种高档品牌的产品首次进入市场时曾经遭遇用户非常严重的抵触情绪.然而,随着它的卓越技术逐渐提高了汽车的性能,同时有效减小故障发生的几率以及避免了昂贵的检修费用.于是毫无疑问,相较于更换汽车引擎,人们还是更倾向于更换机油滤清器. 于是该产品逐渐获得了用户的青睐,并最终占据了市场的统治地位. 这个

前言: 首先大家都听说过"代码即数据"这句话,但是这里要说的"代码即数据"可能会有不同的意思,个人的意思是,我们在开发过程中有好多的时候是数据信息驱动或者状态驱动的. 说的白话些,就是我们之前的好多开发都有明确的业务需求,同时开发过程中会使用我们熟练的解决方案.但是有的时候上手一个自己之前完全不熟悉的项目或者在项目中使用了我们不擅长的一些组件或技术的时候,一切的开发似乎变得不可控了.这个时候的驱动往往就变成了针对于我们真正关心的数据的处理.比如,我们针对于一些需求想

这是一本营销领域里边讲技术的书,也是讲技术里边完全讲营销的书.适合的读者职业主要有:咨询,售前,产品经理,BD.......        全书的整个脉络有6章,其中的干货主要是在前四章.而第一章就占有半本书之多.而个人比较喜欢的是三,四章的内容,可能也跟自己的工作有关系吧.有很多干货,同时对一些常规理念有较大突破.前两章里边对一些技术实现也有所提及.看完这本书,就好像你突然间明白了互联网为什么那么看重数据?以及数据为当下及未来的营销能带来哪些改变.同时对传统行业的数据决策思维也有很大帮助.