白杨Shayne
白杨Shayne

数据仓库中历史拉链表的更新方法

原文地址：http://lxw1234.com/archives/2015/08/473.htm

这里简单介绍一下这种历史拉链表的更新方法。

本文中假设：

  1. 数据仓库中订单历史表的刷新频率为一天，当天更新前一天的增量数据；
  2. 如果一个订单在一天内有多次状态变化，则只会记录最后一个状态的历史；
  3. 订单状态包括三个：创建、支付、完成；
  4. 创建时间和修改时间只取到天，如果源订单表中没有状态修改时间，那么抽取增量就比较麻烦，需要有个机制来确保能抽取到每天的增量数据；
  5. 本文中的表和SQL都使用Hive的HQL语法；
  6. 源系统中订单表结构为：

CREATE TABLE orders (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) stored AS textfile;

7.在数据仓库的ODS层，有一张订单的增量数据表，按天分区，存放每天的增量数据：

CREATE TABLE t_ods_orders_inc (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) PARTITIONED BY (day STRING)
stored AS textfile;

8. 在数据仓库的DW层，有一张订单的历史数据拉链表，存放订单的历史状态数据：

CREATE TABLE t_dw_orders_his (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING,
dw_start_date STRING,
dw_end_date STRING
) stored AS textfile;

9. 暂未考虑Hive上表的查询性能问题，只实现功能；

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10. 2015-08-21至2015-08-23，每天原系统订单表的数据如下，红色标出的为当天发生变化的订单，即增量数据：

全量初始化

在数据从源业务系统每天正常抽取和刷新到DW订单历史表之前，需要做一次全量的初始化，就是从源订单表中昨天以前的数据全部抽取到ODW，并刷新到DW。

以上面的数据为例，比如在2015-08-21这天做全量初始化，那么我需要将包括2015-08-20之前的所有的数据都抽取并刷新到DW：

第一步，抽取全量数据到ODS：
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = ‘2015-08-20′)
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime <= ‘2015-08-20′;

第二步，从ODS刷新到DW：
INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status,
createtime AS dw_start_date,
‘9999-12-31′ AS dw_end_date
FROM t_ods_orders_inc
WHERE day = ‘2015-08-20′;

完成后，DW订单历史表中数据如下：

 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_dw_orders_his;
    2.  
   
  2. 1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31 
    3.  
   
  3. 2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
    4.  
   
  4. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 9999-12-31
    5.  
   
  5. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 9999-12-31
    6.  
   
  6. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
    7.  
   
  7. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
    8.  
   
  8. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 9999-12-31
    9.  
   
  9. Time taken: 2.296 seconds, Fetched 7 row(s)
    10.  
  
 
  
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增量抽取
 
  
每天，从源系统订单表中，将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表。
这里的增量需要通过订单表中的创建时间和修改时间来确定：
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = ‘${day}‘)
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime = ‘${day}’ OR modifiedtime = ‘${day}';
 
  
注意：在ODS层按天分区的增量表，最好保留一段时间的数据，比如半年，为了防止某一天的数据有问题而回滚重做数据。
 
  
增量刷新历史数据
 
  
从2015-08-22开始，需要每天正常刷新前一天（2015-08-21）的增量数据到历史表。
 
  
第一步，通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS：
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = ‘2015-08-21′)
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime = ‘2015-08-21′ OR modifiedtime = ‘2015-08-21′;
 
  
ODS增量表中2015-08-21的数据如下：
 
  
 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_ods_orders_inc where day = '2015-08-21';
    2.  
   
  2. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21
    3.  
   
  3. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21
    4.  
   
  4. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21
    5.  
   
  5. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21
    6.  
   
  6. Time taken: 0.437 seconds, Fetched 4 row(s)
    7.  
  
 
  
第二步，通过DW历史数据(数据日期为2015-08-20)，和ODS增量数据(2015-08-21)，刷新历史表：
 
  
先把数据放到一张临时表中：
 
  
 
  
     
   
  1. DROP TABLE IF EXISTS t_dw_orders_his_tmp;
    2.  
   
  2. CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp AS 
    3.  
   
  3. SELECT orderid,
    4.  
   
  4. createtime,
    5.  
   
  5. modifiedtime,
    6.  
   
  6. status,
    7.  
   
  7. dw_start_date,
    8.  
   
  8. dw_end_date 
    9.  
   
  9. FROM (
    10.  
   
  10.  SELECT a.orderid,
    11.  
   
  11.  a.createtime,
    12.  
   
