腾讯云-TDSQL分布式数据库服务概述

TDSQL分布式数据库服务

产品概述

目录

产品简介产品概述 (4)

简介 (4)

解决问题 (4)

单机数据库瓶颈 (4)

应用层分片开发工作量大 (4)

开源方案或 NoSQL 难题 (4)

产品优势 (6)

超高性能 (6)

专业可靠 (6)

简单易用 (6)

应用场景 (7)

大型应用（超高并发实时交易场景） (7)

物联网数据（PB 级数据存储访问场景） (7)

文件索引（万亿行数据毫秒级存取） (7)

高性价比商业数据库解决方案 (7)

基本原理水平分表 (9)

概述 (9)

水平切分 (9)

写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ） (11)

数据聚合 (12)

读取数据（有明确 shardkey 值） (12)

读取数据（无明确 shardkey 值） (12)

读写分离 (14)

功能简介 (14)

基本原理 (14)

只读账号 (14)

弹性拓展 (15)

概述 (15)

扩容过程 (15)

新增分片扩容 (15)

现有分片扩容 (15)

强同步 (17)

背景 (17)

存在问题 (17)

解决方案 (17)

实例架构 (19)

地域选择 (20)

产品简介

产品概述

19-11-19 10:36:08

简介

分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。

解决问题

单机数据库瓶颈

面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。

TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。

应用层分片开发工作量大

应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。

基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。

开源方案或 NoSQL 难题

选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题：

产品 bug 修复取决于社区进度。

您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。

关联系统是否做好准备。

您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。

TDSQL 支持 Web 控制台，提供完善的数据备份、容灾、一键升级等功能，完善的监控和报警体系，大部分故障都通过自动化程序处理恢复。

产品优势

19-09-27 16:20:57

超高性能

单分片最大性能可达超24万 QPS，整个实例性能随着分片数量增加线性扩展。

不存在中间件 + 数据库方案中的性能瓶颈，即 TProxy 也可以做线性扩展。

强同步性能与异步同步相当，能让您在数据不丢失的情况下，也拥有较高的性能。

专业可靠

经过腾讯各类核心业务10余年大规模产品的验证，包括社交、电商、支付、音视频等。

提供完善的数据备份、容灾、一键升级等功能。

完善的监控和报警体系，大部分故障都通过自动化程序处理恢复。

支持分布式数据库领域领先功能，如分布式多表 JOIN、小表广播、分布式事务、SQL 透传等。

简单易用

除少量语法与原生 MySQL、MariaDB 不同外，使用起来如使用单机数据库，分片过程对业务透明且无需干预。兼容 MySQL 协议（支持 MySQL、MariaDB 等内核）。

支持 Web 控制台，读写分离能力、专有运维管理指令等。

应用场景

19-09-27 16:01:29

大型应用（超高并发实时交易场景）

电商、金融、O2O、社交应用、零售、SaaS 服务提供商，普遍存在用户基数大（百万级或以上）、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。

TDSQL 提供线性水平扩展能力，能够实时提升数据库处理能力，提高访问效率，峰值 QPS 达1500万+，轻松应对高并发的实时交易场景。微信支付、财付通、腾讯充值等都是使用的 TDSQL 架构的数据库。

物联网数据（PB 级数据存储访问场景）

在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下，传感监控设备多、采样率高、数据规模大。通常存储一年的数据就可以达到 PB 级甚至 EB，而传统基于 x86 服务器架构和开源数据库的方案根本无法存储和使用如此大的数据量。

TDSQL 提供的容量水平扩展能力，以及 tokudb 等存储引擎的压缩能力，可以有效的帮助用户以低成本（相对于共享存储方案）存储海量数据。

文件索引（万亿行数据毫秒级存取）

一般来说，作为云服务平台，存在大量的图片、文档、视频数据，数据量都在亿级 - 万亿级，服务平台通常需要将这些文件的索引存入数据库，并在索引层面提供实时的新增、修改、读取、删除操作。

由于服务平台承载着其他客户的访问，服务质量和性能要求极高。传统数据库无法支撑如此规模的访问和使用，TDSQL 超高性能和扩展能力并配合强同步能力，有效的保证平台服务质量和数据一致性。

