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Infrastructure Management and Analytics

Gain visibility, fuel analytics/data-driven decisions, and speed innovation. Data modernization services and DataOps solutions help you take control of your data, from edge to core to cloud.

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数据管理和分析 | Hitachi Vantara

Lumada DataOps数据集成和分析数据目录Data Optimizer for Hadoop关键资产白皮书分析报告将 DataOps 落到实处了解 DataOps 如何利用灵敏的数据管道、治理和工具来改变数据管理并推动业务创新。阅读全文阅读全文DataOps 如何改变数据供应链了解最佳实践、DataOps 供应链的实施(包括技术和架构)以及重新定义的角色。阅读全文阅读全文DataOps 的影响了解协作、设计思维和孤岛困境在文化方面的重要性,确保您的 DataOps 取得成功。

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李文明-中国科学院大学-UCAS

PIM-WEAVER: A High Energy-efficient, General-purpose Acceleration Architecture for String Operations in Big Data Processing. SUSTAINABLE COMPUTING-INFORMATICS & SYSTEMS[J]. 2019, 21: 129-142, http://dx.doi.org/10.1016/j.suscom.2019.01.006.[2] Xu Tan, Xiao-Chun Ye, Xiao-Wei Shen, Yuan-Chao Xu, Da Wang, Lunkai Zhang, Wen-Ming Li, Dong-Rui Fan, Zhi-Min Tang. A Pipelining Loop Optimization Method for Dataflow Architecture.

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php主机字节序和网络字节序_sole_cc的博客-CSDN博客

Big-Endian和Little-Endian。引用标准的Big-Endian和Little-Endian的定义如下:   a) Little-Endian就是低位字节排放在内存的低地址端,高位字节排放在内存的高地址端。   b) Big-Endian就是高位字节排放在内存的低地址端,低位字节排放在内存的高地址端。例子:在内存中双字0x01020304(DWORD)的存储方式 内存地址 4000 4001 4002 4003 LE 04 03 02 01 BE 01 02 03 04网络字节顺序是指TCP/IP中规定好的一种数据表示格式,它与具体的CPU类型、操作系统等无关,从而可以保证数据在不同主机之间传输时能够被正确解释。网络字节顺序采用big endian排序方式。字节序,顾名思义字节的顺序,就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序,一个字节的数据没有顺序的问题了。

https://blog.csdn.net/sole_cc/article/details/52016455 - PR2955- 2022-12-23 18:29:05- 快照

崔慧敏-中国科学院大学-UCAS

Unified Holistic Memory Management Supporting Multiple Big Data Processing Frameworks over Hybrid Memories. ACM Transactions on Computer Systems (TOCS)[J]. 2022, https://dl.acm.org/doi/10.1145/3511211.[2] 陈磊, 赵家程, 王晨曦, 曹婷, JOHN ZIGMAN, 吕方, 冯晓兵, 崔慧敏. Unified Holistic Memory Management Supporting Multiple Big Data Processing Frameworks over Hybrid Memories.

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刘兴武-中国科学院大学-UCAS

;招生信息招生专业081202-计算机软件与理论招生方向分布式计算, 机器学习理论, 组合数学教育背景2002-09--2005-06 中国科学院计算技术研究所 博士1999-09--2002-06 北京大学 硕士1995-09--1999-06 华东师范大学 学士工作经历工作简历2014-06~2014-09,香港城市大学, Senior Research Associate2012-01~2013-01,University of Southern California, visiting professor2008-02~2008-12,INRIA-IRISA, ECHOGrid Fellow2005-07~现在, 中国科学院计算技术研究所, 助理研究员、副研究员社会兼职2018-01-01-今,Journal of Big

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ODS、DWD、DWS、DIM、ADS 数据仓库分层_Hadoop

ODS、DWD、DWS、DIM、ADS 数据仓库分层_Hadoop_大数据知识库首页 问答库 知识库 教程库 标签 导航 书籍 登录注册投稿ODS、DWD、DWS、DIM、ADS 数据仓库分层x33g5p2x  于2020-08-11 发布在 Hadoop 字(0.9k)|赞(0)|评价(0)|浏览(19031)1.ODS:操作数据层 Operation Data StoreODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始的数据,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。eg:创建启动日志表ods_start_log2.DWD: 明细数据层 Data Warehouse Detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析。是在ODS层基础上,根据业务过程建模出来的实时事实明细层,对于访问日志这种数据,会回流到离线系统供下游使用,最大程度地保证实时和离线数据ODS层和DWD层一致。

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喻之斌-中国科学院大学-UCAS

喻之斌-中国科学院大学-UCAS[中文][English]招生信息教育背景工作经历教授课程专利与奖励出版信息科研活动指导学生基本信息喻之斌 男 博导 中国科学院深圳先进技术研究院电子邮件: zb.yu@siat.ac.cn通信地址: 深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号邮政编码: 518055研究领域Computer Architecture, Performance evaluation of Computer Systems, Architecture supported cloud computing, big data analysis, and edge computing.

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Analytics on Fast Data

Apache Kudu - Fast Analytics on Fast DataToggle navigationHomeOverviewDocumentationReleasesBlogCommunityGET IN TOUCHMailing ListsSlack ChannelEvents and MeetupsProject CommittersEcosystemHow to ContributeDEVELOPER RESOURCESGitHubGerrit Code ReviewJIRA Issue TrackerSOCIAL MEDIATwitter

https://kudu.apache.org/ - PR8053- 2022-12-23 18:40:50- 快照

陆忠华-中国科学院大学-UCAS

DATA SECURITY ON CLOUD (BIGDATASECURITY) / 6TH IEEE INT CONFERENCE ON HIGH PERFORMANCE AND SMART COMPUTING, (HPSC) / 5TH IEEE INT CONFERENCE ON INTELLIGENT DATA AND SECURITY (IDS), 2020, 通讯作者(17) A parallel algorithm for chimera grid with implicit hole cutting method, The International Journal of High Performance Computing Applications, 2020, 第 1 作者(18) Financial Quantitative Big Data Platform based on High Performance Computing, 2019 22ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL SCIENCE AND

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