  12.  a.modifiedtime,
    13.  
   
  13.  a.status,
    14.  
   
  14.  a.dw_start_date,
    15.  
   
  15.  CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw_end_date > '2015-08-21' THEN '2015-08-20' ELSE a.dw_end_date END AS dw_end_date 
    16.  
   
  16.  FROM t_dw_orders_his a 
    17.  
   
  17.  left outer join (SELECT * FROM t_ods_orders_inc WHERE day = '2015-08-21') b 
    18.  
   
  18.  ON (a.orderid = b.orderid) 
    19.  
   
  19.  UNION ALL 
    20.  
   
  20.  SELECT orderid,
    21.  
   
  21.  createtime,
    22.  
   
  22.  modifiedtime,
    23.  
   
  23.  status,
    24.  
   
  24.  modifiedtime AS dw_start_date,
    25.  
   
  25.  '9999-12-31' AS dw_end_date 
    26.  
   
  26.  FROM t_ods_orders_inc 
    27.  
   
  27.  WHERE day = '2015-08-21' 
    28.  
   
  28. ) x 
    29.  
   
  29. ORDER BY orderid,dw_start_date;
    30.  
  
 
  
其中：
UNION ALL的两个结果集中，第一个是用历史表left outer join 日期为 ${yyy-MM-dd} 的增量，能关联上的，并且dw_end_date > ${yyy-MM-dd}，说明状态有变化，则把原来的dw_end_date置为(${yyy-MM-dd} – 1), 关联不上的，说明状态无变化，dw_end_date无变化。
第二个结果集是直接将增量数据插入历史表。
 
  
最后把临时表中数据插入历史表：
INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp;
 
  
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刷新完后，历史表中数据如下：
 
  
 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_dw_orders_his order by orderid,dw_start_date;
    2.  
   
  2. 1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
    3.  
   
  3. 2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
    4.  
   
  4. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
    5.  
   
  5. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    6.  
   
  6. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
    7.  
   
  7. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    8.  
   
  8. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
    9.  
   
  9. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
    10.  
   
  10. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
    11.  
   
  11. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    12.  
   
  12. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 9999-12-31
    13.  
   
  13. Time taken: 0.717 seconds, Fetched 11 row(s)
    14.  
   
  14.  
    15.  
  
 
  
由于在2015-08-21做了8月20日以前的数据全量初始化，而订单3、4、7在2015-08-21的增量数据中也存在，因此都有两条记录，但不影响后面的查询。
 
  
再看将2015-08-22的增量数据刷新到历史表：
 
  
 
  
     
   
  1. INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = '2015-08-22') 
    2.  
   
  2. SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status 
    3.  
   
  3. FROM orders 
    4.  
   
  4. WHERE createtime = '2015-08-22' OR modifiedtime = '2015-08-22';
    5.  
   
  5.  
    6.  
   
  6. DROP TABLE IF EXISTS t_dw_orders_his_tmp;
    7.  
   
  7. CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp AS 
    8.  
   
  8. SELECT orderid,
    9.  
   
  9. createtime,
    10.  
   
  10. modifiedtime,
    11.  
   
  11. status,
    12.  
   
  12. dw_start_date,
    13.  
   
  13. dw_end_date 
    14.  
   
  14. FROM (
    15.  
   
  15.  SELECT a.orderid,
    16.  
   
  16.  a.createtime,
    17.  
   
  17.  a.modifiedtime,
    18.  
   
  18.  a.status,
    19.  
   
  19.  a.dw_start_date,
    20.  
   
  20.  CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw_end_date > '2015-08-22' THEN '2015-08-21' ELSE a.dw_end_date END AS dw_end_date 
    21.  
   
  21.  FROM t_dw_orders_his a 
    22.  
   
  22.  left outer join (SELECT * FROM t_ods_orders_inc WHERE day = '2015-08-22') b 
    23.  
   
  23.  ON (a.orderid = b.orderid) 
    24.  
   
  24.  UNION ALL 
    25.  
   
  25.  SELECT orderid,
    26.  
   
  26.  createtime,
    27.  
   
  27.  modifiedtime,
    28.  
   
  28.  status,
    29.  
   
  29.  modifiedtime AS dw_start_date,
    30.  
   
  30.  '9999-12-31' AS dw_end_date 
    31.  
   
