数仓架构搭建第4页

Flink背景

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。

201001070·2024-01-22 08:31

大数据开发之电商数仓（hadoop、flume、hive、hdfs、zookeeper、kafka）

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

Key-Key·2024-01-22 07:29

数据仓库简介、数据仓库的发展、数仓理论简介

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）。

yida&yueda·2024-01-21 11:48

数据仓库简介

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。

水坚石青·2024-01-21 11:46

Hologres V2.1版本发布，新增计算组实例构建高可用实时数仓

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。

阿里云大数据AI技术·2024-01-20 21:07

(二十五)MySQL主从实践篇：超详细版读写分离、双主热备架构搭建教学

引言作者：竹子爱熊猫在上篇《主从原理篇》[1]中，基本上把主从复制原理、主从架构模式、数据同步方式、复制技术优化.....等各类细枝末节讲清楚了，本章则准备真正对聊到的几种主从模式落地实践，但实践的内容通常比较枯燥乏味，因为就是调整各种配置、设置各种参数等步骤。本章中就搭建最基本的两种常用搭建，一主一从/多从架构、双主/多主多写架构，其他例如级联复制架构、多主一从架构的配置过程大致相同，因此各位小

技术小羊·2024-01-20 18:53

巴别时代基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 的探索与实践

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

Apache Flink·2024-01-20 12:21

程序员必备的面试技巧——大数据工程师面试必备技能

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

Francek Chen·2024-01-20 11:22

超融合之道：亚信安慧AntDB 8.0版本引领数据库创新

在当今多变的数据应用场景中，AntDB作为行业领先的超融合流式实时数仓，秉承着“融合+实时”的研发理念，全面应对企业日益复杂的数据处理需求。

亚信安慧AntDB数据库·2024-01-20 01:00

华为外包数据库面试问题分享20211225

数仓的东西了解多少。数据库开发支持这方面你做过哪些。你现在的工作中的SQL开发，具体是作了哪些。你的工作意愿是哪个方向（这么问是因为知道了我没做过DBA）在数仓的设

钦䲹·2024-01-19 16:05

某小外包公司线上面试-大数据开发

1.数仓和数据库的区别2.数仓建模3.hive用到的函数4.rank,dense_rank,row_number的区别5.hive数据倾斜的原因有哪些7.如何理解数据质量？

劝学-大数据·2024-01-19 16:03

python222网站实战(SpringBoot+SpringSecurity+MybatisPlus+thymeleaf+layui)-架构搭建

锋哥原创的Springboot+Layuipython222网站实战：python222网站实战课程视频教程（SpringBoot+Python爬虫实战）(火爆连载更新中...)_哔哩哔哩_bilibilipython222网站实战课程视频教程（SpringBoot+Python爬虫实战）(火爆连载更新中...)共计23条视频，包括：python222网站实战课程视频教程（SpringBoot+P

java1234_小锋·2024-01-19 14:00

小迪渗透吧：网络安全工程师(Web攻防漏洞提权免杀等) 2023最新完整版

链接请订阅专栏：物联网协议深度剖析置顶博客中第1天-操作系统_名词_文件下载_反弹shell_防火墙绕过.mp4第2天：web应用_架构搭建_漏洞_http数据包_代理服务器.mp4第3天：抓包_封包_

love0everything·2024-01-19 11:34

STL之vector容器的介绍与模拟实现

容器的介绍与模拟实现1.vector简介2.vector容器使用2.1vectord定义2.2vectoriterator的使用2.3vector空间增长问题2.4注意事项3.vector功能模拟实现3.1架构搭建

初阳hacker·2024-01-19 11:10

基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设

本文整理自曹操出行实时计算负责人林震基于Hologres+Flink的曹操出行实时数仓建设的分享，内容主要分为以下六部分：曹操出行业务背景介绍曹操出行业务痛点分析Hologres+Flink构建企业级实时数仓曹操出行实时数仓实践曹操出行业务成果分析未来展望一

Apache Flink·2024-01-19 08:54

FineBI实战项目一（25）：实战项目一总结

实在项目使用mysql做数仓库的ODS层，这仅仅是带领大家入门，用mysql做数仓存在很多问题。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2024-01-19 02:39

数仓架构图

阿里巴巴的数据团队把表数据模型分为三层：操作数据层（ODS）、公共维度模型层（DM）和应用数据层（DS），其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。模型层次关系如9.9所示。image.png公共维度模型层（CDM）：存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据其中明细事实数据、维表数一般根据ODS层数据加工生成：公共指标汇总数据般根据维表数据和明细事实数据加工生成。CDM

liuxiaolin·2024-01-19 01:27

Hologres + Flink 流式湖仓建设

Flink流式湖仓建设1Flink+Hologres特性1.2实时维表Lookup1.3高性能实时写入与更新1.4多流合并1.5Hologres作为Flink的数据源1.6元数据自动发现与更新2传统实时数仓分层方案

