数据仓库

特性快闪：使用 Databend 玩转 Iceberg

ApacheOpenDAL(Incubating)Committerhttps://github.com/PsiACE几周前，Databricks和Snowflake召开了各自的年度大会，除了今年一路持续走红的AI，数据湖/数据仓库技术的发展仍然值得关注
Databend·2024-01-06 14:48

Databend 的安装配置和使用

介绍Databend是一个内置在Rust中的开源、弹性和工作负载感知的云数据仓库，为Snowflake提供了具有成本效益的替代方案，专门对最大的数据集进行复杂分析而设计。
有请小发菜·2024-01-06 14:47

数据仓库系列7-OLAP是什么

什么是OLAP？在线分析处理(OnlineAnalyticalProcessing:OLAP)是一类允许用户同时分析来自多个数据库系统的信息的软件。它是一种使分析师能够从不同角度提取和查看业务数据的技术。分析师经常需要对数据进行分组、聚合和连接。数据挖掘中的这些OLAP操作是资源密集型的。使用OLAP可以预先计算和预先聚合数据，从而加快分析速度。OLAP数据库被分成一个或多个多维数据集。多维数据集
allwit·2024-01-05 21:32

基于SSM的招聘信息管理系统的设计与实现-计算机毕业设计源码78049

摘要由于数据库和数据仓库技术的快速发展，招聘客户管理系统建设越来越向模块化、智能化、自我服务和管理科学化的方向发展。
vx_bysj1330·2024-01-05 17:15

数据分析系统有哪些

一、数据仓库系统数据仓库系统作为数据分析的基石，扮演着收集、存储、整合和管理数据的重要角色。它能够集中存储来自多个数据源的原始数据，并进行数据清洗和转换，便于后续的分析工作。常见的数据仓
qingyunliushuiyu·2024-01-05 10:52

数据挖掘总结(考试版）

数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式)数据挖掘（核心步骤，使用智能方法提取数据模式）模式评估（根据某种兴趣度量识别提供知识的真正有趣的模式）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）数据仓库
acmakb·2024-01-05 09:45

数据仓库理论进阶 - 01 《阿里大数据之路》第二篇数据模型篇

第8章大数据领域建模综述此文章为学习笔记，有兴趣的小伙伴可以根据以下指引获取更多，学习内容链接如下：视频：【一起啃书】阿里大数据之路数据仓库建模基础理论研读(已完结)_哔哩哔哩_bilibili书籍：《
:Concerto·2024-01-05 08:43

为什么自然语言转SQL(text to sql)在企业中较难落地

业务用户仍在寻找BI仪表板中的见解，数据分析师仍在打开连接到数据仓库的SQL引擎并手写SQL查询来回答临时业务问题。为什么对话式BI还没有出现？虽然结构化数据仅占全球数据的20%左右，但大
数大招疯·2024-01-05 08:36

HBase 和 Hive 的差别是什么，各自适用在什么场景中？

Hive：Hive是Hadoop数据仓库，
杰在天涯·2024-01-05 05:23

数据湖和传统数仓区别及湖仓一体

1.数据仓库早期系统采用关系型数据库来存放管理数据，但是随着大数据技术的兴起，人们对于多方面数据进行分析的需求愈加强烈，这就要求建立一个能够面向分析、集成保存大量历史数据的新型管理机制，这一机制就是数据仓库
土豆马铃薯·2024-01-04 20:04

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结

《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结适用教材：《数据挖掘概念与技术（第3版）》，JiaweiHan，MiehelineKamber，JianPei著，机械工业出版社提示：与教材内容不完全匹配，有所取舍写在前面
炼魂·2024-01-04 18:43

数仓工作中的常见问题及解决方案

数据仓库系列文章数仓架构发展史数仓建模方法论数仓建模分层理论数仓建模—宽表的设计数仓建模—指标体系数据仓库之拉链表数仓—数据集成数仓—数据集市数仓—商业智能系统数仓—埋点设计与管理数仓—IDMapping
大数据技术派·2024-01-04 16:34

JavaSE学习笔记 2023-12-28 --MySQL

MySQL1.数据库介绍数据库:数据仓库DataBase:简称DB,用于长期存储有结构的,大量的,共享的数据长期的:持久存储,永久存储有结构:有类型,有内部的数据类型有关系,数据与数据之前是有关联的大量的
白斑马不是斑马·2024-01-04 09:05

【数据仓库与联机分析处理】数据仓库

目录一、数据仓库的概念二、数据仓库与操作性数据库的区别三、发展前期四、数据仓库的系统结构五、建模划分六、主要案例一、数据仓库的概念目前很难给数据仓库（DataWarehouse）一个严格的定义，不准确地说
Francek Chen·2024-01-04 08:57