  31.  FROM t_ods_orders_inc 
    32.  
   
  32.  WHERE day = '2015-08-22' 
    33.  
   
  33. ) x 
    34.  
   
  34. ORDER BY orderid,dw_start_date;
    35.  
   
  35.  
    36.  
   
  36.  
    37.  
   
  37. INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his 
    38.  
   
  38. SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp;
    39.  
   
  39.  
    40.  
  
 
  
刷新完后历史表数据如下：
 
  
 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_dw_orders_his order by orderid,dw_start_date;
    2.  
   
  2. 1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    3.  
   
  3. 1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    4.  
   
  4. 2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    5.  
   
  5. 2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
    6.  
   
  6. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
    7.  
   
  7. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    8.  
   
  8. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
    9.  
   
  9. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    10.  
   
  10. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
    11.  
   
  11. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
    12.  
   
  12. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    13.  
   
  13. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
    14.  
   
  14. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    15.  
   
  15. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21
    16.  
   
  16. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    17.  
   
  17. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
    18.  
   
  18. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    19.  
   
  19. Time taken: 0.66 seconds, Fetched 17 row(s)
    20.  
   
  20.  
    21.  
  
 
  
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查看2015-08-21的历史快照数据：
 
  
 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_dw_orders_his where dw_start_date <= '2015-08-21' and dw_end_date >= '2015-08-21';
    2.  
   
  2. 1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    3.  
   
  3. 2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    4.  
   
  4. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    5.  
   
  5. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    6.  
   
  6. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
    7.  
   
  7. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
    8.  
   
  8. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    9.  
   
  9. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21
    10.  
  
 
  
订单1在2015-08-21的时候还处于创建的状态，在2015-08-22的时候状态变为支付。
 
  
再刷新2015-08-23的增量数据：
 
  
按照上面的方法刷新完后，历史表数据如下：
 
  
 
  
     
   
  1. spark-sql> select * from t_dw_orders_his order by orderid,dw_start_date;
    2.  
   
  2. 1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    3.  
   
  3. 1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
    4.  
   
  4. 1 2015-08-18 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    5.  
   
  5. 2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
    6.  
   
  6. 2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
    7.  
   
  7. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
    8.  
   
  8. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 2015-08-22
    9.  
   
  9. 3 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    10.  
   
  10. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
    11.  
   
  11. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    12.  
   
  12. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 2015-08-22
    13.  
   
  13. 5 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    14.  
   
  14. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
    15.  
   
  15. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    16.  
   
  16. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
    17.  
   
  17. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    18.  
   
  18. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21
    19.  
   
  19. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
    20.  
   
  20. 8 2015-08-21 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    21.  
   
  21. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
    22.  
   
  22. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    23.  
   
  23. 11 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
    24.  
   
  24. 12 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
    25.  
   
  25. 13 2015-08-23 2015-08-23 支付 2015-08-23 9999-12-31
    26.  
  
 
  
订单1从20号-23号，状态变化了三次，历史表中有三条记录。
 
  
 
  
     
   
  1. //查看2015-08-22当天的历史快照，可以看出，和上面图中2015-08-22时候订单表中的数据是一样的
    2.  
   
  2. spark-sql> select * from t_dw_orders_his where dw_start_date <= '2015-08-22' and dw_end_date >= '2015-08-22';
    3.  
   
  3. 1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
    4.  
   
  4. 2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
    5.  
   
  5. 3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 2015-08-22
    6.  
   
  6. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    7.  
   
  7. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 2015-08-22
    8.  
   
  8. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    9.  
   
  9. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    10.  
   
  10. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
    11.  
   
  11. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
    12.  
   
  12. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    13.  
   
  13. Time taken: 0.328 seconds, Fetched 10 row(s)
    14.  
   
  14. //查看当前所有订单的最新状态
    15.  
   
  15. spark-sql> select * from t_dw_orders_his where dw_end_date = '9999-12-31'; 
    16.  
   
  16. 1 2015-08-18 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    17.  
   
  17. 2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
    18.  
   
  18. 3 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    19.  
   
  19. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
    20.  
   
  20. 5 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    21.  
   
  21. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    22.  
   
  22. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
    23.  
   
  23. 8 2015-08-21 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
    24.  
   
  24. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
    25.  
   
  25. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
    26.  
   
  26. 11 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
    27.  
   
  27. 12 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
    28.  
   
  28. 13 2015-08-23 2015-08-23 支付 2015-08-23 9999-12-31
    29.  
   