高性价比商业数据库解决方案

政务机构、大型企业、银行等行业为了支持大规模数据存储和高并发数据库访问，对小型机和高端存储依赖极强。而互联网企业通过低成本 x86 服务器和开源软件即可做到商业数据库相同甚至更高的能力。

TDSQL 适用于诸如国家级或省级业务系统汇聚、大型企业电商和渠道平台、银行的互联网业务和交易系统等场景。

基本原理

水平分表

19-11-06 17:57:36

概述

水平拆分方案，实际上是分布式数据库的基础原理，他的每个节点都参与计算和数据存储，且每个节点都仅计算和存储一部分数据。因此，无论业务的规模如何增长，我们仅需要在分布式集群中不断的添加设备，用新设备去应对增长的计算和存储需要即可。

水平切分

水平切分（分表）：是按照某种规则，将一个表的数据分散到多个物理独立的数据库服务器中，形成“独立”的数据库“分片”。多个分片共同组成一个逻辑完整的数据库实例。

常规的单机数据库中，一张完整的表仅在一个物理存储设备上读写。

分布式数据库中，根据在建表时设定的分表键，系统将根据不同分表键自动分布到不同的物理分片中，但逻辑上仍然是一张完整的表。

在 TDSQL 中，数据的切分通常就需要找到一个分表键（shardkey）以确定拆分维度，再采用某个字段求模（HASH）的方案进行分表，而计算 HASH 的某个字段就是 shardkey。 HASH 算法能够基本保证数据相对均匀地分散在不同的物理设备中。

写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ）

1.业务写入一行数据。

2.网关通过对 shardkey 进行 hash。

3.不同的 hash 值范围对应不同的分片（调度系统预先分片的算法决定）。

4.数据根据分片算法，将数据存入实际对应的分片中。

数据聚合

数据聚合：如果一个查询 SQL 语句的数据涉及到多个分表，此时 SQL 会被路由到多个分表执行，TDSQL 会将各个分表返回的数据按照原始 SQL 语义进行合并，并将最终结果返回给用户。

注意：

执行 SELECT 语句时，建议您在 where 条件带上 shardKey 字段，否则会导致数据需要全表扫描然后网关才对执行结果进行聚合。全表扫描响应较慢，对性能影响很大。

读取数据（有明确 shardkey 值）

1.业务发送 select 请求中含有 shardkey 时，网关通过对 shardkey 进行 hash。

2.不同的 hash 值范围对应不同的分片。

3.数据根据分片算法，将数据从对应的分片中取出。

读取数据（无明确 shardkey 值）

1.业务发送 select 请求没有 shardkey 时，将请求发往所有分片。

2.各个分片查询自身内容，发回 Proxy 。

3.Proxy 根据 SQL 规则，对数据进行聚合，再答复给网关。

读写分离

19-11-04 19:57:56

功能简介

当处理大数据量读请求的压力大、要求高时，可以通过读写分离功能将读的压力分布到各个从节点上。

TDSQL 默认支持读写分离功能，架构中的每个从机都能支持只读能力，如果配置有多个从机，将由网关集群（TProxy）自动分配到低负载从机上，以支撑大型应用程序的读取流量。

基本原理

读写分离基本的原理是让主节点（Master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），让从节点（Slave）处理查询操作（SELECT）。

只读账号

只读帐号是一类仅有读权限的帐号，默认从数据库集群中的从机（或只读实例）中读取数据。

通过只读帐号，对读请求自动发送到备机，并返回结果。

弹性拓展

19-09-27 16:08:06

概述

TDSQL 支持在线实时扩容，扩容方式分为新增分片和现有分片扩容两种方式，整个扩容过程对业务完全透明，无需业务停机。扩容时仅部分分片存在秒级的只读或中断，整个集群不会受影响。

