大数据技术实战案例

文章阐述了关于大数据技术实战案例，以及大数据优秀案例的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、阿里云“数加”是什么鬼?两张大图给你详解
• 2、Numexpr:Pandas背后的超级计算引擎

阿里云“数加”是什么鬼?两张大图给你详解

1、阿里云的“数加”并非神秘莫测，而是一款为企业大数据战略提供强大支持的综合解决方案。它旨在助力企业在数字化转型的浪潮中，实现数据驱动的决策力、敏捷性和洞察力提升。数加覆盖了企业数仓建设、商业智能分析、机器学习应用和数据可视化等多个关键领域，旨在打造一个高效、智能的一站式服务体验。

2、阿里云的“数加”究竟是何方神圣？它是一款为企业大数据管理与分析精心打造的一站式解决方案。数加涵盖了企业数据仓库（数仓）、商业智能分析、机器学习技术以及数据可视化等多个关键领域，旨在帮助企业更加高效地适应数字化转型（DT时代），提升决策力与智能化水平，增强业务洞察力。

3、数加平台的核心竞争力在于其底层计算引擎、数据开发者友好的Web IDE、业务任务调度系统、元数据管理等平台产品，以及基于此平台的工具、服务和大数据应用案例。阿里云的主要目标是做好这两层平台，并将平台能力开放给第三方，形成丰富的大数据生态系统。

4、阿里云CDN是指阿里云全球加速服务，它是一种基于HTTP/HTTPS协议的内容分发网络服务。以下是关于阿里云CDN的详细解释：内容分发网络：阿里云CDN能够将内容快速地分发到全球各地的用户端，从而有效减少用户的访问延迟，提高网站的响应速度。

5、阿里云OSS的收费主要包括以下四个方面：存储空间大小：收费说明：根据存储在OSS上的数据总量进行收费，以G为单位进行计费。重要性：这是最基本的收费项目，因为存储空间是OSS服务的基础。流量多少：收费说明：只收取公网下行流量费用，即用户从OSS下载数据时产生的流量费用。

Numexpr:Pandas背后的超级计算引擎

1、此外，Numexpr的虚拟机支持多核并行计算，有效利用CPU的多核能力。在内存管理上，Numexpr只在必要时加载少量数据，减少内存占用，这使得它在大数据处理中表现出色。在与Pandas的整合中，Numexpr通过eval和query方法，为Pandas的计算操作带来了性能提升。

2、Pandas在0.13版本以后引入了eval（）和query（）这两个高效工具，能够在无中间内存开销的情况下提供C语言级别的运算速度，这对于处理大数据时尤为重要。这两个函数底层都利用了Numexpr库，通过在CPU缓存中执行逐元素计算，减少了内存分配。首先，让我们通过一个例子来理解它们。

3、Pandas是熊猫的复数，我们给它找的搭子叫Duck，似乎也是天生的一对，地造的一双。Pandas的名字来源于 Panel Data和Python Data Analysis，与Panda这种动物并无关联。但是DuckDB中的duck，则是实实在在来源于鸭子 -- 能走、能飞、能游泳，特别耐寒，生命力强 -- 据说，鸭子的歌声可以让人们起死回生。

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