Direction_Wind·2024-01-18 21:56

白山云基于StarRocks数据库构建湖仓一体数仓的实践

背景随着每天万亿级别的业务数据流向数据湖，数据湖的弊端也逐渐凸显出来，例如：数据入湖时效性差：数据湖主要依赖于离线批量计算，通常不支持实时数据更新，因此无法保证数据的强一致性，造成数据不及时、不准确；查询性能差：在传统架构下，数据湖的查询速度较差，小时粒度的数据查询往往需要数分钟才能得到响应，在多个业务方同时执行数据湖查询任务时，查询响应慢的劣势更加明显；查询体验差：数据存储在多个地方，在进行联邦

StarRocks_labs·2024-01-18 17:04

小迪安全2023年第1天培训笔记：Web应用、架构搭建、站库分离、路由访问、配置受限、DNS解析

前几期的内容非常简单基础，但越是简单基础的知识，越蕴含着雄厚的道理，知晓这些基础内容，有利于我们在今后的攻防中针对不同的情况做出正确的判断，从而采取有效的方法一、WEB四大件-系统web的四大件分别为系统、中间件、数据库、源码，我们通过一套完整的web搭建来分别解释四大件的作用。web搭建有多种方式，在本地搭建，在服务器搭建，web搭建又分为不同的系统，比如linux还是window等等，之前我只

张甲·2024-01-18 14:59

技术选型｜开源大数据OLAP引擎最佳实践

一、开源OLAP综述二、开源数仓解决方案三、ClickHouse介绍四、StarRocks介绍五、Trino介绍六、客户案例01开源OLAP综述如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求

浪尖聊大数据-浪尖·2024-01-18 08:14

数仓项目6.0配置大全（hadoop/Flume/zk/kafka/mysql配置）

配置背景我使用的root用户，懒得加sudo所有文件夹在/opt/module所有安装包在/opt/software所有脚本文件在/root/bin三台虚拟机：hadoop102-103-104分发脚本fenfa，放在~/bin下,chmod777fenfa给权限#!/bin/bash#1.判断参数个数if[$#-lt1]thenechoXXXXXXXXXNoArguementXXXXXXXXX!

Int mian[]·2024-01-18 06:57

如何设计实时数据平台（设计篇）

在上篇设计篇中，我们首先从两个维度介绍实时数据平台：从现代数仓架构角度看待实时数据平台，从典型数据处理角度看待实时数据处理；接着我们会探讨实时数据平台整体设计架构、对具体问

longLiveData·2024-01-18 05:11

iOS开发之谈谈App应用的架构搭建（推荐给大家看）

1、iOS应用架构谈开篇；2、iOS应用架构谈view层的组织和调用方案；3、iOS应用架构谈网络层设计方案；4、iOS应用架构谈本地持久化方案及动态部署；5、iOS应用架构谈组件化方案；

hbblzjy·2024-01-18 03:16

基于LNMP架构搭建企业级开源监控系统Zabbix

环境LNMP:LinuxNginxMySQLPHPZabbix_Server:192.168.10.81Zabbix_Agent:192.168.10.82Zabbix简介官方网站：http://www.zabbix.com/企业级监控解决方案：Zabbix是一个基于Web界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案；Zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运行，并且

WeMeHM·2024-01-18 01:59

离线数仓二

数据仓库维度模型设计维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。

pauls·2024-01-18 00:26

尚硅谷离线数仓之采集平台

1.用户行为日志数据流向流程图如下，其中红框表示用户行为日志数据的流向图。1.1行为日志内容行为日志主要包括以下几个内容页面浏览记录动作记录曝光记录启动记录错误记录页面浏览记录动作记录曝光记录启动记录1.2用户行为日志格式页面日志启动日志页面日志，以页面浏览为单位，即一个页面浏览记录，生成一条页面埋点日志。一条完整的页面日志包含，一个页面浏览记录，用户在该页面所做的若干个动作记录，若干个该页面的曝

韩顺平的小迷弟·2024-01-17 21:56

数据仓库面试题

1思维导图&数仓常见面试题2题目1.数据仓库是什么？

韩顺平的小迷弟·2024-01-17 21:53

2024.1.16 用户画像day01 - 项目介绍

技术选型:技术架构:项目架构:二.名词解释一.项目介绍整体流程:项目介绍-elasticSearch-业务数据源导入-离线指标开发-Flume实时采集-Nginx日志埋点数据-结构化流实时指标-制作报表数仓开发用户画像实时开发

白白的wj·2024-01-17 15:40

关于CarbonData+Spark SQL的一些应用实践和调优经验分享

行业亟需一个高效、统一的融合数仓，从海量数据中快速获取有效信息，从而洞察机遇、规避风险。

weixin_34075551·2024-01-17 15:31

数仓数据含有特殊字符，如何更方便的导出成excel文件

如果遇到数据中含有特殊字符,"\n","\r","\t",或者其他的特殊分隔符在数据导出时造成错位，都用sql替换，但是需求是导出的数据要保持原有内容格式，就不能替换剔除这些特殊字符，这种情况下使用json方式1，在hive数仓建一个临时的

