实时计算（数仓）第8页

浅谈数据仓库运营

二、目标提高数据仓库存储性能和开发质量以及数据质量三、数据运营指标3.1开发质量表名规范性：检验数据库表名是否按照数仓表名规范，表名是否按照词根翻译字段名规范性：检验表字段名是否按照词根中文进行翻译字段类型规范性

qq_36120059·2023-12-27 12:53

电商数据分析-03-电商数据采集

第1章数据仓库概念数据仓库规划1.1数仓搭建我们这里所说的数据仓库，是基于大数据体系的，里面包含标签类目，区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解，逐个做简要分析。

IT从业者张某某·2023-12-27 11:14

电商数据分析-02-电商业务介绍及表结构

参考电商业务简介大数据项目之电商数仓、电商业务简介、电商业务流程、电商常识、业务数据介绍、电商业务表、后台管理系统可以把excel复制为markdown的网站举个例子:1.1电商业务流程电商的业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明

IT从业者张某某·2023-12-27 11:14

数据库开发常见面试题

ORACLE和kettle1、DeleteTruncateDrop区别2、DML、DDL3、经常使用到得函数4、KETTLE内存溢出解决方案5、kettle中黄色的锁，绿色的对勾，红色的停止代表的意思6、数仓架构

'接受现实'·2023-12-27 06:54

hive学习笔记

一、Hive基本概念1.1hive是什么hive是基于hadoop的一个数仓分析工具，hive可以将hdfs上存储的结构化的数据，映射成一张表，然后让用户写HQL(类SQL)来分析数据telupdown138383843813451567138383843953451567138383844012411657713838384413453157571383838434353551567567

不爱吃鱼的馋猫·2023-12-27 06:05

MongoDB中的物化视图

但用户或前端应用需要等待数据库实时计算结果。视图返回结果中的部分定义可以预先计算完成，不需要每次进行计算。物化视图可以满足

威赞·2023-12-27 06:58

大数据实战项目 -- 实时数仓

文章目录一、实时数据1.1日志采集器1.1日志生成器1.3日志分发器1.4采集流脚本二、实时采集2.1项目搭建2.2Kafka数据获取2.3Redis数据去重2.4ES数据存储2.5精准一次性消费2.6Kibana可视化配置2.7发布数据接口三、实时监控3.1Canal3.1.1配置MySQL3.1.2安装canal3.2CanalODS层数据分流3.3Maxwell3.4MaxwellODS层数

L小Ray想有腮·2023-12-26 18:53

电商数仓笔记7_数据仓库系统（数仓搭建-DWD层，数仓搭建-DWS层，数仓搭建-DWT层，数仓搭建-ADS层）

电商数仓一、数仓搭建-DWD层1、DWD层（用户行为日志）（1）日志解析思路（2）get_json_object函数使用（3）启动日志表（4）页面日志表（5）动作日志表（6）曝光日志表（7）错误日志表（

明灭18·2023-12-26 17:47

电商数仓笔记6_数据仓库系统（数仓搭建-ODS层，数仓搭建-DIM层）

电商数仓一、数仓搭建-ODS层1、ODS层（用户行为数据）（1）创建日志表ods_log（2）Shell中单引号和双引号区别（3）ODS层日志表加载数据脚本2、ODS层（业务数据）（1）ODS层业务表首日数据装载脚本

明灭18·2023-12-26 17:17

四、电商数据仓库系统——第5章数据仓库设计

5.1数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。5.2数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程。

怕被各位卷死·2023-12-26 17:47

电商数仓项目----笔记七(数仓DIM层)

所谓的维度层其实就是分析数据的角度，维度层保存的表其实是分析数据的角度，比如：--性别，年龄，品牌，品类这层的表主要用于统计分析，因此DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩（时间短）orc列式存储的好处：查询的时候不需要扫描全部的数据，而只需要读取每次查询涉及的列，这样可以将I/O消耗降低N倍，另外可以保存每一列的统计信息(min、max、sum等)，实现部分的谓词下推。由于每一

zmx_messi·2023-12-26 17:16

Flink电商实时数仓（六）

交易域支付成功事务事实表从topic_db业务数据中筛选支付成功的数据从dwd_trade_order_detail主题中读取订单事实数据、LookUp字典表关联三张表形成支付成功宽表写入Kafka支付成功主题执行步骤设置ttl，通过Intervaljoin实现左右流的状态管理获取下单明细数据：用户必然要先下单才有可能支付成功，因此支付成功明细数据集必然是订单明细数据集的子集。要注意：Interv

