不通过服务器，如何让PC机与苹果机共享数据？热切盼答!

Sun_JF 2000-08-22 11:01:00

我们用苹果机制作的图片总是先存到Netware服务器上，然后再拷到pc机上用，如果文件较小还没什么，有时一个文件都上百兆，通过服务器拷就非常慢了，而且还占用了大量资源。有一次服务器坏了，我们差点误了大事。本人热切得到让PC机和苹果机相联的方法，恳望不吝赐教，不胜感激！

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课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

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上层应用业务对实时数据的需求，主要包含两部分内容：1、整体数据的实时分析。2、 AB实验效果的实时监控。这几部分数据需求，都需要进行的下钻分析支持，我们希望能够建立统一的实时OLAP数据仓库，并提供一套安全、可靠的、灵活的实时数据服务。目前每日新增的曝光日志达到几亿条记录，再细拆到AB实验更细维度时，数据量则多达上百亿记录，多维数据组合下的聚合查询要求秒级响应时间，这样的数据量也给团队带来了不小的挑战。OLAP层的技术选型，需要满足以下几点：1：数据延迟在分钟级，查询响应时间在秒级2：标准SQL交互引擎，降低使用成本3：支持join操作，方便维度增加属性信息4：流量数据可以近似去重，但订单行要精准去重5：高吞吐，每分钟数据量在千W级记录，每天数百亿条新增记录6：前端业务较多，查询并发度不能太低通过对比开源的几款实时OLAP引擎，可以发现Doris和ClickHouse能够满足上面的需求，但是ClickHouse的并发度太低是个潜在的风险，而且ClickHouse的数据导入没有事务支持，无法实现exactly once语义，对标准SQL的支持也是有限的。所以针对以上需求Doris完全能解决我们的问题，DorisDB是一个性能非常高的分布式、面向交互式查询的分布式数据库，非常的强大，随着互联网发展，数据量会越来越大，实时查询需求也会要求越来越高，DorisDB人才需求也会越来越大，越早掌握DorisDB，以后就会有更大的机遇。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：AB版本分析，下砖分析，营销分析，订单分析，终端分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。整个课程，会带大家实践一个完整系统，大家可以根据自己的公司业务修改，既可以用到项目中去，价值是非常高的。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStormFlink1.9.0DorisDBHadoop2.7.5Hbase2.2.6Kafka2.1.0Hive2.2.0HDFS、MapReduceFlume、ZookeeperBinlog、Canal、MySQLSpringBoot2.0.8.RELEASESpringCloud Finchley.SR2Vue.js、Nodejs、Highcharts、ElementUILinux Shell编程等课程亮点：1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink4.支持ABtest版本实时监控分析5.支持下砖分析6.数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用7.主流微服务后端系统8.天级别与小时级别多时间方位分析9.数据库实时同步解决方案10.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI11.集成SpringCloud实现统一整合方案12.互联网大数据企业热门技术栈13.支持海量数据的实时分析14.支持全端实时数据分析15.全程代码实操，提供全部代码和资料16.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授，代码在老师的指导下企业可以复用，提供企业解决方案。版权归作者所有，盗版将进行法律维权。

【为什么学习数据挖掘】人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的？数据分析就是。从海量数据中获得别人看不见的信息，创业者可以通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值，它和编程一样，本质上也是一个工具，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。【超实用的课程内容】本课程为Python数据挖掘方向的入门课程，课程主要以真实数据为基础，详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用，并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题，为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。本课程分为三大部分:基础知识篇：主要讲解数据挖掘这项技能的基本工作流程和介绍和入门必须的基本技能Python语言的入门，带领大家了解数据挖掘的常见操作和基础知识。数据采集篇：学习如何解决数据挖掘的数据来源问题，读取各类型不同的数据包括CSV，excel，MySQL进行数据采集的交互。数据探索篇：本篇主要解决数据的预处理保证数据的质量并用常见数据挖掘算法进行特征提取，分析数据背后隐含的信息。【报名须知】课程采取录播模式，课程永久有效，可无限次观看课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化【如何开始学习？】PC端：报名成功后可以直接进入课程学习移动端：下载CSDN学院或CSDN

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