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這邊教大家六大祕訣挑選保養與彩妝品的訣竅
1. 閱讀標籤成分
2. 選擇適合你皮膚的保養品
3. 金錢不代表一切
4. 一次只測試一種保養品
5. 追蹤妳的成效
6. 多多參考別人的意見
大家看到我的分享再看看別人的，就知道我推薦的很不錯瞭吧
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所以我個人對【Body Temple】100%迷迭香精油純露(500ml)的評比如下
外觀質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
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完整產品說明
Body Temple 100%迷迭香精油純露
容 量：500 ML
植物學名： Rosemarinus Officinalis
製造部份： 草本
萃取方法： 蒸餾法
植物來源： 法國
酸鹼值 pH4.2-4.7
用法：洗臉後，取適量輕拍於臉上或頸、肩部。
品牌名稱
香味
- 草香調
功效
- 皮膚調理
容量
- 301ml以上
商品規格
- 品名：Body Temple 100%迷迭香精油純露
容量：500ml
主成份：詳見商品推薦內容說明
製造商：澳洲
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當前，數據作為一種資源越來越被人們所重視，數據的價值也逐漸在企業數字化轉型的過程中得以體現。對於企業來說，信息和數據流就是企業的血液流，而如何更好地使用數據，發揮數據的更大價值是企業數字化轉型成功與否的關鍵。 企業為了在市場中獲得優勢，越來越需要從不斷增長的數據量中進行分析從而獲得更深入的內容，為了應對海量數據的管理和數據有效分析使用的問題，越來越多的企業選擇了數據湖方案。 「數據湖」不是真的湖，而是由多源渠道、複雜格式的海量數據匯集而成數據湖，其定位和價值不只是容器那麼簡單。「數據湖」已經成為企業數字資產的作業系統,也正在驅動應用場景創新。研究機構MarketsandMarkets最新發布的研究報告顯示，2019年全球數據湖市場規模為79億美元，到2024年，該市場將突破200億美元，增長至201億美元，預測期內（2019—2024年）的複合年增長率為20.6%。 在數據湖的成長史中，亞馬遜扮演著重要的角色。自2006年AWS發布Amazon S3以來，AWS的雲上數據湖就已經埋下了伏筆。經過近十年的醞釀，AWS逐漸將Amazon S3發展成雲上數據湖的核心，並圍繞Amazon S3陸續開發出一系列數據湖相關服務，構建了一套完整的AWS 數據湖生態體系。 雲中的數據湖VS傳統數據倉庫 「數據湖」的概念由來已久，最早可追溯到2011年。很多時候，數據湖被認為是數據倉庫的升級版，實際上數據湖與數據倉庫代表著企業想達成的不同目標。數據湖與數據倉庫也有明顯的區別。 AWS首席雲計算企業戰略顧問張俠表示，在數據湖概念出現之前，傳統分析方法多沿襲「資料庫→數據倉庫→BI」的路徑，大量資源投入其中，建設周期長且容易形成數據孤島。隨著數據來源、現代應用、用戶的多元化，傳統資料庫/數據倉庫為核心的分析方法不能應對數據的指數級增長，無法有效支持各種數據類型和分析需求。 ... 「過去，數據像一條小河，我們知道小河大概有多少水，於是設計河道、閘門來處理使用數據。但是在網際網路時代，數據呈爆炸增長，數據像洪水猛獸般湧出來，而且很難掌握數據的性質，要想規則整理存儲數據於數據倉庫里，需要花很多時間。在這樣的背景下，我們找到一大片濕地、窪地，把所有數據就像湖水一樣先蓄在這裡，再用工具來分析管理。」張俠用小河與濕地、湖泊來講述傳統數據與數據湖之間的差異。從本質上說，數據湖與數據倉庫在本質上有三大區別。 第一，數據湖能處理所有類型的數據，如結構化數據，非結構化數據，半結構化數據等，數據的類型依賴於數據源系統的原始數據格式。數據倉庫只能處理結構化數據進行處理，而且這些數據必須與數據倉庫事先定義的模型吻合。 第二，數據湖擁有足夠強的計算能力用於處理和分析所有類型的數據，分析後的數據會被存儲起來供用戶使用。數據倉庫處理結構化數據，將它們或者轉化為多維數據，或者轉換為報表，以滿足後續的高級報表及數據分析需求。 第三，數據湖通常包含更多的相關的信息，這些信息有很高機率會被訪問，並且能夠為企業挖掘新的運營需求。數據倉庫通常用於存儲和維護長期數據，因此數據可以按需訪問。 張俠表示，數據湖有兩個很重要的特點，一個是高可用、高持久、海量的數據存儲。一個是同時滿足安全、合規、可以審計等要求。數據湖不僅能解決傳統數據倉庫面臨的難題，也能兼容傳統的數據倉庫的數據分析方法，還能與機器學習結合，做更多預測性的分析。 總的來說，數據湖可以覆蓋原來的一些資料庫和數據倉庫時代的要求，但是這不意味著數據倉庫會被替代。