扩容过程

TDSQL 主要是采用自研的自动再均衡技术保证自动化的扩容和稳定。

新增分片扩容

1.控制台单击扩容后，系统根据负载和容量计算出 A 节点（实际上可能影响多个节点）存在瓶颈。

2.根据新加 G 节点配置，将 A 节点部分数据搬迁（从备机）到 G 节点。

3.数据完全同步后，A、G 节点校验数据库，存在一至几十秒的只读，但整个服务不会停止。

4.调度通知 proxy 切换路由。

现有分片扩容

基于现有分片的扩容相当于更换了一块更大容量的物理分片。

说明：

基于现有分片的扩容没有增加分片，不会改变划分分片的逻辑规则和分片数量。

1.按需要升级的配置分配一个新的物理分片（以下简称新分片）。

2.将需要升级的物理分片（以下简称老分片）的数据、配置等同步数据到新分片中。

3.同步数据完成后，在腾讯云网关做路由切换，切换到新分片继续使用。

强同步

19-10-16 18:04:35

背景

传统数据复制方式有如下三种：

异步复制：应用发起更新请求，主节点（Master）完成相应操作后立即响应应用，Master 向从节点（Slave）异步复制数据。

强同步复制：应用发起更新请求，Master 完成操作后向 Slave 复制数据，Slave 接收到数据后向 Master 返回成功信息，Master 接到 Slave 的反馈后再应答给应用。Master 向 Slave 复制数据是同步进行的。

半同步复制：正常情况下数据复制方式采用强同步复制方式，当 Master 向 Slave 复制数据出现异常的时候（Slave 不可用或者双节点间的网络异常）退化成异步复制。当异常恢复后，异步复制会恢复成强同步复制。

存在问题

当 Master 或 Slave 不可用时，以上三种传统数据复制方式均有几率引起数据不一致。

数据库作为系统数据存储和服务的核心能力，其可用性要求非常高。在生产系统中，通常都需要用高可用方案来保证系统不间断运行，而数据同步技术是数据库高可用方案的基础。

解决方案

MAR 强同步复制方案是腾讯自主研发的基于 MySQL 协议的异步多线程强同步复制方案，只有当备机数据完全同步（日志）后，才由主机给予应用事务应答，保障数据正确安全。

原理示意图如下：

MAR 强同步方案在性能上优于其他主流同步方案，具体数据详情可参见强同步性能对比数据。主要特点如下：

一致性的同步复制，保证节点间数据强一致性。

对业务层面完全透明，业务层面无需做读写分离或同步强化工作。

将串行同步线程异步化，引入线程池能力，大幅度提高性能。

支持集群架构。

支持自动成员控制，故障节点自动从集群中移除。

支持自动节点加入，无需人工干预。

每个节点都包含完整的数据副本，可以随时切换。

无需共享存储设备。

实例架构19-11-07 17:49:09

地域选择

19-10-14 17:13:58

公有云：

腾讯云目前提供多个可选地域，TDSQL 支持的地域和可用区可在购买页查看。

金融云：

针对金融行业监管要求定制的合规专区，具有高安全，高隔离性的特点；已认证通过的金融行业客户可提工单申请使用专区，详见金融专区介绍。

2017年腾讯校招笔试题(研发岗)

2017年腾讯校招笔试题（研发岗） 一、不定项选择题 共30题，共60分，请认真阅读每道题目，并按题目要求进行作答 1. 下面关于DNS说法正确的是() A、DNS的作用是域名和IP地址的相互映射 B、DNS协议运行在UDP协议之上 C、DNS协议端口号为53 D、DNS的默认缓存时间为1小时 解析： A. DNS(Domain Name System，域名系统)，因特网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使用户更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。 BC.DNS协议运行在UDP协议之上，使用端口号53。 D. 浏览器：chrome对每个域名会默认缓存60s，IE将DNS缓存30min，Firefox对DNS缓存功能，但是默认缓存时间只有1分钟，safari约为10s。 windows DNS缓存的默认值是MaxCacheTTL，它的默认值是86400s，也就是一天。 浏览器DNS缓存的时间跟ttl值无关，每种浏览器都使用一个固定值。 答案：ABC 2. 文件系统管理的最小磁盘空间单位是() A、扇区 B、页面 C、簇 D、文件 解析： 从应用程序包括用户界面的角度来看，存取信息的最小单位是Byte(字节); 从磁盘的物理结构来看存取信息的最小单位是扇区，一个扇区是512字节; 从操作系统对硬盘的存取管理来看，存取信息的最小单位是簇，簇是一个逻辑概念，一个簇可以是2、4、8、16、32或64个连续的扇区。一个簇只能被一

