华为的高斯数据库是基于什么数据库的
GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）是华为云数据库团队自主研发的兼容Redis协议的云原生数据库，该数据库采用计算存储分离架构，突破开源Redis的内存限制，可轻松扩展至PB级存储。
华为的Gauss数据库是一个开源数据库，基于PostgreSQL2开发。我们知道PostgreSQL本身就是一个开源数据库品牌。现在除了OracleDB、微软的SQLServer等传统老牌数据产品之外，目前新开发的数据库产品，开源数据库占比较大的部分。
是。高斯数据库支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等常见的数据类型，同时还提供了一些特殊的数据类型，如日期时间、数组、JSON等，所以高斯数据库是关系型数据库。
在整体架构设计上，底层是分布式存储，中间是每个DB特有的数据结构，最外层则是各个生态的接口，体现了多模的设计理念，具体包括： 关系型数据库、非关系型数据库、数据库工具及中间件等。
大数据分析技术生态圈一览
1、Sqream 这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。Splunk 这是一款运维智能平台。Sumologic 这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。Actian 这是一款大数据分析平台。
2、可视化技术：大数据分析结果需要进行可视化展示，以便决策者能够更直观地了解数据的含义和趋势。可视化技术包括图表、仪表板、地图等，可以将数据转化为易于理解和分析的形式。
3、大数据生态技术体系Hadoop 由Apache基金会开发的分布式系统基础设施。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS提供海量数据的存储，MapReduce提供海量数据的计算。
好用的数据可视化工具求推荐一下
1、常用的数据可视化工具有：Tableau，ChartBlocks，Datawrapper，Plotly，RAW。Tableau Tableau是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau可以让你轻松创建图形，表格和地图。
2、Tableau：Tableau是一种强大的商业数据可视化工具，可以轻松制作交互式仪表板和报表。它支持多种数据源，并提供各种可视化选项。Power BI：Power BI是微软的业务智能工具，可以将数据转化为交互式仪表板和报表。
3、TeradataAsterData，EMCGreenPlum，HPVertica等等。数据集市（费用一般）QlikView、Tableau、国内永洪科技YonghongDataMa尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt等等。
4、ChartBlocks 无需编码的ChartBlocks是一个易于使用的在线工具。它可以轻松地从电子表格、数据库中构建可视化图表，整个过程可以在图表向导的指导下完成，只要跟随步骤执行便可。
impala怎么判断从hive里刷新那部分元数据
1、在某个节点的impala-shell运行DDL语句，可能会出现其他节点查看不到的情况，因为impala的所有元数据都是用catalogd来管理的。
2、Hive： 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。
3、Impala简介Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法(Hive SQL)，ODBC驱动程序和用户界面(Hue Beeswax)。
数据库审计都支持哪些数据库类型?
支持范围取决定于具体的审计工具和技术。一些审计工具可能只支持特定的数据库类型，而其他工具附带可能支持多种类型的数据库。
MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。推荐教程：MySQL入门视频教程数值类型MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。
LOB 数据类型 LOB(Large Object) 数据类型存储非结构化数据，比如二进制文件，图形文件，或其他外部文件。LOB 可以存储到4G字节大小。数据可以存储到数据库中也可以存储到外部数据文件中。LOB数据的控制通过DBMS_LOB 包实现。
根据存储模型划分，数据库类型主要可分为：网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。
数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。关系数据库、非关系型数据库。关系数据库特点：数据集中控制；减少数据冗余等。
以下是一些常见的数据库类型： 关系型数据库（Relational Database）：这是最常见的数据库类型，它以表格的形式存储数据。每个表格都有一个名称，并且由行和列组成。
北京计算机学院分享大数据分析的学习方式
1、如Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Impala、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等。3：不要看以上技能晦涩难懂，很难学好的样子，其实不然。只要你能够找到科学的学习方式，成为合格的大数据分析师不会很难。
2、大数据基础阶段要掌握的内容有：Linux、MySQL基础、Oracle基础、Hadoop概念、Python、spark等等知识点，一看到英文是不是就觉得很有压力，零基础自学大数据，那么要承受的压力要比这大很多很多。
3、由于目前大学中是很少有特意开设大数据专业的，自学大数据，有很多的基础自己又没有，比如相应的计算机基础，所以大学生学大数据，小编的建议最好是参加大数据培训，大数据培训在项目实训上其他的学习方式就没有办法可以比拟。
4、一名符合企业用人需求的大数据工程师，需要熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术，熟悉Hadoop/Spark/Hive技术；熟悉C/C++语言、Python、Java任意一种语言，严密的数学思维、突出的数据、算法分析和归纳能力。
5、数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。
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