常用数据湖鞋圈数据的简单介绍

滴普科技:为什么越来越多的企业会选择“湖仓一体”?

1、目前国内滴普科技在湖仓一体技术上做的比较先进，非常多的企业（包括很多国有大型企业）在和滴普科技合作。

2、滴普科技的湖仓一体技术架构优势还是很明显的，分为存储层、数据管理与加速层、计算层与***管理、数据应用层四部分，且FastData实时湖仓平台一个重要的技术点是统一元数据管理，初心保证数据湖与数仓数据的互通。

3、当然有优势了，我之前在滴普科技上班，对实时湖仓平台的云原生架构的了解的还是比较多的。提供基于多云架构的统一平台能力，兼备公有云和私有云的差异化场景，敏捷提供数据能力底座。

数据湖和数据中台的区别

1、数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。区别：数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。

2、数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。

3、数据来源不同 传统数据仓库以业务数据库的结构化数据为主，也就是具备行和列结构数据，比如表格；而数据中台既不是工具又不是存储，它可以包含数据仓库。

4、数据湖和数据仓库的区别如下：数据结构的区别 数据仓库只能存储经过处理和提炼的数据，而数据湖存储尚未出于某种目的处理的原始数据。因此，数据湖需要比数据仓库大得多的存储容量，且数据灵活、分析迅速，非常适合机器学习。

鞋圈内与og对应的是什么

综述：鞋圈内与og对应的是RETRO，即复刻版。复刻本意是指木刻书籍的重行刻印。通俗来讲，就是指***某个品牌曾经推出过的、具有标志性意义的产品，用以记录某个特殊年份或历史时期，亦或是纪念设计师一鸣惊人的创意等。

在球鞋里面，og指的是元年的乔丹鞋子。在脱口秀里面，og是指出名比较早的一批脱口秀演员。在说唱圈，og也就是HipHop嘻哈界元老级、教父级的人物。

OG：元年版 常常在鞋盒上出现的OG，大家猜也能猜到是Original的意思，在男生的球鞋世界里，它等于——元祖配色，也就是鞋款的原始经典配色。RETRO：复刻版 一般常常和“OG”一起出现的，就是“RETRO”。

OG指的是元老的意思，也就是最顶级最厉害的意思，比如在球鞋里面，og指的是元年的乔丹鞋子，在脱口秀里面， og是指出名比较早的一批脱口秀演员，在说唱圈的话，og也就是HipHop嘻哈界元老级、教父级的人物。

nikeduck冰雪奇缘怎么涨了那么多

***，其实价格被炒那么高，很大一个原因还是***，因为卖一双少一双，而对于没有买到的朋友就只能加价了，这样就不停抬高了鞋子的价格；炒作，原来就是联名鞋加上***又加上黄牛党和明星的炒作，想要不起飞都难。

这款鞋的价格售价大约在1000元左右，如果喜欢可以去实体店进行试穿，价格有些略贵。

元。虽然目前市价在 16000 元左右，但发售之后想必会有一波回落，喜欢的朋友不妨耐心等等。

21场季后赛!湖人球员各项数据全部出炉,谁的性价比最高?

1、作为湖人的主力中锋之一，霍华德场均可以得到8分6个篮板。虽然他的个人数据并不出色，但他在防守端的贡献巨大，是湖人夺冠的功臣之一。此外，麦基场均可以得到9分1篮板。库克场均可以得到2分。

2、首发替补两对双枪，开拓者的进攻火力爆炸，小加里-特伦特上赛季复赛阶段8场场均能以50.7%的三分命中率投中3个三分球，得到19分，季后赛对湖人场均6分，三分命中率47%，新赛季他或将成为进步最快球员的热门人选。

3、杰森-基德 职业生涯最高.43分25助攻19篮板7抢断4盖帽。职业生涯场均.16分3篮板7助攻。主要荣誉.1总冠军，5助攻王，10全明星阵容，5最佳一阵，1最佳二阵，4最佳一防，5最佳二防。

4、季后赛7场比赛，场均数据达到29分、3篮板和1助攻 2004-2005 NBA第三阵容，第54届全明星首发球员，出赛66场场均拿到26分、9篮板和0助攻。

5、（所有数据截至本赛季季后赛开始之前）凯文-杜兰特 场均得分：26 要说到现役得分最猛的球员，杜兰特认第二估计也没几个人敢说第一。

数据湖和数据仓库的区别是什么?

数据湖就是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，这是没有大小限制。数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。

数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。