十七✧ᐦ̤·2023-12-26 07:25

MongoDB视图

通过视图中查询的数据，并没有保存到数据库硬盘上，而是在查询时，实时计算得到。而物化视图，查询时数据直接从磁盘中读取。使用场景在系统开发应用中，

威赞·2023-12-26 02:55

打造绿色计算数智动力 HashData 入选“绿色计算最具价值解决方案”

酷克数据（HashData）作为国内云原生数仓领军企业，受邀参加本次大会，为观众呈现了HashData云数仓的技

HashData酷克数据·2023-12-26 00:53

创新铸就卓越 HashData再度荣获 IT168技术卓越奖

12月20日，由国内专业数据库及架构技术社区ITPUB、IT垂直门户IT168联合主办的“2023技术卓越奖”评选结果正式揭晓，酷克数据基于云原生架构打造的HashData云数仓，凭借创新的技术架构、强大的性能表现

HashData酷克数据·2023-12-26 00:53

聊聊GPU利用率那些事

但是，我们也不可否认还有非常多的应用场景对算力的需求不大，比如：AI推理场景，基本都是在线实时计算，要求延时低，batchsize小，计算量不大。AI开发机场景，团队内部共享GP

virtaitech·2023-12-25 15:37

幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践

幸福里业务是一种典型的交易、事务类型的业务场景，这种业务场景在实时数仓建模中遇到了诸多挑战。

浪尖聊大数据-浪尖·2023-12-25 10:45

Flink实时电商数仓（五）

FlinkSQL的joinRegularjoin普通join，两条流的数据都时存放在内存的状态中，如果两条流数据都很大，对内存压力很大。IntervalJoin:适合两条流到达时间有先后关系的；一条流的存活时间短，一条流的存活时间长。LookupJoin：适合主流特别大，从流特别小的情况；主流数据没到达一条，就会去查询从流的每一条数据。主流数据不存储在内存中。语法：主流使用时必须有处理时间，pro

十七✧ᐦ̤·2023-12-25 02:27

Flink电商实时数仓（四）

日志数据结构业务数据：数据都是MySQL中的表格数据,使用FlinkSQL处理日志数据：分为page页面日志（页面信息，曝光信息，动作信息，报错信息）和启动日志（启动信息，报错信息），使用FlinkStreamAPI处理五种日志数据：“start”;启动信息“err”;错误信息“display”;曝光信息“action”;动作信息“page”;页面信息"actions":[{"action_id"

十七✧ᐦ̤·2023-12-25 02:57

【黑马甄选离线数仓day10_会员主题域开发_DWS和ADS层】

day10_会员主题域开发会员主题_DWS和ADS层DWS层开发门店会员分类天表:维度指标:指标：新增注册会员数、累计注册会员数、新增消费会员数、累计消费会员数、新增复购会员数、累计复购会员数、活跃会员数、沉睡会员数、会员消费金额维度:时间维度（天、周、月）涉及表:门店会员分类天表表字段的组成:维度字段+指标结果字段建表语句:CREATETABLEIFNOTEXISTSdws.dws_mem_

LKL1026·2023-12-25 01:58

2019-05-23

其他时间都在编写法院数仓重构项目建设方案。下午王伟离职，涉及到薪资结算不合理问题，他很生气，我建议他不要纠结这些小事，他貌似也没听进去。下午听了一个讲健康安全的课程，感觉很实用。晚11点半就寝。

bigtian·2023-12-24 15:11

电商数仓项目----笔记六(数仓ODS层)

