Spring&SpringBoot专题【注】：本专题围绕框架核心概念展开，渐进式深入总结学习、面试、开发经验，集中整理便于回顾持续补充与施工中~~~~1.发展史2.基本架构Spring框架的基本架构是一个分层架构

2、数据仓库特点2.1面向主题SubjectOriented2.2集成Integrated2.3非易失Non-Volatile2.4反应历史变化TimeVariant3、数据仓库VS数据库4、数据仓库分层架构

一、数仓模型架构在构建数据仓库时，首先需要明确模型架构，以确保数据仓库的高内聚和低耦合，以及数据的分层管理。

文章内容参考：数仓建设实践路线-第十一讲-数据安全_哔哩哔哩_bilibili经过一段时间打磨开启全新篇章《数仓建设实践路线》，从0-1搭建数据体系，让大家更有体感，并将《数仓建设学习路线》课程内容落地

注：文章参考:数据治理实践|小文件治理本文中将介绍Hive中小文件治理的方法和技巧，希望对大家有所帮助https://mp.weixin.qq.com/s/HDxAGhGIPvXF38wPiXZ7xg[离线计算-Spark|Hive]HDFS小文件处理-腾讯云开发者社区-腾讯云HDFS小文件过多会对hadoop扩展性以及稳定性造成影响,因为要在namenode上存储维护大量元信息.https://

文章内容参考：数仓建设实践路线-第八讲-数据质量_哔哩哔哩_bilibili经过一段时间打磨开启全新篇章《数仓建设实践路线》，从0-1搭建数据体系，让大家更有体感，并将《数仓建设学习路线》课程内容落地。

注：文章参考：语数-数据质量治理本期语兴从数据质量治理角度出发，与大家一起探讨数据质量治理最佳实践，之前的数据治理文章在网易有数官方公众号，数据治理课程讲解在B站（搜索：语兴呀）https://mp.weixin.qq.com/s/uoHlA64q1K_WHVYLPRucHQ目录一、数据质量治理的背景1.1BUG工单较多1.2DQC（数据质量监控）常触发1.3基线/SLA经常破线二、数据质量治理识

mp.weixin.qq.com/s/w6d5zhDaaavNhW_DMEkPsQ目录一、计算资源治理的背景二、计算资源问题复盘三、计算资源治理前的思考与行动3.1治理前的思考3.2治理行动四、治理效果五、小结前言业务成熟期，数仓经常会收到集

一、数据安全治理的背景存在敏感数据泄露、数据安全审批节点过长、风险数据对外暴露、数据使用权限（库、表年、字段）闲置情况。二、数据安全治理前评估2.1数据安全问题评估存在安全隐患的评估角度：审批流程缺少数据使用说明次数、被业务方发现数据安全问题次数等。2.2数据表审批链路评估基于每个节点的审批时间去做整个链路的评估，必要时需要进行链路缩短。数据表的内容一般包括申请人，审批人，节点层级，工单处理内容等

一.湖仓一体关键技术特性原有的数仓模式为业务解决了很大的业务需求问题，很好的服务于公司的数据分析服务。但是由于本身的一些机制问题，导致一些方面受到了限制，无法更好的去扩展。

目录DDD分层架构是什么？领域层和应用层的区别是什么？中台业务建模过程？怎么抉择一个实体是不是聚合根？操作数据库应该放到哪里？聚合根中应该包括哪些业务行为？

总监眼里的数仓和中台、报表平台的概念及意义和你认为的不一样在大数据时代，数据仓库、中台和报表平台等概念逐渐成为企业数字化转型的热门话题。然而，不同职位和背景的人对这些概念的理解可能存在差异。

【摘要】本文讲解GaussDB（DWS）集群通信技术如何在大规模集群中承载高并发业务，如何实现高性能分布式通信系统。主要讲述客户端、CN、DN三类进程间的通信原理和流程，分为CN通信框架和DN间通信框架。数据仓库服务GaussDB（DWS）是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB（DWS）是基于华为融合数据仓库Gaus