GBase 8a GDCA认证之GBase 8a初认识

2、特性高性能高可用高扩展3、主要应用系统数据仓库系统商业智能系统决策支持系统4、所属类型GBase8a集群数据库属于NewSQL分析型数据库，针对海量数据查询和关联分析，课程中以银行架构为例介绍了数据架构
lFang Li·2024-01-04 02:24

从零开始了解大数据(六)：数据仓库Hive篇

目录前言一、数据仓库基本概念二、ApacheHive入门1.ApacheHive概述2.ApacheHive架构与组件三、ApacheHive安装部署1.ApacheHive部署实战(1)Hadoop与
橘子-青衫·2024-01-04 02:51

从零开始了解大数据(七)：总结

博客从零开始了解大数据(三)：HDFS分布式文件系统篇-CSDN博客从零开始了解大数据(四)：MapReduce篇-CSDN博客从零开始了解大数据(五)：YARN篇-CSDN博客从零开始了解大数据(六)：数据仓库
橘子-青衫·2024-01-04 02:19

hive基本概念原理与底层架构

hive是一个数据仓库基础工具在hadoop中用来处理结构化的数据，它架构在hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便，提供简单的sql查询功能，可以讲sql语句转换成mapreduce任务进行
byway_lyn·2024-01-03 20:22

软件设计师---数据库系统基础

重点：规范化理论(必考)、关系代数(必考)一.数据库概述1.数据库模式2.ER模型3.关系代数与元组演算4.规范化理论5.并发控制6.数据库完整性7.分布式数据库8.数据仓库与数据发掘二.数据库系统--
Cirrod·2024-01-03 17:33

Trino兼容Hive SQL方案探索

应用场景公司的经营分析使用的数据仓库是基于开源CDH5.12.6自带的Hive（1.1.6版本）实现的。数据仓库的开发平台使用的是数澜科技的数栖平台（4.8.4版本）。
DawsonSally·2024-01-03 11:15

数据仓库开发教程 (DW) 之数据模型架构&编码规范

数据层次的划分ODS：OperationalDataStore，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。它相当于一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。其主要作用是把基础数据引入到MaxCompute。CDM：CommonDataModel，公共维度模型层，又细分为DWD和DWS。它的主要作用是完成数据加工与整合、建立一致性的维度、构建可复用的面向分析和统计的
禅与计算机程序设计艺术·2024-01-03 08:38

大数据技术原理与应用期末考试题

A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系
无敌海苔咪·2024-01-03 08:03

数据仓库命名规范详解

养成良好的编程习惯写出清楚、易懂、易维护的程序代码提高代码质量与沟通效率减少编码中的不必要的错误二、数仓开发命名规范主要分为以下几个方面（1）数据仓库命名规范（2）表命名规范（3）字段命名规范（4）字段类型规范三
孤城暮雨@·2024-01-03 04:17

数据仓库分层详解

为什么要对数据仓库分层？a)空间换时间通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。b)把复杂问题简单化。
孤城暮雨@·2024-01-03 04:47

MySql基础知识及下载安装

数据库（DB，DataBase）概念：数据仓库，是一个软件，安装在操作系统之上的。SQL语句，可以存取大量的数据。作用：存数据，管理数据关
从0开始学Java·2024-01-03 01:57

大数据要学习什么知识？大数据学习的内容有哪些？

（资料在尾部）大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库
Java程序员YY·2024-01-03 00:19

全面解读数据中台、数据仓库和数据湖

随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵
公众号:肉眼品世界·2024-01-03 00:44

浅析PostgreSQL与SQL Server两者间的关键性差异

使用PostgreSQL进行运营的组织可能希望切换到像MicrosoftSQLServer这样的数据库，因为它主要迎合不同的数据仓库解决方案、电子商务和其他业务线。
WPHunter·2024-01-02 20:46

数据仓库建模有哪些常用的方法

数据仓库建模有以下常用的方法：1.维度建模：维度建模是数据仓库中最常用的建模方法之一。
命令执行·2024-01-02 07:47

从0到1快速入门ETLCloud

一、ETLCloud的介绍ETL是将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、凌乱、标准不统一的数据整合到一起，
ETLCloud数据集成社区·2024-01-01 19:38

2020-07-14

具体到技术环节，包括数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘、数据可视化这几个方面。大体上来看，BI可分为传统BI和敏捷BI。
木星_288b·2024-01-01 18:25

详解大数据数据仓库分层架构

大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过
Alukar·2024-01-01 14:47

大数据概念：数据网格和DataOps

以下是数据网格的详细介绍：基本概念数据网格的基本构成单元是数据产品，数据产品是由数据仓库、数据集市、数据源等组成的。数据网格还包括数据消费者、数据生产者、数据管理员等角色，他们共同协作，实现数
运维仙人·2024-01-01 14:52