个文件占用，哪怕是只有1个字节的文件，在磁盘上存储时也要占用一个簇，这个簇里剩下的扇区是无用的。所以，簇可以理解为磁盘存取信息的最小单位。 答案：D 4. 以下代码打印的结果是(假设运行在64位计算机上)： struct st_t { int status; short *pdata; char errstr[32]; }; st_t st[16]; char *p=(char *)( str[2].errstr + 32 ); printf("%d", (p-(char *)(str))); A、32 B、120 C、114 D、144 正确答案：D 注意敲到编译器运行的时候加上main函数，struct st_t st[16]定义的时候要加上struct 5. 假设就绪队列中有10个线程，系统将时间片设置为200ms，CPU进行线程切换要花费10ms，则系统开销所占的比例约为： A、0.01 B、0.05 C、0.1 D、0.2 6. int main(void) { char *p[] = {"TENCENT","CAMPUS","RECRUITING"}; char **pp[] = { p+2, p+1, p };

腾讯云-TDSQL分布式数据库服务概述

TDSQL分布式数据库服务 产品概述

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背景 (17) 存在问题 (17) 解决方案 (17) 实例架构 (19) 地域选择 (20)

产品简介 产品概述 19-11-19 10:36:08 简介 分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。 解决问题 单机数据库瓶颈 面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。 TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。 应用层分片开发工作量大 应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。 基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。 开源方案或 NoSQL 难题 选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题： 产品 bug 修复取决于社区进度。 您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。 关联系统是否做好准备。 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。

分布式MySQL数据库集群在线监测系统设计与实现

` 硕士学位论文 （工程硕士） 分布式MySQL数据库集群在线监测系统 设计与实现 DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DISTRIBUTED MySQL DATABASE CLUSTER ONLINE MONITORING SYSTEM 黄旭 哈尔滨工业大学 2012年6月

国内图书分类号：TP311 学校代码：10213 国际图书分类号：621.3 密级：公开 工程硕士学位论文 分布式MySQL数据库集群在线监测系统 设计与实现 硕士研究生：黄旭 导师：范国祥高级讲师 副导师：赵威高级工程师 申请学位：工程硕士 学科：软件工程 所在单位：软件学院 答辩日期：2012年6月 授予学位单位：哈尔滨工业大学

Classified Index: TP311 U.D.C.:621.3 Dissertation for the Master‘s Degree in Engineering DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DISTRIBUTED MySQL DATABASE CLUSTER ONLINE MONITORING SYSTEM Candidate: Supervisor: Associate Supervisor: Academic Degree Applied for: Speciality: Affiliation： Date of Defence: Degree-Conferring-Institution: Huang Xu Senior Lecturer Fan GuoXiang Senior Engineer Zhao Wei Master of Engineering Software Engineering School of Software June, 2012 Harbin Institute of Technology

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

数据挖掘概述

数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。

笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。

腾讯云-商业智能分析服务平台概述

商业智能分析服务平台 产品概述

目录 产品简介产品概述 (3) 产品优势 (4) 自服务数据准备 (4) 全面 HTML5 (4) 拖拉拽式操作 (4) 丰富图表展示能力 (4) 交互式探索分析 (4) 丰富主题风格和门户首页 (4) 嵌入集成第三方系统 (4) 产品功能 (5) 基础版 (5) 企业版 (5) 应用场景 (6) 数据即时分析与决策 (6) 报表与自有系统集成 (6) 大屏可视化展示 (6)

产品简介 产品概述 19-11-26 19:49:51 腾讯云商业智能分析 BI，整合永洪科技的产品能力，为您提供自服务数据准备、探索式多维分析、企业级管控和报表展现能力，是新一代敏捷自助型 SaaS BI 服务平台。您可通过拖拽式自服务操作进行交互式分析，几分钟完成一套数据可视化报表，快速获得数据分析结果，挖掘数据潜在价值。 腾讯云提供两种版本的商业智能分析来满足不同级别的用户对数据分析可视化的需求场景。 基础版：为入门级用户提供简单易用的数据分析可视化服务。功能包括多数据源接入、多数据类型支持、本地文件上传、数据表自动建模、制作图表和表格等。 企业版：为中高级用户提供强大丰富的数据分析可视化服务。功能除包括基础版的所有功能外，还提供交互式探索联动分析、数据门户、多风格主题、定时邮件推送和分享仪表盘、报表嵌入第三方系统等企业级应用。