企業可以根據自身需求和能力，同時打造數據倉庫和數據湖，以滿足不同業務需求。 兩大重磅產品發布，AWS的雲上數據湖方案 當前，雲中的數據湖正在成為許多組織的主流策略，在數據處理和可用性方面，為決策者提供了更大的靈活性。數據湖的數據分析完整流程有收集，存儲，分析，應用四個大的階段，這四個階段也是數據湖建設的必要路徑。AWS數據湖除了提供主要的四個階段功能服務外，還為用戶提供了一系列的管理工具， 以松耦合的方式與 S3 作為核心存儲的數據湖緊密集成，提供企業級整體方案。 ... 隨著時間的演變, Amazon S3 已經作為 AWS 數據湖方案的存儲核心服務。在計算與存儲分離理念的基礎上，AWS 的其它服務都採用了松耦合的設計與 S3 在數據湖場景進行了緊密集成與創新，這也包括數據湖構建必不可少的計算集群。 有了數據湖，企業還需要各種各樣的工具來對「湖」中不同類型、不同需求的數據進行抓取、調用，來快速實現數據的分析和挖掘，釋放數據價值。AWS數據分析組件涵蓋數據移動、數據存儲、數據湖、分析和機器學習五大維度，基於AWS的整個大數據分析全景圖中，絕大多數服務目前都已在中國落地。 2020年3月24日，AWS宣布上線的兩項服務：AWS Glue和Amazon Athena，這兩項服務都是基於無伺服器架構的託管服務，用戶不需要關心後臺的計算和存儲資源，只要通過訪問接口進行操作即可。這意味著AWS的數據湖的工具鏈進一步完善，讓AWS的數據湖解決方案大拼圖越漸豐滿。 ... Amazon Athena是一種交互式查詢服務，它讓客戶可以使用標準SQL語言、輕鬆分析Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的數據。由於Athena是一種無伺服器服務，因此客戶不需要管理基礎設施，而且只為他們運行的查詢付費。Athena可以自動擴展，並行執行查詢，所以即便是大型數據集和複雜的查詢，也能很快獲得查詢結果。此外 Athena 還可以對接 QuickSight 完成多種類型的數據可視化任務。 AWS全球副總裁及大中華區執行董事張文翊表示，「現在，我們很高興由西雲數據運營的AWS中國（寧夏）區域推出Amazon Athena，以響應AWS中國客戶的需求。Amazon Athena完全不需要管理基礎設施，任何能夠編寫SQL查詢的人都能以高性價比的方式快速分析他們在Amazon S3中的數據。」 AWS Glue是一種全託管的數據提取、轉換和加載 (ETL) 服務及元數據目錄。它讓客戶更容易準備數據，加載數據到資料庫、數據倉庫和數據湖，用於數據分析。使用AWS Glue，在幾分鐘之內便可以準備好數據用於分析。由於AWS Glue是無伺服器服務，客戶在執行ETL任務時，只需要為他們所消耗的計算資源付費。 「AWS可擴展、可靠的雲存儲，加上我們廣泛的分析服務，使客戶比以往任何時候都更容易收集、存儲、分析和共享數據，」張文翊表示，「隨著AWS Glue在由西雲數據運營的AWS中國（寧夏）區域正式上線，中國區域的客戶可以輕鬆地從任意多的數據源傳輸和處理數據，整合數據到數據湖，並且可以選用多種AWS分析服務，迅速開始分析所有數據。」 至此，AWS 形成了一套比較成熟完整的數據湖技術體系。 數據湖已成熟，AWS助力企業挖掘數據價值 「在四年前，數據湖已經進入第二發展階段。從兩三年前開始，AWS的數據湖解決方案就基本上成熟了，主要的元素都到位了，也有一些很成功的案例。」張俠表示，數據湖在中國處於比較早期的發展階段，這個時機非常重要，「下一代網際網路、電商、5G、邊緣計算等這些東西都上來以後，與之相對應，我們更要走數據湖實現數據存儲、數據分析的道路。所以，利用這個時機把數據湖的知識、AWS的解決方案介紹給客戶和行業人士，讓他們能從中受益，是我們喜聞樂見的。」 正如張俠所說，當前已經有大量的企業和機構都已經開始採用AWS的數據湖和數據分析雲服務，例如，娛樂業的福克斯電影公司、金融領域還有著名的基金管理公司Vanguard、證券交易所NASDAQ，網際網路及電商方面除了Amazon還有全球民宿短租公寓預定平臺Airbnb…… ... 其中，Club Factory是一家中國的跨境電商平臺，它的業務需要做個性化推薦、內部運營分析以及供應商管理等場景，每天要處理15億條行為日誌，支撐180個活躍數據分析調度，每天需要把4000多個業務數據同步到AWS的數據倉庫Redshift。AWS的數據湖滿足了其業務增長需求，同時成本也有優化，Club Factory還特別提到了Glue自動化ETL操作帶來的便利性。 從全球和中國範圍內我們都看到了很多用戶使用AWS的企業為自己的創新和發展洞察先機起到了很好的作用。未來，AWS希望更多中國區域的大數據開發者，企業大數據技術決策者能夠了解AWS 數據湖的整體解決方案，以及AWS所倡導的數據湖理念，從而幫助企業更好地利用數據價值進行創新。 作者：梅雅鑫
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