一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。

模型设计自由度高：生成器和判别器均采用神经网络，可以通过调整神经网络的架构和选用不同的损失函

在本地生活服务领域的两大巨头，滴滴在自己的业务如顺风车、美团在自己的业务如团购外卖中进行实时数仓的建设，为消费者提供更好的服务，如我们在滴滴上可以更快的打到更便宜的车、在美团上可以更快的取到最想要吃的餐

1、汇总指标层模型设计原则及步骤1.1建设目标：汇总指标层也叫中间层，他提炼出对ODS具有共性的数据访问、统计需求，从而构建出的一个面向支持应用的、提供共享的数据访问服务的公共数据。

在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖ApacheIceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。

一埋点管理常见痛点分析埋点数据作为三大数据来源之一，具有应用场景多、数据量级大等特点，上能影响数据分析、推荐、AB实验的准确性，下能影响数仓结构设计和维护成本，其重要性不言而喻。

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数仓血缘应用（一）：表血缘热度文章目录数仓血缘应用（一）：表血缘热度前言一、价值衡量指标——应用层二、血缘节点应用——热度1、指标透传（应用层——>数仓）2、指标应用（热度）2.1、数仓血缘节点关系2.2

拥有近十年产品研发经验，近年来带领团队研发了具有代码自动生成功能、基于模型设计的实时数字控制器RTU-BOX、积木式电力电子功率组件等多款产品。曾

1.1富文本模型设计在构建富文本编辑器系统时，首先需要设计一个合适的富文本模型。

问题描述数据库节点1查询比节点2查询慢。现场操作应用发现发现同一sql语句在节点2上只要2分钟左右，在节点1，该条sql执行要超过30分钟。处理过程根据问题，初步判断是由于错误的执行计划，导致性能问题，但实际上对两个节点做trace跟踪发现执行计划都一致，后续通过awr报告和10046事件跟踪发现由于“gccrmultiblock”耗时造成节点一慢，这是oracleRAC大事务处理特性，两边都查有

第1章：数据仓库概念数据仓库，是为企业指定决策，提供数据支持的，可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在mysql、oracle等数据库中。用户行为数据：用户

这节课，我们来学习数据库设计。前面我们说过，模型驱动设计可以分成两大部分：模型的建立和模型的实现。模型的建立要求模型和业务需求一致，模型的实现要求实现和模型一致。现在，咱们已经建立了领域模型，并且从理论层面对模型驱动设计的概念进行了总结，这些都属于模型的建立。而我们这节课要做的数据库设计，则属于模型的实现。那么，怎样由领域模型，一步一步地推导出数据库的设计呢？这种方法和以前的方法有什么不同呢？这节

之前一篇文章介绍了我司数据体系搭建过程，见：埋点、数仓到中台：数据体系的从0到1为了区分数据产品和数据产品经理，下文会用数据产品和数据PM来区分。

数据建模在数仓管理、数据库设计、算法模型训练等领域都有着重要的作用。

一、Python入门二、Python爬虫三、数据分析四、数据库与ETL数仓五、机器学

本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时

ElasticSearch之性能优化1.性能优化的杀手锏：FilesystemCache2.数据预热3.冷热分离4.ElasticSearch中的关联查询5.Document模型设计6.分页性能优化一道面试题的引入

一般我们从数仓中离线统计分析海量数据，将得到的结果插入HBase中用于实时查询。表结构hbase在表中组织数据。表名是字符串和字符的组合，可以在文件系统路径中使用这里以一个公

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近日，第九届“机电之光模型设计大赛”在东校区图书楼204闭幕，大赛特邀电工电子实验中心黄在范、张观山、刘林老师担任评委，经过现场作品展示和答辩，最终产生一等奖2名、二等奖3名、三等奖5名。

整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型

欢迎关注公众号：语数本期投稿本期语数精选来源于球友应对字节跳动二面时候的场景问题数仓工程师的职业规划做数仓工程师要具备哪些点，按照重要性排序gpt在数据分析中的应用实习项目的收益价值在哪里？

欢迎关注公众号：语数2本期精选问题如何校验开发好的数仓指标？如果你是公司的分析师，应该如何分析数据？0基础如何体系化学习数仓？

语数精选简介语数精选来源于语数社区星球球友提问，主要沉淀一些大家工作和学习过程中存在的一些共性问题，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。欢迎关注公众号：语数本期精选问题提问背景：了解高效的学习方向和针对性的学习路线，利用业余时间修炼自己，希望2年后收入和职级能有所提高。当下应制定怎样的学习路线？有哪些模块应深入学习或者考证？什么是指标体系，如何推动？如何方便领导讲故事，证明我司是有数据能力一、高效制定

怎样保障数仓数据的一致性？

本期精选问题作为数仓开发，需要学习哪些大数据基础知识？当整个数据链路过长时，如何进行模型优化？

指标体系建设目的与下游（风控/bi）达成合作，保障指标建设时口径的统一，完成指标覆盖，提升复用性，通过可视化方式提升查询效率指标中心图指标体系建设难点能否与下游达成共识（沟通）指标能否做到数仓收口

孟哥介绍前字节跳动高级开发，军工企业数仓某线负责人，曾面试过上百人，看过2000余份简历。

也使得下游业务方对数据用的放心数据质量的痛点有哪些数据问题该如何上报修复，缺少流程化数据链路缺少卡点保障数据不能及时产出影响到下游用数用户无感知，除了发现的数据问题，隐藏的数据问题仍存在很多人会有一种想法，做了这么久的数仓为什么还存在质量问题

什么是元数据？简单来说就是描述数据的数据，更直白来说就是描述表名、表制作者、表字段、表生命周期、表存粗等信息的数据元数据该如何管理工具化开源：可通过atlas获取表依赖及信息做二次开发，或者完成可视化界面平台化：数据血缘数据血缘功能清晰知道表/任务上下游，方便排查问题，知道下游哪个模块在使用，提升开发效率及后期管理维护数据血缘类型活跃血缘：指离线开发线上调度产出的血缘，且调度持续生效静默血缘：指离

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小文件是数仓侧长期头痛问题，它们会占用过多的存储空间，影响查询性能。因此，我们需要采取一些措施来对小文件进行治理，以保证Hive的高效性和稳定性。

面试题1、你们的数仓中DWD层为什么要划分数据域？划分数据域之后会对ADS层造成什么影响？是可以提效还是可扩展性强？你们是如何考虑的呢？

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本文通过一线班组对变电站视频巡视、设备故障判断应用场景需求分析，结合RPA+AI技术优势，开展了变电站视频监控摄像头故障巡视和设备缺陷判断架构模型设计，在不改变原有业务系统基础上，通过RPA自动化技术和

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作者：申万宏源证券实时数仓项目组小编导读：申万宏源证券有限公司是由新中国第一家股份制证券公司——申银万国证券股份有限公司与国内资本市场第一家上市证券公司——宏源证券股份有限公司，于2015年1月16日合并组建而成

1.前言最近十年，Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎，其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建，已沉淀了大量的实践案例及优化总结。

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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。

对于领域驱动模型设计研发，从开始的各种疑惑到吸收各种先进的理念，目前在技术实施这一块已经基本比较成熟。在既往经验中总结了一些在开发中遇到的技术问题和解决方案进行分享。

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