19-07-24 10:20:41 自服务数据准备 用户可快速完成异构数据源关联、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化等数据预处理功能。 全面 HTML5 采用 HTML5 前端框架，优化交互使用流程，易用性提升，页面响应更迅捷。 拖拉拽式操作 通过拖拉拽方式对任意数据探索、分析、交互，满足用户个性化、临时性的报表统计需求。 丰富图表展示能力 提供柱图、饼图、线图、盒须图、雷达图等20余种图表，同时支持通过 URL 嵌入任意第三方组件，更加方便地将外部信息载入报告。 交互式探索分析 通过笔刷和缩放两种联动方式，即可灵活对数据进行多维分析、探索式分析，释放数据的价值。 丰富主题风格和门户首页 内置颜色风格各异的主题供用户选择。同时用户基于网格、标签和堆栈三种组件，即可灵活地定制企业门户首页。 嵌入集成第三方系统 支持以 URL 方式快速嵌入第三方系统。

腾讯云服务市场服务商接入协议V1.0说课讲解

腾讯云服务市场服务商接入协议V1.0 目录 腾讯云服务市场 服务商接入协议 一、【协议的范 围】 二、【术语含义】 三、【服务声明】 四、【服务商入 驻】 五、【平台费用】 六、【服务商的 权利义务】 七、【腾讯云权 利义务】 八、【费用结算】 九、【知识产权】 十、【保密义务】 十一、【通知】 十二、【协议终 止】 十三、【违约责 任】 十四、【附则】 腾讯云服务市场服务商接入协议 欢迎您使用腾讯云服务市场及相关服务（以下简称“本服务”）！ 为使用本服务，您应当阅读并遵守《腾讯云服务市场服务商接入协议》（以下简称:本协议）、《腾讯云服务协议》等相关协议、规则。请您务必审慎阅读、充分理解各条款内容，特别是限制或免除责任的条款，以及开通或使用某项服务的单独协议、规则。限制或免责条款可能以加粗形式提示您注意。 除非您已阅读并接受本协议及相关协议、规则等的所有条款，否则,您无权使用本服务，您使用本服务的任何行为，即视为您已阅读并同意上述协议、规则等的约束。 您有违反本协议的任何行为时，腾讯云有权依照您违反情况随时单方采取限制、中止或终止向您提供服务等措施，并有权追究您相关责任。 一、【协议的范围】 1.1 本协议是您与腾讯云计算（北京）有限责任公司（本协议中称为“腾讯云”）之间关于您使用本服务所订立的协议。 1.2 本协议内容同时包括腾讯云可能不断发布的关于本服务的相关协议、业务规则等内容。上述内容一经正式发布，即为本协议不可分割的组成部分，您同样应当遵守。

二、【术语含义】 如无特别说明，下列术语在本协议中的含义为： 2.1 腾讯云服务市场：指由腾讯云搭建的中立的网络交易服务平台，腾讯云服务市场服务商可通过腾讯云服务市场向用户推广、销售服务商自己的产品，简称“服务市场”。 2.2 腾讯云服务市场服务商：指接入并通过腾讯云服务市场，向用户销售产品或者提供服务的个人、法人或其他组织，简称“服务商”或“您”。 2.3 产品：指腾讯云服务市场服务商独立开发或者依法获得相关权利人授权，通过腾讯云服务市场向用户提供的各种产品和服务，包括但不限于云应用、云解决方案、开发工具、镜像、运维支持服务等，统称为“产品”。 2.4 腾讯云服务市场用户：指通过腾讯云服务市场使用服务商提供的产品的个人、法人或其他组织，简称为“用户”。 2.5 腾讯云服务市场服务商管理规范：是指腾讯云制定并不定时更新的，用以管理服务市场、规范服务商行为的一系列规范，相关内容可能以电子文件、通知、网站公告、FAQ等多种形式体现，是本协议不可分割的一部分。统称为“服务市场管理规范”。 2.6 平台费用：指腾讯云作为服务市场的所有者及运营方，向入驻服务市场的服务商收取的各位费用，包括但不限于保证金、平台入驻费、平台服务费等。 2.7 产品费用：指用户为购买、使用服务商的产品，而依照服务市场规则支付的费用。 2.8 中国法律：指中华人民共和国大陆地区（港澳台除外）的现行及将来颁布的所有相关法律法规（不包括冲突法）。 三、【服务声明】 双方均同意和理解： 3.1 服务市场是供交易双方或者多方独立开展交易活动的信息网络系统。腾讯云是一个中立的平台服务提供者，仅提供网页空间、虚拟经营场所、网络交易平台、交易规则、交易撮合、信息发布等中立技术支持服务。 3.2 产品由服务商自行提供、运营且自行承担全部责任。腾讯云不参与服务商的产品的开发、运营等，腾讯云也不会对服务商产品的代码和数据等任何内容进行修改、编辑或整理等。 3.3 因服务商的产品或相关内容产生的任何纠纷、责任等，或因服务商违反相关法律法规或本协议约定引发的任何后果，均由服务商独立承担责任、赔偿损失，与腾讯云无关。如侵害到腾讯云或他人权益的，服务商须自行承担全部责任和赔偿一切损失。 3.4 双方均承诺其有资格从事本协议项下之合作，而该等合作符合其经营范围之规定；双方均保证本协议的签署与履行在任何方面均不违反中国法律。 四、【服务商入驻】 4.1 服务商应当按照服务市场的入驻流程提交入驻申请，并且，服务商须遵守《腾讯云服务协议》、本协议及服务市场管理规范。 4.2 服务商应当按照服务市场规则提交完整、真实、有效、合法的注册资料，包括但不限于身份证明、营业执照、产品信息及其他必要资料等。 4.3 您成功申请入驻服务市场成为服务商后，可在服务市场建立开展以下活动： 4.3.1搭建虚拟经营场所（暂称“店铺”，场所名称的调整不影响本协议效力）。