  29. Time taken: 0.293 seconds, Fetched 13 row(s)
    30.  
  
 
  

 
  
转载请注明：lxw的大数据田地 » 数据仓库中历史拉链表的更新方法
 
 
 


                            

                        

                    

                    
                    

                    
                    
                    

                

                

                    
                

            

        

    

    

        
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                        Star_.
蓝桥杯java数据结构链表
                        
    实现一个单链表，链表初始为空，支持三种操作：向链表头插入一个数；删除第k个插入的数后面的数；在第k个插入的数后插入一个数。现在要对该链表进行M次操作，进行完所有操作后，从头到尾输出整个链表。注意:题目中第k个插入的数并不是指当前链表的第k个数。例如操作过程中一共插入了n个数，则按照插入的时间顺序，这n个数依次为：第1个插入的数，第2个插入的数，…第n个插入的数。输入格式第一行包含整数M，表示操作次
    
                    
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  • 转班遇上星期六
                        凝结的海

                        
    晚上上班的时候，我感觉有点饿，就在十点五左右去食堂，看看有没有什么吃的，一路上同事们都在说可能已经关门了，走快一点或许能碰得到。庆幸的是我到了他还没来得及关，我买了一个粽子和一个咸鸭蛋，总共花了四块三，总感觉比外面卖的要贵的多。后来我在三点多近四点的时候，我和三号前化料的一起去保安室拉了一大车水，我们装好之后，我让他先拉到我的岗位上，我去拉点原材料。他把水拉走之后我就出去把充电动车的电拔掉，又到路
    
                    
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  • ⭐算法入门⭐《归并排序》简单01 —— LeetCode 21. 合并两个有序链表
                        英雄哪里出来
《LeetCode算法全集》算法数据结构链表c++归并排序
                        
    饭不食，水不饮，题必须刷C语言免费动漫教程，和我一起打卡！《光天化日学C语言》LeetCode太难？先看简单题！《C语言入门100例》数据结构难？不存在的！《数据结构入门》LeetCode太简单？算法学起来！《夜深人静写算法》文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识一、题目1、题目描述  将两个不降序链表合并为一个新的不降
    
                    
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  • 认识世界
                        陈陈_19b4

                        
    9月16日，雨。阅读书目:《真相》。作者:瑞典统计学家和医学教授汉斯·罗斯林，他的儿子奥拉·罗斯林，google公共数据团队的负责人。汉斯·罗斯林还是一位全球知名的教育家，是世界健康组织和联合国儿童基金会的顾问。他与儿子儿媳共同创办了Gapminder基金会，开发了Trendalyzer软件，将国际统计数据转化成交互式的生动有趣的图表，帮助人们以事实为基础来观察世界，被称为“可视化数据之父”。图片
    
                    
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  • 数据仓库介绍
                        阿龙的代码在报错
数据分析数据仓库数据库
                        
    数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的主流开发语言-sql结构化数据sql语句数据仓库的概念数据仓库（英语：DataWarehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（DecisionSupport）。就是数据仓库只分析数据并不产生数据数据仓库的主要特征1、面向主题主题是一个抽象的概念，是
    
                    
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  • c语言双向链表清空,C语言实现链表之双向链表（四）清空链表
                        火龙果和哈密瓜
c语言双向链表清空
                        
    /*==============================================================================*操作：清空链表，释放结点内存，将链表重置为空表*操作前：ppHeadNode为链表头指针的二级指针*操作后：(*ppHeadNode)所指链表中的所有结点的内存被释放，重置为空表==============================
    
                    
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  • 优衣库联名遭疯抢，读书不是为了让你盲目跟风
                        染木木

                        
    今天打开朋友圈，又被优衣库刷屏了，上次优衣库出名还是好几年前的事情。这次刷屏是因为什么？点开视频一看，简直是如同丧尸电影里面演的一样，人们为了活命躲避丧尸一路狂奔。视频里，狂奔的小哥手机掉落都毫不在意，店门没开，人们都纷纷从卷帘门下面钻过去，进入店内一顿疯抢。图片来自网络图片来自网络不论尺码和大小，直接抢走，就连模特身上的也粗暴扒下。更有甚者，还因为抢夺衣服打了起来，几个人都拉不开。什么衣服这么火
    
                    
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  • docker 安装、运行nginx shell脚本
                        三希
dockernginx容器
                        
