RESSET数据库和CSMAR数据库的区别和联系

RESSET数据库和CSMAR数据库都是中国国内的金融和经济数据研究机构提供的专业数据库，涵盖了各种宏观经济、行业、公司等数据信息。下面是它们之间的区别和联系：

数据来源：

RESSET数据库主要由东方财富集团收集整理，其中包括了上海证券交易所、深圳证券交易所、香港证券交易所等多个证券市场数据；

而CSMAR主要由中国社会科学院金融研究所下属的经济与金融数据库研究中心进行整理并提供。

数据内容：

RESSET的数据类型非常丰富，包括基本面、技术面、资讯等各类数据，可以满足从散户到机构投资者的不同需求；

而CSMAR更侧重于宏观经济和公司研究，其数据涉及到宏观经济、证券市场、银行、期货、投资基金、保险、房地产等方面，同时也包含了一些明星基金经理投资组合数据等。

数据更新：

RESSET数据库为定期更新，用户需要在使用前查看更新时间来确定是否能获取最新的数据。

CSMAR数据库则更加注重数据处理的时效性，数据更新更加频繁，可为用户提供最新的信息。

使用范围：

两个数据库都经过多年发展拥有庞大的用户群体。RESSET主要面向投资者、分析师、机构客户等；而CSMAR则广泛服务于金融界和学术界，包括金融机构、商业企业和学术研究机构等。

总之，RESSET数据库和CSMAR数据库都是非常专业的金融和经济数据库，使用人群和内容方向存在一些区别。具体到使用时需要根据自己的需求做出选择。

演戏的男演员姓窦的都有谁 窦智孔~

窦姓的女明星，两个字的有哪些 我只知道一个王菲的女儿窦靖童，不过现在她还不火，不知道你听过没

台湾男艺人谁姓窦？ 窦智孔

历史上姓窦的名人？ 三字经：窦燕山，有义方，教五子，名俱扬

窦燕山

名禹钧，号燕山。后周渔阳人。在五代后晋时，明瞒暗骗，势压贫贱，不讲天理良心，30无子。传说一夜其父送梦，对燕山说：“你心德不端，恶名张注天曹，日后无子，兼且无寿。速要改恶从善，大积阴德，广行方便，挽回天意，改过呈祥”。燕山醒来将父梦中的话牢记在心，从前之恶，不再敢为，而且广行方便，家中又设立义馆，请明师教训，帮助家贫子弟读书。他创办过40多所义学，官作谏议大夫，由他推荐提拔成名的青年不计其数。一夜又梦见父亲说：“你今阴功浩大善名张注天曹，后有5子，齐登科甲，寿添89岁”。此后修身积德，更加殷勤。后来，果然连生仪、严、侃、偶、傅五子，由于他教子有方，5子勤奋学习，先后登科。

很多，自看词条。

姓窦的歌手有几人？ 窦唯，原谅我只能想到这一个了。。。。。

中国姓窦的有多少人 古往今来，窦姓人数虽然不是很多，算不上中国华民族的大姓，但在古代特别是汉唐时代却是声名显赫，窦姓以悠久光辉的历史，灿烂的文化，杰出的人才，巨大的贡献，一直塑造着大中华独特的形象。窦姓家族，名人辈出，群星闪烁，善理政局的政治家，激流勇退的识时务者，以山水为娱的艺术家，一心从事学问的的教育家，其名闻逸事常伴百姓耳边。宁朝时编的《百家姓》就把“窦”姓编在第39位，封建社会特别是宁、元、明、清几个朝代，《百家姓》广泛流传，一直成为沿袭不改初学儿童必读课本。这说明窦氏家族决非泛泛之辈，而是一个古老且源远流长的氏族，也是一个对国家对社会作出突出贡献的优秀的家族

全国姓窦的有多少人 来自公安部2009年身份z数据库数据，窦姓排名第219，窦姓人口38万，

波动不会太大

201席47 202晏47 203隋46 204古46 205强46 206穆45 207姬44 208宫44 209景44 210米43

211麦42 212谈41 213柏41 214瞿40 215艾40 216沙40 217鄢39 218桂39 219窦38 220郁38

性窦男明星 窦骁 中国男演员

姓窦的怎么介绍自己的姓氏 窦娥冤的窦。。。。

为什么王菲的女儿姓窦？ 当然不是啦！～

和窦唯（一摇滚歌手）所生的．

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的 *** 作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。

一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

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MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

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分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

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印刷文字识别：将中的文字识别出来，包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站>

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

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态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

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移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云

1、把艺人推荐给具有演出需求的客户，为吾王获得中介费。

2、建立艺人数据库，为吾王提供精准的演艺服务。

3、将艺人推荐给各大演出组织，为吾王赚取报酬。

4、可以将艺人推荐给影视制作公司和节目制作公司，获得报酬。

5、参与节目的录制或接受电视台的委托，为吾王获得报酬。

6、吾王可以把艺人推荐给广告公司，为艺人出售代言权，获得报酬。

7、可以将艺人推荐给参加演出活动的机构，为吾王获得报酬。

8、可以与媒体合作，制作节目，发布艺人的演出作品，为吾王获得报酬。

9、可以发布艺人的演出信息，吸引观众，为吾王获得报酬。

10、可以为艺人定制专属品牌，推出商品，为吾王获得报酬。

西瓜数据

艺人新媒体指数是由Vlinkage（纬岭传播）创建的的一套科学衡量艺人（演员）网络人气热度的指标。该指数根据艺人参与影视作品或节目的视频网站点播表现、艺人社交媒体，搜索，媒体报道每日表现数据通过数据模型综合计算得出。

旨在帮助行业用户实时了解演员的网络热度及人气，从而让相关方在影视项目、品牌代言等过程中具有数据支持，帮助科学决策，减少投资风险，提升投资效率。该指数2012年7月1日开始每日发布，目前有包括钟汉良，胡歌杨幂，陈乔恩，唐嫣等知名艺人经常出现在指数前列。

Vlinkage建立了中国最全面的艺人／影视剧资料数据库，每日全方位实时监测超过1万名艺人、以及超过8,000部电视剧，10,000部**，500个综艺节目的网络表现，并在此基础上建立了建立相应数据模型。

每日对视频网站和社交媒体，新闻媒体等信息数据进行检测，通过多维度评估，真实反映相关视频内容和演艺编导人员市场热度，受众，趋势等关键性营销指标。

IMDB是互联网**资料库的简称

互联网**资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于**演员、**、电视节目、电视明星、电子游戏和**制作的在线数据库。IMDb创建于1990年10月17日，从1998年开始成为亚马逊公司旗下网站，2010年是IMDb成立20周年纪念。IMDb的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。对于**的评分目前使用最多的就是IMDb评分。截至2012年2月24日，IMDb共收录了2,132,383部作品资料以及4,530,159名人物资料。IMDb于2010年1月被封禁，2013年3月6日解禁。

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