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

腾讯云-语音识别服务平台概述

语音识别服务平台产品概述

目录 产品介绍产品简介 (3) 产品优势 (4) 海量数据积累 (4) 算法业界领先 (4) 支持多平台设备 (4) 支持语种丰富 (4) 噪声环境识别佳 (4) 海量内外部业务验证 (4) 应用场景 (5) 语音输入法 (5) 语音消息转写 (5) 字幕生成 (5) 会议纪要 (5) 电话质检 (5)

产品介绍 产品简介 20-01-13 15:38:17 语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）为开发者提供语音转文字服务的最佳体验，开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求，具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 产品简介详情请观看视频： 点击查看视频 产品功能 实时语音识别 对实时音频流进行识别，达到“边说边出文字”的效果，可应用于语音输入、电话机器人等实时音频流场景。 一句话识别 对60秒之内的短音频文件进行识别，达到快速准确识别较短语音的效果，可应用于语音消息转写等场景。 录音文件识别 对录音文件进行识别，达到识别较长的非实时语音的效果，可用于字幕生成、录音资料转写等场景。

产品优势 20-01-13 15:38:44 产品优势详情请观看视频： 点击查看视频 海量数据积累 立足于腾讯庞大的社交数据平台，积累了数十万小时的语音标注数据，拥有丰富多样的语料库，为高识别率奠定数据基础。 算法业界领先 基于多种序列神经网络结构(LSTM、Attention Model、DeepCNN)，采用 Multitask 训练方法，结合T/S方式，在通用以及垂直领域有业内领先的识别精度。 支持多平台设备 提供 REST API 和 SDK，支持智能硬件、移动应用、网站、桌面客户端和物联网等多种设备终端。 支持语种丰富 现阶段已经支持中文普通话语音识别、英语语音识别和粤语语音识别，后续将陆续开放其他语种或方言的识别能力。 噪声环境识别佳 语音识别模型鲁棒性佳，识别精度高，抗噪声的干扰能力强，能够识别来自嘈杂环境的音频信息，不需要客户进行降噪处理。 海量内外部业务验证 经过微信、腾讯视频、王者荣耀等内部业务充分验证，也在大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景成功落地，日服务亿级用户，性能稳定。

腾讯云代理提供什么服务

互联网时代，不管是创业公司还是已成熟的公司，最重要的一点就是利用现有的互联网资源快速高效向用户展示互联网思维，满足用户的需求。不管是一个网站或一款APP，公司需要有一个自己的服务器，在开发测试阶段还是最终上线的阶段，一台高性能、安全、高效的服务器是很关键的因素。那么如何选择云服务器，云服务代理又能提供哪些服务呢？ 云服务器主要是为了替代传统机房的主机而生，主要提供运行环境及存储功能，主要用于：网站的建设开发、小程序的开发、APP 的开发运行、商务数据存储以及大型办公软件系统等等服务。也就是说，云服务器是所有有关互联网程序最基本的刚需。腾讯云的优势在于不仅仅是搭建腾讯自有的社交媒体，在其他网页运行及游戏的加速中也有非常好的表现。