ODS层的设计要点如下：（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。同样的，需要将用户行为数据表和业务数据表放到ODS层。日志表DROPTABLEIFEXISTSods_log_inc;CREATEEXTERNA

zmx_messi·2023-12-24 12:38

电商数仓项目----笔记五(数仓架构和建模)

ODS：数据源DWD：加工数据DWS：统计数据ADS：分析数据DIM：维度层（大家都有可能用得上的部分）ER模型数据仓库之父BillInmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（EntityRelationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来，在范式理论上符合3NF。1）实体关系模型实体关系模型将复杂的数据抽象为两个概念——实体和关系。实体表示一个对象，例如学生、班

zmx_messi·2023-12-24 11:35

基于Hue，Dolphinscheduler，HIVE分析数据仓库层级实现及项目需求案例实践分析

目录一、数仓各个层级及作用1，ODS层（OperationDataStore-源数据层）2，DW层（DataWarehouse-数据仓库层）(1)DWD(DataWarehouseDetail-明细数据层

Len°·2023-12-24 11:32

Flink实时计算运用（七）Flink 自定义序列化Protobuf接入实现方案

1.自定义序列化接入方案（Protobuf）在实际应用场景中，会存在各种复杂传输对象，同时要求较高的传输处理性能，这就需要采用自定义的序列化方式做相应实现，这里以Protobuf为例做讲解。功能：kafka对同一Topic的生产与消费，采用Protobuf做序列化与反序列化传输，验证能否正常解析数据。通过protobuf脚本生成JAVA文件syntax="proto3";optionjava_pa

麦神-mirson·2023-12-24 08:49

Apache RocketMQ，构建云原生统一消息引擎

国际消息领域专家，致力于消息、实时计算、事件驱动等方向的研究与探索，推进RocketMQ云原生架构、超融合架构的演进。ApacheRocketMQ简介消息队列演进趋势操作系统、数据库、中

阿里云云原生·2023-12-24 07:15

技本功|Hive优化之监控（三）

Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的技能。

云掣YUNCHE·2023-12-24 03:15

技本功|Hive优化之Spark执行引擎参数调优（二）

Hive是大数据领域常用的组件之一，主要是大数据离线数仓的运算，关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的的一个点，因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。

云掣YUNCHE·2023-12-24 03:44

Flink1.17版本安装部署

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：随着实时计算需求场景的增加，对计算引擎的实时计算要求也越来越高，而在实时计算方面表现优秀的当属flink，计算引擎从第一代mapreduce到第二代的Tez，

以茉萱·2023-12-24 02:18

本地缓存与分布式缓存

缓存之所以能够让系统“更快”，本质上做到了如下两点：●减小CPU消耗将原来需要实时计算的内容提前算好、把一些公用的数据进行复用，这可以减少CPU消耗，从而提升响应性能。

酱学编程·2023-12-23 15:34

【数仓_01】用户行为采集平台

1、数仓基础知识1.1描述1.2需求分析1.3选型考虑因素1.4项目流程设计1.5具体版本1.6集群规模2、用户行为数据生成2.1目标数据2.2埋点3、模拟数据3.1使用说明3.2集群日志生成脚本4、用户行为数据采集模块

温欣2030·2023-12-23 10:43

CloudCanal x Debezium 打造实时数据流动新范式

CloudCanal近期实现了从Kafka消费Debezium格式数据，将其同步到StarRocks、Doris、Elasticsearch、MongoDB、ClickHouse等12种数据库和数仓，补全其数据到达能力

ClouGence·2023-12-22 16:48

Hive的联级（cascade）- 修改分区表的字段类型或者增加新字段

一、问题描述踩坑：数仓的分区表，由于需求需要，要把int类型的字段改为bigint，我直接执行的以下语句：altertabletable_namechangecolumn字段字段bigint;出现的问题

大数据点滴·2023-12-22 14:34

数据仓库-数据治理小厂实践

一、简介数据治理贯穿数仓中数据的整个生命周期，从数据的产生、加载、清洗、计算，再到数据展示、应用，每个阶段都需要对数据进行治理，像有些比较大的企业都是有自己的数据治理平台或者会开发一些便捷的平台，对于没有平台的公司

