全世界每年有约80万人自杀身亡，厌世已经成为不容忽视的公共健康问题。但是大多数人（甚至包括医生）都难以识别自杀高风险人群的特征。大数据和人工智能时代的到来，让自杀预测有了质的飞越。
ApacheKylin是一个开源的分布式数据分析引擎，基于Hadoop提供SQL查询接口能力、多维数据分析能力，支持超大规模数据分析计算，能够在亚秒级别内查询超级大的Hive表数据，由eBay贡献开源。
我们生在互联网时代、活在互联网时代的人，享受了技术红利所带来的便利，也引起了竞争，这才有大数据杀熟的事件出现。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。
数据仓库，一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，主要用于数据分析、运营决策。使用数据库来做数据摸底、数据分析，既费时费力，也效果不好，最合适的方式便是数据仓库了，轻量又实用。
物联网和5G使得数据来源越来越多，云计算使得存储变得廉价，人工智能需要更多数据做分析，因此越来越多的企业需要数据湖解决方案，云厂商也看好了这一风口，投入数据湖的开发建设，对于数据湖人才的需求也极速增长。
自大数据的概念被提出以来，企业对于数据信息变为数据资产的诉求越来越强烈，进而在技术领域出现了很多大数据计算引擎服务，最著名、使用最广的莫过于MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink。
数据库、数据仓库、数据湖、数据集市、数据中台等概念相互交错，互相关联，它们分别是什么？又怎么使用？彼此之间的关系又怎么样？今天一篇文章帮你整明白。
Hbase是基于HDFS的非关系型大数据，非常适合存储，因为它可以像HDFS一样做到存储的线性扩容，无论多少数据都可以存储。Hbase数据库继承了Hadoop家族的良好基金，用来存储海量数据。
经过了数据采集、传输、存储、处理阶段后，数据产生了它的价值，可以更好的用于业务决策、运营分析。但是随着数据量的越来越大、业务的越来越复杂，对于数据的治理是势在必行。
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