    以下是一个简单的用于安装和运行DockerNginx的shell脚本：bash#!/bin/bash#安装Docker（如果还未安装）#请根据实际情况调整安装命令#拉取Nginx镜像dockerpullnginx#运行Nginx容器dockerrun-d--namemynginx-p80:80nginx
    
                    
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  • 我什么都爱，爱上墨蓝色天空，跑步13公里
                        爱美食爱马甲线

                        
    我什么都爱，爱上墨蓝色天空，跑步13公里一个地方，连续去三次晨跑什么感受？我很少一个地方连续去三次。喜欢不断变换场地跑步，那些多年固守一个地方跑步的人我真的特别佩服，我是做不到的。跑步终究太枯燥了，倘若没有一点变化，我简直坚持不下去。我之所以愿意一连三天去江滩，因为江滩值得留恋。前天我路跑22公里，第8公里进入江滩跑步，在那里跑了10公里打道回府；昨天我练习拉一下心率快速跑，我只跑了5公里；今晨，
    
                    
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  • 外卖分销分佣小程序外卖cps小程序返利系统源码分享
                        m0_56957302
java小程序linuxpythondocker
                        
    外卖返利小程序源码;轻松部署搭建，小程序服务号数据互通；对接美团官方;佣金比例自定义分配;三级分佣，所有资金数据一目了然；拉新立减最低4.9元购月卡；签到20天免费领取会员卡；提现秒到账！外卖cps带分销返利源码源代码地址美团/饿了么外卖CPS联盟返利公众号小程序裂变核心源码截图步骤下载以上源代码到本地http://y.mybei.cn/修改为你自己的微信小程序，打开/dist/pages/ele
    
                    
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  • 社群运营专题第2期——社群促活、留存
                        瓷然

                        
    社群的建立不是一日之功，而是日复一日的运营。01以内容引导、拉新留存为主社群建立初期，社群的用户处于100—200人之间，是代购最容易迁入的时期。“垃圾”群初期运营人要进行用户拉新留存和话题内容的引导,日常内容维护包含:与社群有关的小知识、实时热点等。运营人发布内容后无人回复时，可进行小号切换、营造氛围、创造3-5条内容，开启"闲聊"模式，待自带活跃性质的“核心人物”出现。删除一切乱发广告的代购、
    
                    
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  • 过来人建议：嵌入式工程师怎么突破方向、技能、工资瓶颈？
                        无际单片机编程
单片机c语言嵌入式硬件嵌入式开发stm32java
                        
    上次有老铁说，想提升交际，会来事的能力。这可把我难倒了，因为我也是个社恐，以前工作，看到领导都是掉头走。而且，我个人觉得，没必要刻意去做怎样的人，每个人都有自己性格。不善于交际，不懂说漂亮的话都没关系。但是一定要厚道，真诚，认真做好每一件事，给人留好印象，说不定就有人适时拉自己一把。而且现在，我感觉时代还是有点变化的，不像以前那种酒桌文化，大家更希望的是，把事做好，别啰里吧嗦整那些虚的。这是我做自
    
                    
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  • 考拉海购返利app哪个最好（推荐七个大家都在用的返利软件排行榜）
                        日常购物小技巧

                        
    大家好，我是花桃APP商品推荐官：美美，今天给各位说说考拉海购返利app哪个最好（推荐七个大家都在用的返利软件排行榜）答：目前全网最高的是【花桃APP】我也在用，亲测过了！很好用的！说【考拉海购返利】之前给大家推荐一款返利APP，【全网返利最高哦!可以对比一下自己在用的返利软件】都是有内部返利和优惠券的，应用商店搜索下载花桃APP即可查询返利佣金。【官方邀请码：999999】目前的话考拉海购返利平
    
                    
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  • 多线程编程之卫生间
                                    周凡杨
java并发卫生间线程厕所
                                    
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
    
                                
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  • How to Install GUI to Centos Minimal
                                    sunjing
linuxInstallDesktopGUI
                                    
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html 
  
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
    
                                
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  • Shell 函数
                                    daizj
shell函数
                                    
    Shell 函数 
linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 
shell中函数的定义格式如下： 
[function] funname [()]{

    action;
  
     [return int;]

} 
说明： 
 
 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 
 2、参数返回
    
                                
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  • Linux服务器新手操作之一
                                    周凡杨
Linux 简单 操作
                                    
    1.whoami 
     当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。 
     此时可以使用whoami命令。 
     [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami 
      e
    
                                
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  • 浅谈Socket通信（一）
                                    朱辉辉33
socket
                                    
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。 
   首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包 
   ServerSock
    
                                
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  • 关于框架的简单认识
                                    西蜀石兰
框架
                                    
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 
前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 
后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 
 
都说学前端的要知道三大框架，目前node.
    