大数据点滴·2023-12-22 14:03

Apache Paimon核心原理和Flink应用进阶

1.1简介Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合，推出新一代的StreamingLakehouse技术，促进数据在数据湖上真正实时流动起来

王知无(import_bigdata)·2023-12-22 11:57

一文读懂云原生一体化数仓

简介：阿里云云原生一体化数仓产品技术深度解读。

阿里云云栖号·2023-12-22 07:19

Impala 基于hive的交互式实时分析工具(二) 概念及原理介绍

impala和hive的区别概括：hive是【基于hadoop】的适合【离线批处理复杂sql分析的数仓工具】，impala是【基于hive】的适合【实时交互简单sql的数仓工具】执行计划1.hive：hive

章云邰·2023-12-22 01:34

本地数仓项目(三）—— 数据可视化和任务调度

1背景本文基于《本地数据仓库项目(一)——数仓搭建详细流程》和《本地数仓项目(二)——搭建系统业务数仓详细流程》数据为依托，实现数据可视化和任务调度2构造可视化数据在mysql中新建ads_uv_count

不以物喜2020·2023-12-21 21:37

从入门到放弃之「ClickHouse」

上报链路还不够稳定，所以最终实时计算产生的指标是会有所丢失的。数据存储使用的是ClickHouse，而我

phantom_111·2023-12-21 18:42

天软高频时序数据仓库

1天软高频时序数仓方案架构天软高频时序数据仓库是深圳天软科技开发有限公司专为金融用户提供的专业高频行情数据处理方案，集数据接入、检查、处理、存储、查询、订阅、计算于一体。

Tinysoft_SH·2023-12-21 18:51

Flink电商实时数仓（三）

DIM层代码流程图维度层的重点和难点在于实时电商数仓需要的维度信息一般是动态的变化的，并且由于实时数仓一般需要一直运行，无法使用常规的配置文件重启加载方式来修改需要读取的ODS层数据，因此需要通过Flink-cdc

十七✧ᐦ̤·2023-12-21 18:48

2023大数据应用开发赛题02套

安装配置子任务三：FlinkonYarn安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二：推荐系统任务D：数据采集与实时计算

长风有续X·2023-12-21 17:54

2023大数据应用开发赛题03套

安装配置子任务三：Kafka安装配置任务B：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取子任务二：数据清洗子任务三：指标计算任务C：数据挖掘（10分）子任务一：特征工程子任务二：推荐系统任务D：数据采集与实时计算

长风有续X·2023-12-21 17:52

基于 Flink 的典型 ETL 场景实现方案

话数Science·2023-12-21 11:59

数据中台之旅(五)数据开发介绍

功能介绍数据开发包含:作业开发(sqoop\hive\impala\python\shell)、实时开发(flink)、调度管理(工作流\定时调度\DAG查询)、日志管理(定时调度日志\作业运行日志)建设思路作业开发:数仓开发使用频率最高的一个功能

belialxing·2023-12-21 09:59

Elasticsearch集群腾讯云迁移到线下机房（无感迁移）

背景要求：公司原有大数据平台基于公有云构建，由于种种原因，现在需要迁移到自建机房，Elasticsearch集群承担了大数据平台主要的对外查询需求，也有部分实时计算需求基于Elasticsearch实现

小孟多·2023-12-21 09:58

2019-05-24

周末取消钓鱼计划，继续学习数仓。晚上公司团建，吃了些垃圾食品，胃不舒服。晚12点就寝。

bigtian·2023-12-21 08:20

【活动回顾】Databend 云数仓与 Databend Playground 扩展组件介绍

本次活动的核心议题为「Databend云数仓与DatabendPlayground扩展组件介绍」，此次分享由DatabendLabs的研发工程师尚卓燃担任主讲嘉宾，向与会者呈现了一场内容丰富的在线分享会

Databend·2023-12-20 13:02

Databend 开源周报第 123 期

Databend是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务：https://app.databend.cn。

Databend·2023-12-20 13:32

Databend 开源周报第 124 期