PowerDesigner 12.5 数据建模基础用法（图文版）

利用PowerDesigner可以制作数据流程图、概念数据模型、物理数据模型，可以生成多种客户端开发工具的应用程序，还可为数据仓库制作结构模型，也能对团队设计模型进行控制。
老程序员的笔记·2024-01-01 12:39

如何应用DAP数据仓库

在当前的信息化建设背景下，企业数据的价值日益凸显，数据分析也越来越受到重视。数据分析通过整合和汇总数据，为企业制定战略、了解市场需求等方面提供强有力的支持。而通过对大量数据进行分析，能够真实、准确、清晰、有效地将企业内部及外部行业数据进行可视化展现，使企业能够调整产品定位、开发新产品，以满足市场需求，帮助企业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。此外，数据分析还为企业优化产品和服务提供指
数通畅联·2024-01-01 11:30

四，Geoserver栅格数据仓库（/coveerages）

Put:更新指定工作空间下的数据存储区所有栅格数据仓库Delete:删除指定工作空间下的数据存储区所有栅格数据仓库/workspaces/{
武汉小强·2024-01-01 09:35

trino-435: 理论基础

应⽤场景Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应⽤场景：•统⼀SQL访问各类数据源•执⾏sql转换与ETL•Ad-Hoc查询•海量结构化数据或半结构化数据分析•海量多维数据聚合
玉成226·2024-01-01 04:56

医学信息应用技术（1）急救知识点（90+）必背基础42题

其常用技术：答：是一个集信息管理、信息检索、专家系统、分析评估、数据仓库等为一体的应用软件系统。数据库
【赢在起跑线~】·2024-01-01 02:31

数据湖三剑客，大数据时代的新范式？

随着互联网高速发展，大数据技术快速发展和迅速迭代，降低了用户处理海量数据的门槛，越来越多的应运场景出现在我们的身边存储和处理需求越来越多样化，逐渐呈现出数据仓库往数据湖方向发展、批处理往流式处理发展、本地部署往云模式发展的趋势
疯码牛·2023-12-31 15:33

支撑EB级规模的大数据平台深度揭秘

编者按：4月20日，云栖大会走进深圳，由阿里云高级数据仓库专家陈鹏宇（花名：不老）分享的环节内容量巨大，引发现场用户关注。
weixin_33915554·2023-12-31 11:51

ETL数据清洗

ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。
栈溢出了·2023-12-31 09:26

大促秒杀更顺滑｜忆联携手南大通用，提供数据密集型存储新范式

面对瞬时流量高并发、海量数据查询等应用场景，固态硬盘凭借其高吞吐量、低时延等特征逐渐成为大数据时代下数据存储的重要载体，是当前本地部署的数据仓库产品重要搭载硬件，可满足电商大促场景下大规模数据的存储和查询需
Union Memory忆联·2023-12-31 07:27

大数据应用发展史：从搜索引擎时代到机器学习时代

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫·2023-12-31 05:11

【遇见Doris】Apache Doris (incubating) 0.12.0版本预览

What'sDorisDoris是一款基于Mesa模型的MPP、列式数据仓库，具
ApacheDoris·2023-12-31 03:15

数据仓库基础理论

前端时间，使用阿里云MaxCompute做数据仓库，处理大数据的分析处理，整理一下数据仓库的基础理论。
大斜千变·2023-12-31 03:12

数据库MySQL入门课程

简介1.什么是数据库1.1、什么是数据库数据库：DB（DataBase）概念：数据仓库，软件，安装在操作系统之上1.2、数据库分类关系型数据库：SQL（StructuredQueryLanguage）MySQL
射手座的程序媛·2023-12-31 02:51

文档型非关系数据库MongoDB经验总结

数据仓库是在数据库管理系统管理控制下在一定介质中创建的数据库管理系统：数据库管理软件，用于建立维护操作数据库数据库系统：由数据库和数据库管理系统等构成的数据库开发工具集合。
大强哥666·2023-12-30 07:19

AI大模型时代下运维开发探索第二篇：基于大模型(LLM)的数据仓库

在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学，大家都会遇到类似的挑战和问题：数仓中存储大量数据消耗成本，但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高，相关同学配合度低，以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题，导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难：明明花了大力气构建了统一数仓，但却又受限于各种问题，无法让其
阿里云大数据AI技术·2023-12-30 07:39

长文解读 "数据仓库" 面试必备知识

数仓分层数仓简介1.数据仓库和数据库的区别数据仓库：数据量特别的大，TB~PB级别会保留历史数据一般使用OLAP分析（On-LineAnalyticalProcessing），联机分析处理（聚合操作），
you的日常·2023-12-29 15:28

Apache Druid任意文件读取漏洞（CVE-2021-36749）

1.漏洞描述ApacheDruid是一个集时间序列数据库、数据仓库和全文检索系统特点于一体的分析性数据平台。
chaojixiaojingang·2023-12-29 13:31
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