下面来看一下腾讯云服务代理可以提供那些服务。 作为腾讯云重要战略伙伴，有些公司可以充分发挥“1+1>2”的聚合效应，为游戏、金融、物流等各行业客户提供基于腾讯云的全生命周期解决方案，共同推进云端生态在行业解决方案、技术、产品等方面的快速完善落地。2019年进一步扩展PaaS层服务能力，基于腾讯云强大产品矩阵，为行业客户提供新一代云原生中台解决方案，助推客户数字化转型与创新。 基于腾讯云他们可以提供的服务有：1、平滑迁移，专业的腾讯云服务团队，凭借专业的迁移服务能力与经过实践操作的工具，辅以规范的流程，提供系统、安全、稳定的云迁移服务。2、构建混合环境，通过CloudLink云联网与腾讯云全球Region建立对等连接，快速地将客户数据中心连接到腾讯云环境。3、高可用性设计，通过多可用区部署为应用提供高可用性和故障转移支持，实现业务冗余。4、成本优化，监控云上费用，管理和优化云资产，通过费用智能决策系统和专属服务工程师双层验证，节省大量云产品费用支出。

腾讯云-人脸支付服务平台概述

人脸支付服务平台产品概述

目录 产品简介产品概述 (3) 产品介绍 (3) 支付流程 (3) 产品优势 (5) 识别精准 (5) 极速高效 (5) 安全可靠 (5) 应用场景 (6)

产品简介 产品概述 19-03-15 18:00:45 产品介绍 腾讯云人脸支付（Face Recognition Payment，FRP)，基于优图自研的反光活体技术和 3D 结构光活体检测技术，利用人的相貌特征完成身份认证，在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码，无需用户完成指定动作配合，可拦截照片、面具、视频等攻击手段。 支付流程 腾讯云人脸支付基于人的脸部特征信息进行身份识别。用户在选购商品进行支付前，需要先进行人脸注册，由机器收集当前用户照片进行后台处理，识别通过后即可完成支付。具体流程如下： 人脸注册 在使用人脸支付前，需要先进行人脸的录入，包括账号注册、信息填写和拍照上传。采用独有专利的反光活体技术： 无需任何的动作交互，只需短暂保持姿态，便可瞬间完成刷脸验证。 无需定制硬件，在平台和机型普适性上，且支持所有移动设备和刷脸机器的使用。 通过屏幕发射不同颜色和强度的光线，投射到面部并由摄像头接收，判断人脸 3D 和质感信息，是目前安全级别最高的技术之一。 机器处理

完成人脸注册后，在支付时需在自研硬件上采集当前用户照片。 后台处理 采集到的用户图像，在后台进行人脸检索和完成 3D 结构光活体检测： 人脸的整体识别流程达到秒级响应，使用方便快捷。 防御指数高，可拦截照片、面具、视频等攻击手段。 搭载 3D 结构光活体检测技术，能快速验证是否为真人，安全高效。 完成支付 在人脸检索和活体检测都识别通过的情况下，用户成功完成一次刷脸支付。

分布式数据库系统(DDBS)概述.

分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的

腾讯云服务器产品概述

云服务器产品概述

目录 产品简介 (7) 相关概念 (7) 如何使用云服务器 (7) 快速购买及配置云服务器 (8) CVM 定价 (8) 其他相关产品 (8) 地域和可用区 (9) 地域 (9) 简介 (9) 相关特性 (9) 可用区 (9) 简介 (9) 相关特性 (9) 中国 (9) 资源位置说明 (9) 相关操作 (12) 将实例迁移到其他可用区 (12) 将镜像复制到其他地域 (12) 功能与优势 (13) 全面 (13) 弹性 (13) 可靠 (14) 极速 (14) 安全 (14) 易用 (15) 节约 (15) 实例 (16) 实例的简介 (16) 实例的镜像 (16) 实例的存储 (16) 实例的安全 (17) 实例规格 (18) 实例类型 (18)