什么是分层架构软件架构分层在软件工程中是一种常见的设计方式，它是将整体系统

MapReduce=====>解决计算问题·Yarn=====>资源协调者·Zookeeper=====>分布式应用程序协调服务·Flume=====>日志收集系统·Hive=====>基于Hadoop的数仓工具

数据漂移问题出现的背景我们通常构建数仓的ODS层时，会考虑按照某个时间戳将数据切分后分区存储。ODS表中常出现的时间戳分为四个类型：源表中标识数据记录更新的时间戳字段，modified_time。

目录前言需求概述数据清洗数据分析一、前期准备二、项目1.数据准备和了解2.确定数据粒度和有效列3.HDFS创建用于上传数据的目录4.建库数仓分层5.建表5.1近源层建表5.2.明细层建表为什么要构建时间维度表

文章目录一.计算机网络分层架构各协议层和计算机系统的联系从整体上理解计算机网络通信计算机网络通信的本质二.Mac地址,IP地址和进程端口号三.局域网通信与跨局域网通信局域网通信跨局域网通信全球互联的通信脉络四

反射的功能很强大，任何复杂抽象的分层架构或者复杂的设计模式均是建立在这些基础之上的，比如我们要进行模块化、组件化开发，要严格的消除模块之间的耦合，要进行动态接口调用。

推出了新一代湖仓集存储格式Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求。避免数

2023年12月，由阿里云主办的实时计算闭门会在北京举行，阿里云实时数仓Hologres研发负责人姜伟华现场分享Hologres+Flink构建的企业级实时数仓，实现全链路的数据实时计算、实时写入、实时更新

本次分享将为大家介绍实时数仓在曹操出行（互联网网约车出行企业）的实时数仓应用场景，以及通过离线场景向实时场景下加速升级而获得的业务价值。

阿里云瑶池旗下的云原生数仓AnalyticDBMySQL湖仓版（以下简称AnalyticDBMySQL）在发布之初提供了定时弹性功能，帮助业务有规律的客户定时升降配计算资源以节省成本。

是系统的一种整体的高层次的结构表示架构设计师（SystemArchitectureDesigner）是负责系统架构的人、团队或组织基础研究阶段→概念体系和核心技术形成阶段→理论体系完善与发展阶段→普及应用阶段软件架构的常用分类分层架构事件驱动架构微核架构

云布道师曹操出行创立于2015年5月21日，是吉利控股集团布局“新能源汽车共享生态”的战略性投资业务，以“科技重塑绿色共享出行”为使命，将全球领先的互联网、车联网、自动驾驶技术以及新能源科技，创新应用于共享出行领域，以“用心服务国民出行”为品牌主张，致力于打造服务口碑最好的出行品牌。曹操出行业务背景介绍作为一家互联网出行平台，主要提供了网约车、顺风车、专车等一些出行服务。打车为其主要的一个业务场景

参考极客时间《DDD实战》三层架构传统的三层架构主要分为业务接口层、业务逻辑层、数据访问层业务接口层：主要是API的定义，包括资源路径定义、请求报文接受、响应报文返回、请求编码等定义的内容；业务逻辑层：主要做业务逻辑处理，这一层包括数据映射DTO转VO，业务核心逻辑编写，组合不同数据仓库，做业务逻辑；数据访问层：主要做数据存储，包括数据映射VO转PO，数据接口的定义，映射XML的编写。DDD分层架

1.单体架构设计和实践1.缺点系统耦合性高技术选型单一开发效率低下2.破局数据库存储量拆分：垂直拆分--分库水平拆分-分表2.架构同理：垂直方向拆分-业务维度水平方向拆分-功能维度2.水平分层架构设计与实践

Hive常作为离线数仓的分析工具，当面临Json数据时，Hive需要用到其数据结构构建出一张

docker是分层架构，如果一般来说如果你变化的层级比较靠后，比如你对Dock

前言今天一天争取搞完最后这一部分，学完赶紧把Kafka和Flume学完，就要开始做实时数仓了。据说是应届生得把实时数仓搞个80%~90%才能差不多找个工作，太牛马了。

