负责：中央/分销预订系统性能优化；活动&优惠券等营销中台建设；交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可

负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

我们是袋鼠云数栈UED团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。

从媒体存储到数据备份，再到数据仓库与数据湖，我们不仅解析了OSS在各种应用场景下的关键角色，还深入讨论了其与机器学习、多媒体处理以及日志和监控等多个开发场景的结合。

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负责：中央/分销预订系统性能优化活动&优惠券等营销中台建设交易平台及数据中台等架构和开发设计目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

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1、数据仓库概念1.1、概念数据仓库（DataWarehouse），是为企业制定决策，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。（数据仓库的目的

Hive是Hadoop生态系统中事实上的数据仓库标准。Hive是建立在Hadoop生态中的数据仓库中间件，其本身并不提供存储与计算能力。

@Repository:表示一个数据仓库组件，用于数据库访问。@Controller:定义

1数据仓库的概念？和数据库的区别？2hdfs上传文件有哪几种方式？3Hive的优化问题？4Hive的数据倾斜问题？5数据分析？概念和总结6Django源码？7python的浅拷贝和深拷贝？

从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。

各位朋友，大家晚上好，我给大家分享的是《关于数据中台建设之思考》。

最近阿里巴巴分享了《阿里巴巴数据中台实践》这个PPT（自行搜索原始文章），对于数据中台的始作俑者，还是要怀着巨大的敬意去学习的，因此仔细的研读了，希望能发现一些不一样的东西。

数据中台最近特别火，各个企业都在关注如何构建自己的数据中台，利用数据中台打造数据驱动的经营能力。

AWSRedshift是一种快速、可扩展的数据仓库服务，可简化数据分析和BI工作负载的管理。它提供了强大的数据处理能力，使得用户能够轻松地分析海量的数据，并从中汲取有价值的信息。

当数据湖成为中心，那么就可以围湖而建“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析，甚至RDS和NOSQL服务等等。

前言ETL开发是数据工程师必备的技能之一，在数据仓库、BI等场景中起到重要的作用。但很多从业者连ETL对应的英文是什么都不了解，更不要谈对ETL的深入解析，这无疑是非常不称职的。

文章目录1.云计算与数据分析的融合2.SQL在云计算中的新角色3.分布式SQL查询引擎4.SQL-on-Hadoop解决方案5.SQL与其他数据分析工具的集成6.实时数据分析与SQL7.SQL在云数据仓库中的角色

物化视图与索引在京东的典型应用ApacheDoris在京东客服OLAP中的应用实践京东搜索实时OLAP探索与实践知乎基于ApacheDoris的DMP平台架构建设实践同程数科基于ApacheDoris的数据仓库建设货拉拉基于

1.数据仓库分层该项目数据分层如下：2.数据仓库构建流程2.1数据调研数据调研重点做两项工作，分别是业务调研和需求分析。2.1.1业务调研业务调研主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。

但项目上线到生产环境，检查sparkstreaming的job，发现数据在merge写入到数据湖时，往往超过1小时。

排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题，一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后，还是不能达到预期的1分钟一个batch。

数据库学习笔记数据库系统概述基本概念关系型数据库和非关系型数据库redis数据库引擎MyISAM与InnoDB的区别OLTP联机事务处理onlinetransactionprocessingOLAP联机分析处理数据仓库

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品

数据湖是近年来比较火热的领域，ApacheIceberg被誉为数据湖技术“三剑客”（DeltaLake、Hudi、Iceberg）之一，而iceberg高度抽象和优雅的设计成为了它最吸引人的优势，这一点也是我阅读

一、诞生背景企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致概述数据仓库是一个面向主题的、集成、非易失的且随时间变化的数据集合主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析

文章目录一、用户画像数据仓库搭建、数据抽取部分二、大数据平台、用户画像集市分层设计、处理三、离线计算部分四、实时计算部分五、Solr/ES搜索引擎部分六、JavaWeb毫秒级实时用户画像接口服务七、用户画像实时展示异步触发获取