第一次看海·2024-01-17 15:00

spark sql实践开发后端引擎

-------------“何以解忧，唯有暴富”需求开发一个系统，主要是将数仓中治理完用于检索的数据灌入Elasticsearch中，一般情况，开源的一些系

第一次看海·2024-01-17 14:28

基于LNMP架构搭建网站。

如果MySQLroot用户密码忘记，可以通过修改配置文件来登录MySQL，修改密码。修改配置文件，在/etc/my.cnf中，保存并退出，重启MySQL，systemctlrestartmysqld此时进入MySQL，就已经不需要密码了，直接输入MySQL就会进入。mysql更改密码updatemysql.usersetauthentication_string=password('123456'

小薛睡不醒·2024-01-16 07:00

Hive使用shell调用命令行特殊字符处理

1.场景分析数据处理常用hive-e的方式，通过脚本操作数仓，过程中常常遇到特殊字符的处理，如单双引号、反斜杠、换行符等，现将特殊字符用法总结使用如下，可直接引用，避免自行测试的繁琐。

tuoluzhe8521·2024-01-16 07:17

ClickHouse - 01

批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具（例如Sqoop）将数据抽取到HDFS中，这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理，也可以直接将数据抽取到Hive数仓中

ArthurHC·2024-01-16 02:17

数据库, 数据仓库, 数据集市，数据湖，数据中台

数据仓库和数据库的区别作者：南宫蓉出处：简书第一篇：数据仓库概述第二篇：数据库关系建模作者：穆晨出处：CNBLOS数据仓库、数据湖、数据集市、和数据中台的故事作者：Murkey学习之旅出处：csdn数据中台和数仓的关系作者

cxzhq2002·2024-01-16 01:26

mysql/oracle 数据库delete操作太慢（where ... in ...），不加索引，一招让性能提升百倍

比如在数仓项目中，软删虽然更快更安全，但是缺点也很多：1、软删造成数据冗余，甚至快速膨胀的后果。比如一些中间表，只是作为中转站，过两天数据就分配其他表了，不硬删的话就会造成数据快速膨胀。

大壮001·2024-01-15 23:30

亚信安慧AntDB-S流式数据库实现企业数智化转型

AntDB-S流式数据库是一项针对实时数仓等场景的创新技术，旨在取代传统的流式处理引擎，从而简化开发和测试过程。该流式数据库具备强大的ACID特性和高可用性，为企业降低了流式业务开发和维护的成本。

亚信安慧AntDB数据库·2024-01-15 14:11

国产开源优秀新一代MPP数据库StarRocks入门之旅-数仓新利器（上）

概述背景ApacheDoris官方地址https://doris.apache.org/ApacheDorisGitHub源码地址https://github.com/apache/incubator-dorisApacheDoris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。ApacheDoris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持1

IT小神·2024-01-15 13:45

数仓选型必列入考虑的OLAP列式数据库ClickHouse(中)

实战案例使用背景ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟，可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案；主要设计组件及架构如下：而新一代日志监控选型如ClickHouse、StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战，不乏有许多的大公司如携程，快手已开始把自己的日志解决方案从ES迁移到了Clickhouse，将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源，总体运维成本更低，

IT小神·2024-01-15 13:45

国产开源优秀新一代MPP数据库StarRocks入门之旅-数仓新利器（中）

概述背景ApacheDoris官方地址ApacheDorisApacheDorisGitHub源码地址GitHub-apache/incubator-doris:ApacheDoris(Incubating)isanMPP-basedinteractiveSQLdatawarehousingforreportingandanalysis.ApacheDoris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。

Firstlucky77·2024-01-15 13:42

大数据开发之Hive(基本概念、安装、数据类型、DDL数据定义、DML数据操作)

但是面对海量的数据和负责的业务逻辑，开发人员要编写MR对数据进行统计分析难度极大，所以就产生了Hive这个数仓工具。Hive可以帮助开发人员将SQL语句转化为MapReduce在yarn上跑。

Key-Key·2024-01-15 12:04

大数据开发之Hive（详细版，最后有实战训练）

但是面对海量的数据和负责的业务逻辑，开发人员要编写MR对数据进行统计分析难度极大，所以就产生了Hive这个数仓工具。Hive可以帮助开发人员将SQL语句转化为MapReduce在yarn上跑。

Key-Key·2024-01-15 12:29

项目实战-知行教育大数据分析平台-01

目录一、业务流程二、项目架构流程三、clouderamanager（CM）基本介绍四、项目环境搭建五、维度分析六、数仓建模1、维度建模2、什么是事实表与维度表3、事实表与维度表的分类4、维度建模的三种模型

吆喝的翅膀·2024-01-15 04:22

clickhouse常规的优化方法

一、建表优化1.1日期字段避免使用String存储建表时能用数值型或日期时间型表示的字段就不要用字符串，全String类型在以Hive为中心的数仓建设中常见，但ClickHouse环境不应受此影响。

运维仙人·2024-01-15 01:08

统一OLAP查询平台之语义层

产品和应用讨论分析指标，并拉上数仓和业务一起确认指标。数仓理解指标，并开始数据加工。首先，从ODS层开

XianMing的博客·2024-01-14 11:27

数据仓库（1）-总览

整体大纲如下，分为8个部分，包括认识数仓，数仓模型建设，元数据管理，指标体系，数据质量，数据安全，数据治理，实时技术。