                                
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  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
                                    林鹤霄

                                    
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
    
                                
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  • MySQL5.6的my.ini配置
                                    aigo
mysql
                                    
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存  
  
[client] 
  
port=3306 
  
[mysql] 
  
default-character-set=utf8 
  
  
[mysqld] 
  
port=3306 
  
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
    
                                
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  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
                                    alxw4616
mysql
                                    
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 
2013/6/14 by 半仙 [email protected] 
 
目的: 项目需求实现模糊查找. 
原则: 查询不能超过 1秒. 
 
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 
解决方案: 使用mysql全文索引. 
 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
    
                                
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  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
                                    百合不是茶
单项链表双向链表
                                    
      
   链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的 
  
    
单项链表;数据从第一个指向最后一个 
  
实现代码: 
  
     
//定义动态链表
clas
    
                                
    • 
                                
  • threadLocal实例
                                    bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
                                    
    实例1： 
package com.bijian.thread;

public class MyThread extends Thread {

	private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
		protected synchronized Object initialValue() {
			return new Inte
    
                                
    • 
                                
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
                                    bijian1013
javaactivemq
                                    
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
        <p
    
                                
    • 
                                
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
                                    bit1129
java
                                    
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。 
  范型内容 
 
 范型集合类 
 范型类 
 
    
                                
    • 
                                
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
                                    bit1129
hbase
                                    
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证 
  
1. 建立一个有两个列族的表 
  
create 'members','colfam1','colfam2' 
  
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
    
                                
    • 
                                
  • Nginx 官方一个配置实例
                                    ronin47
nginx 配置实例
                                    
    user       www www;
worker_processes  5;
error_log  logs/error.log;
pid        logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;

events {
  worker_connections  4096;}

http {
  include    conf/mim
    
                                
    • 
                                
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
                                    bylijinnan
java
                                    
    
//use recursion
	public static void mirrorHelp1(Node node){
		if(node==null)return;
		swapChild(node);
		mirrorHelp1(node.getLeft());
		mirrorHelp1(node.getRight());
	}
	//use no recursion bu
    
                                
    • 
                                
  • 返回null还是empty
                                    bylijinnan
javaapachespring编程
                                    
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 
第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 
 
先看第一个问题 
 
有两个约定我觉得应当遵守： 
 
1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 
 
理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： 
 

List<Person> list
    
                                
    • 
                                
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
                                    comsci
工作流
                                    
     
 
      在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。 
 
 
        在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
    
                                
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  • 过度设计-举例
                                    cuityang
过度设计
                                    
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 
未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 
 
再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 
　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 
　　2、if (   ($Year%4==0  &am
    
                                
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  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读
                                    darkblue086
java性能优化
                                    
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
    
                                
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  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
                                    dcj3sjt126com
学习笔记
                                    
       协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定   　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。   　　两类服务：   　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。   　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
    
                                
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  • mac中用命令行运行mysql
                                    dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
                                    
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 
1，安装mysql 
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
    
                                
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  • MongDB查询（1）——基本查询[五]
                                    eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
                                    
    MongDB查询 
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 
MongoDB中使用find来进行查询。 
API:如下 
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....} 
 参数含义： 
 
 query:查询参数 
 fie
    
                                
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  • base64，加密解密 经融加密，对接
                                    y806839048
经融加密对接
                                    
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); 
 String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); 
 
// 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
    
                                
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  • JavaWeb之JSP概述
                                    ihuning
javaweb
                                    
      
什么是JSP？为什么使用JSP？ 
JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。 
  
JSP起源  
  
在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  
如果使用Servl
    
                                
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  • apple watch 指南
                                    啸笑天
apple
                                    
    1. 文档 
 
  WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina）    译文 译者 原文   概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch   概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
    
                                
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  • java经典的基础题目
                                    macroli
java编程
                                    
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
    
                                
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  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式
                                    qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
                                    
    var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
  if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));

console.log(v.r
    
                                
    • 
                                
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
                                    superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
                                    
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics 
  
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 
  
表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 
  14.1 新表的统计信息 
对于一个新创建
    
                                
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  • Spring Boot 1.2.5 发布
                                    wiselyman
spring boot
                                    
      
  
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。 
  
这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。 
  
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。 
  
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