关注公众号，回复关键字【资料】，获取【10万字大数据框架面试知识点】与【大数据开发的命令手册】事实表设计方法事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。

即席查询与批处理的区别批处理在数据仓库系统中，根据应用程序的需求，需要对源数据进行加工，这些加工过程往往是固定的处理原则，这种情况下，可以把数据的增删改查SQL语句写成一个批处理脚

注：文章参考：数据仓库数据质量体系建设涤生推荐：未来的行业中，数据是企业的重要资产，而数据仓库则是对企业数据进行有效管理和利用的重要手段。

一、数据湖的定义维基百科上定义，数据湖（DataLake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。

环境准备：构建完善的安全渗透测试环境：推荐工具、资源和下载链接_渗透测试靶机下载-CSDN博客一、基础知识MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于Web应用、数据仓库、嵌入式应用等场景

1导航地图甲级测绘资质2互联网地图服务甲级资质2007空间数据中台产品间数据同步、空间数据探查、空间数据标准与质量、空间数据开发、空间数据建模与融合、空间数据服

什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题（SubjectOriented)）的、集成（Integrate）的、稳定（Non-Volatile）的、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合

在《分布式存储支持数据仓库业务系统性能验证》文章中，我们对比了SmartX分布式存储ZBS与全闪集中式存储（EMCPowerStore）执行数仓跑批任务的效率。为了帮助用

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》

参考文档产品简介|StarRocksStarRocksStarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析

我们知道，尽管FlinkCDC可以越过Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如Hudi等），但从整体架构上考虑，维护一个Kafka集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，

现在大厂又开始拆中台了，传统行业中很多企业花大价钱构建的数据中台要么是成为一个摆设一个玩具，要么就处于“IT疲于应付、业务极度不满、数据质量混乱、开发成本周期失控”的窘境。

在复杂数据项目场景下，SQL的使用存在局限巨大的局限性可能表现为业务逻辑的碎片化、不能全局优化、无效的数据移动以及大量使用临时表。业务逻辑的碎片化问题在冗长的SQL脚本中，每一个目标数据项（指标、标签等）的逻辑分散在众多的SQL代码段中，每个SQL代码中又承载了多个目标数据项业务逻辑的碎片。在冗长的SQL脚本中，业务逻辑碎片交叉耦合。目标数据项目业务逻辑碎片化，破坏了业务逻辑的原子性，导致一系列问

MSR架构MSR架构，实现语义层、模型层、运行层的彻底解耦，模型层封装常用的业务对象视图，为前端语义化、自助化提供基础。语义层基于业务对象视图面向业务端用户提供语义化的业务逻辑表达式，支持业务端用户自助开发业务逻辑，业务端的开发者只关注于业务逻辑本身，不需要考虑后台是何种数据计算处理框架（MR、SPARK、FLINK、SQL…），也不需要考虑后台是批处理还是流处理。运行框架层提供面向各种主流运行框

1.MasterDataBW/4HANABW/4HANA简介BW/4HANA的前身是SAPBW(BusinessWarehouse),本质是一种数据仓库解决方案。

一、主键表（PrimaryKeyTable）MergeEnginessink-upsert-realize可能会导致不正常的现象。当输入乱序时，我们建议您使用序列字段来纠正无序。建议设置为Nonesettable.exec.sink.upsert-materialize=NONEDeduplicate（重复数据消除）如果用户建表时不指定merge-engine配置,创建的PK表默认的MergeEn

在实际工作中多维分析的商业智能解决方案，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。一、星型模型星型模型：是一种多维的数据关系，它由一个事实表（FactTable）和一组维表（DimensionTable）组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称

1.小文件处理2.增加支持update、delete等操作3.实时数据写入以下是官方点介绍：ApacheHudi是一个支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架，有两种表类型：COW和MOR，可以自动合并小文件

但是数据湖是通过追踪文件来管理元数据，一个目录中可以包含多个版本的文件。这一点和Hive元数据管理是不同的。所以说为了兼容Hivemetastore，Hudi需要实时从