而选择合适的ETL工具是构建数仓的关键一步。因没有高灵活度的ETL就无法构建高质量的数仓。数据仓库的重要性数据仓库是企业将各个部门和系统中分散的数据进行整合、清洗和分析的基础

但是我现在情况是doris做为数仓，数据写到ods，ods的数据还会通过flink计算后写入dwd层，所以此时ods的数据是删除了，但是dwd甚至ads的都没删除，这样就会有脏数据。

Tomcat中间件服务真的是分层架构、单态模式、代理模式、观察者模式与工厂模式的完美结合！Tomcat的设计模式分析Tomcat中运用的许多经典设计模式，如模版模式、工厂模式和单例模式等。

拉链表版本迭代：hive0.14slowlychangingdimension=>hive2.6.0merge事务管理原来采用分区表，用户分区存储历史增量数据，缺点是重复数据太多定义：数仓用于解决持续增长且存在一定时间时间范围内重复的数据存储

1、为什么要分层高内聚：分层的设计可以简化系统设计，让不同的层专注做某一模块的事低耦合：层与层之间通过接口或API来交互，依赖方不用知道被依赖方的细节复用：分层之后可以做到很高的复用扩展性：分层架构可以让我们更容易做横向扩展如果系统没有分层

数仓(DataWarehouse)数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供一个统一、规范的出口。做数仓就是做方案，是用数据治理企业的方案。

在构建数仓时，经常会用到flume接收日志数据，通常涉及到的组件为kafka，hdfs等。下面以一个flume接收指定topic数据，并存入hdfs的案例，大致了解下flume相关使用规则。

文章目录前置：准备数据库一、商品维度表1.1表结构设计1.2建表语句1.3ETL任务脚本二、优惠券维度表2.1表结构设计2.2ETL任务脚本三、活动维度表3.1表结构设计3.2ETL任务脚本四、地区维度表4.1表结构设计4.2ETL任务脚本五、日期维度表六、用户维度表6.1表结构设计6.2ETL任务脚本前置：准备数据库[[email protected]]$

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数仓简介在信息爆炸的时代，为了从海量数据中洞察业务价值，驱动运营决策，企业通常会构建用于数据分析的数据仓库。

第1章：数据仓库1.1数据仓库概述1.1.1数据仓库概念1、数据仓库概念：为企业制定决策，提供数据支持的集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本，提高产品质量。数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包括对数据的：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。2、数据仓库的数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等3、业务系统数据库

就像微服务分层架构之前，应该首先回答，为什么要引入微服务，微服务究竟解决什么问题（详见《互联网架构为什么要做微服务？》）。最近分享了几篇MQ相关的文章：《MQ如何实现延时消息》《

还在单体应用的时候就是分层架构一说，我们用得最多的就是三层架构。而现在已经是微服务时代，在微服务架构模型比较常用的有几个，例如：整洁架构，CQRS（命令查询分离）以及六边形架构。

领域驱动设计的定义+1.3传统设计模式遇到的挑战+1.4领域驱动设计的重要性+1.5DDD与其他架构模式的比较+1.5.1DDD与微服务架构+1.5.2DDD与传统三层架构+1.5.3DDD与事件驱动架构1.6DDD分层架构

数仓理论简介数据仓库解决方案诞生至今，也有2、30年的发展历史了，在这个过程中，数仓理论不断被更新和完善，逐步形成了目前大家普通遵守的数仓开发理论（概念）。

一、数仓概念数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

Highlight产品介绍Hologres是阿里云自研一站式实时数仓，统一数据平台架构，将OLAP查询、即席分析、在线服务、向量计算多个数据应用构建在统一存储之上，实现一份数据，多种计算场景。

我们基于ApachePaimon(Incubating)构建StreamingLakehouse的落地实践主要分为三期：第一期是在调研验证的基础上进行数仓分层，并且上线一些简单的业务验证效果；第二期是实现流式数仓的基础设施建设

目录前言一、不同工程师的职责和技能要求1、数仓开发工程师2、算法挖掘工程师3、大数据平台开发工程师4、大数据前端开发工程师二、大数据技术架构图三、大数据相关的技术内容四、大数据面试经验1、大数据开发岗位