实例限制 (19) 标准型实例族 (19) 大数据型 D2 (43) 计算型 CN3 (45) 批量型实例族 (49) 批量计算型 BC1 (49) 实例状态 (53) 实例重启 (56) 实例关机 (56) 实例销毁及释放 (56) 竞价实例 (57) 什么是竞价实例 (57) 当前阶段特殊策略 (57) 产品特点 (57) I.高性价比 (57) II.系统中断机制 (58) 不适用场景 (59) 适用场景和行业 (59) 适用场景 (59) 适用行业 (59) 限制 (60) 最佳实践 (60) I.切分任务粒度 (60) II.通过负载均衡在保证在线和网站服务的稳定性 (60) III.支持断点续算的计算调度模式 (60) 存储 (61) 存储设备分类 (61) 块存储设备映射 (62) 云硬盘 (63) 典型使用场景 (63) 生命周期 (63) 购买与使用 (63) 本地盘 (64) 本地盘概述 (64) 适用场景 (64) 生命周期 (64) 类型 (64) 普通本地盘 (64)

分布式数据库系统知识点及习题

第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念 （1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。 （2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。 （3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。 （4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS的组成，DDBMS的功能和组成。 （5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。 （6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅 （1）两层、三层、多层C/S结构。（教材P365-367） （2）分布式数据存储：分片和分配。（教材P375-377） （3）DDB的体系结构。（教材P378的图9.10，P381的图9.12） （4）基于半联接的执行示意图。（教材P389的图9.17） 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。 ·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户

大数据技术概述

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能； 研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法

4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为制造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。

4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制 基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推举方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠

在腾讯云服务器上搭建Node.js环境的详细步骤

在腾讯云服务器上搭建Node.js环境的详细步骤 一、安装Node.js 环境 1、下载最新的稳定版v6.10.3 到本地 wget https://https://www.wendangku.net/doc/302797953.html,/dist/v6.10.3/node-v6.10.3-linux-x64.tar.xz 2、下载完成后, 将其解压 tar xvJf node-v6.10.3-linux-x64.tar.xz 3、将解压的 Node.js 目录移动到 /usr/local 目录下 mv node-v6.10.3-linux-x64 /usr/local/node-v6 4、配置 node 软链接到 /bin 目录 ln -s /usr/local/node-v6/bin/node /bin/node 二、配置和使用npm 1、配置npm npm 是 Node.js 的包管理和分发工具。它可以让 Node.js开发者能够更加轻松的共享代码和共用代码片段。下载 node 的压缩包中已经包含了 npm , 我们只需要将其软链接到 bin 目录下即可： ln -s /usr/local/node-v6/bin/npm /bin/npm 2、配置环境变量 将/usr/local/node-v6/bin 目录添加到$PATH 环境变量中可以方便地使用通过npm 全局安装的第三方工具 echo 'export PATH=/usr/local/node-v6/bin:$PATH' >> /etc/profile 生效环境变量 source /etc/profile 3、使用npm 通过 npm 安装进程管理模块 forever npm install forever -g

在腾讯云服务器上搭建 Nginx 静态网站的详细步骤

搭建Nginx 静态网站的详细步骤 【注意事项】：如果以前安装了HTTPS或者微信小程序环境，以下步骤不能正常完成静态网站的搭建。建议在开始以下步骤之前，先备份好数据，然后重新安装操作系统（最省事、最简单的办法）。 1、搭建Http静态服务器环境 搭建静态网站，首先需要部署环境。下面的步骤，将告诉大家如何在服务器上通过 Nginx 部署 HTTP 静态服务。 1.1、安装Nginx 在 CentOS 上，可直接使用 yum 来安装 Nginx #yum install nginx -y 安装完成后，使用 nginx 命令启动 Nginx： #nginx 此时，访问 http://119.29.169.38 可以看到 Nginx 的测试页面 1.2、配置静态服务器访问路径 外网用户访问服务器的 Web 服务由 Nginx 提供，Nginx 需要配置静态资源的路径信息才能通过 url 正确访问到服务器上的静态资源。 打开 Nginx 的默认配置文件 /etc/nginx/nginx.conf ，修改 Nginx 配置，将默认的 root /usr/share/nginx/html; 修改为: root /data/www;，如下：nginx.conf（文件内容略） 配置文件将 /data/www/static 作为所有静态资源请求的根路径，如访问: http://119.29.169.38/static/index.js，将会去 /data/www/static/ 目录下去查找 index.js。现在我们需要重启 Nginx 让新的配置生效，如：#nginx -s reload