博主在B站更新了接私活的视频，感兴趣的可以移步到我的B站:博主私活记录一.个人介绍  2011年毕业，计算机专业科班出身，10年及以上金融信贷、通信行业数据库运维管理、数据仓库及大数据相关工作经验，持有

背景2022整年可能大家在各个信息平台都有看到应届、试用期毕业（cy）情况，收集不少信息后发现数据这边毕业的也不少，尤其是数据分析/数据仓库侧（由于业务线被砍，人员使用成本太高），本节课针对于试用期该如何卷赢其他人

数据质量，意如其名，就是数据的准确性，他是数据仓库的基石，控制好数据质量，是做数据仓库基本要求，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

下表描述每个单元：单元名称操作用户接口/界面Hive是一个数据仓库基础工具软件，

数据仓库作为全行数据中心能高效支持全行或全公司的统计、数据分析工作，除了稳定的ETL架构、高效的数据处理能力，流畅的开发管理流程，还需要有全面的数据管理体系，确保提供的数据准确性和高质量。

而在采集数据过程中，一次页面click,会产生一个event——基于页面点击事件流，面向数据仓库

一、ClickHouse基础介绍1.1介绍ClickStream,DataWarehouse点击流数据仓库在采集数据过程中，一次页面click,会产生一个event。

来自公众号：SQL数据库开发作者丶平凡世界需求背景最近公司打算集中梳理几大业务系统的数据，希望将各个业务系统中的数据集中到数据仓库中。

目录1、基本概念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

数据仓库作为组织中管理和分析数据的关键平台，其建设规范对于确保数据的准确性和完整性至关重要。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。

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体「AI论文解读达人」提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步saibomaliang.com^_^Top1EnablingEfficientEquivariantOperationsintheFourierBasisv

更新时间：2024/01/28｜工作地点：北京市｜事业群：到家事业群｜工作经验：3年部门介绍到家研发平台秉承“零售+科技”战略，致力于推动餐饮、零售需求侧和供给侧数字化升级，构建了超大规模的在线交易平台和实时调度系统，保障了百万商家和亿级用户的高效安全交易，实现了对百万骑手所在物理世界全链路的数字化。随着万物到家业务战略推进，我们在需求侧致力于通过大数据与大算力深度融合，建设强大的LBS零售电商系

目录前言：一、建筑风格1.1什么是建筑风格1.2常见的建筑风格1.3如何区分不同的建筑风格二、软件架构风格概述2.1什么是软件架构风格2.2如何区分不同的软件架构风格2.3软件架构风格的发展阶段2.4软件架构风格与软件架构的区别2.5常见的软件架构风格的种类1.8复杂软件系统可以组合多种架构风格二、常见的软件架构风格详解2.1A-串行-数据流风格：适合数据面业务处理（数据面）（1）A-串行-数据流

image.png我们在做数据治理数据仓库的时候，集群数据迁移时必不可少的一项，因为什么呢，比如1刚开始集群搭在亚马逊aws，几十万美金的创业红包用完了，差不多三四个月，2aws的小规模集群也有900TB

系统包括系统管理，车间基础数据建模，计划管理，物料控制，生产执行，质量管理，库存管理，看板管理，数据

HIVE面试一、Hive的基本概念1.什么是hiveHive是一款开源的基于hadoop的用于统计海量结构化数据的一个数据仓库，它定义了简单的类似SQL的查询语言，称为HQL，允许熟悉SQL的用户查询数据

Hive概述Hive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成为一张数据库表，并提供类SQL的查询功能。可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行。

0.思维导图1.简述Hive♥♥  我理解的，hive就是一款构建数据仓库的工具，它可以就结构化的数据映射为一张表，并且可以通过SQL语句进行查询分析。

Olap（On-lineAnalyticalProcessing，联机分析处理）：是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。

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。

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

目录【一】前言【二】打家劫舍【三】不同路径【四】最小路径和【五】零钱兑换【二】总结【一】前言算法编程里面动态规划可谓是一个必须要掌握的一大算法题型了，它充分考察一个人的数据建模与分析能力、抽象思维以及边界

数据仓库管理着整个银行或公司的数据，数据结构复杂，数据量庞大，任何一个数据字段的变化或错误都会引起数据错误，影响数据应用，同时业务的发展也带来系统不断升级，数据需求的不断增加，数据仓库需要不断的升级和维护

建立多层次的数据访问服务体系，有力提升数据仓库的价值。基于指标汇总层、集市层、可以提供面向业务人员的即席数据查询、以及面向应用开发者的数据接口、应用访问接口，满足不同类型应用的需要。

主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据，是数据仓库中最重要的数据区域之一，那主数据区域中主要分为近源模型区和整合（主题）模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。

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

Hive功能Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL

企业数据仓库环境企业数据仓库(EDW)是从普通数据仓库演变而来的，它们已在上篇文章中进行了描述。企业数据仓库试图表示组织的所有业务数据及其业务规则，而不是将重点放在单个主题域进行分析。

Hive调优策略Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。

数据库类型OLAP：联机分析处理----对海量历史数据进行分析，产生决策性的策略----数据仓库—HiveOLTP：联机事务处理----要求很短时效内返回对应的结果----数据库—关系型

Datametica利用自动化将数据/工作负载/ETI/分析迁移到云，从而为企业提供支持。Datametica是一家通过建立数据湖来帮助企业实现数据平台现代化的公司，该数据湖安全地保存结构化和非结构化数据。随着企业数据湖从各种来源收集大量数据，需要利用信息并帮助做出更明智的业务决策。Datametica通过使用大数据技术和独特的自动化技术建立数据湖来帮助企业，这有助于以更快的速度和更低的成本完成该

它可以对业务数据进行收集、加工处理、存储、分析，为各个部门提供简单有效的数据服务，包括数据仓库、数据湖、数据应用平台等。

应用场景用户流失预警系统基于用户购买的挽回系统用户特征和规则提取系统数据分析系统用户画像系统流程数据采集数据预处理数据建模ETL数据导出工作流调度135.1数据采集Flume收集服务器日志到hdfstype

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ERDOnline：数据建模的未来已来！在数字化时代，数据是新的石油。但是，没有合适的工具，我们就无法有效地开采这种资源。

数字经济时代的数据管理利器：ERDOnline在这个数据驱动的数字经济时代，数据建模和元数据管理已经成为企业获取竞争优势的关键。

ERDOnline：打造数据建模的未来(文末送微信红包封面)✨在数据驱动的今天，数据库设计和管理的重要性不言而喻。但是，传统的数据建模工具往往局限于桌面软件，缺乏灵活性和协作性。

1,用户画像项目介绍大数据平台简介数据仓库+用户画像+推荐系统（1）数据仓库：加快数据的分析和查询数据仓库分层：ODS层(映射HDFS的数据)—DW(数据仓库层)–APP(层)—BI(层)DW:DWD明细数据层

软件定义网络3.第五代移动通信技术2.1.3存储和数据库1.存储技术2.数据结构模型1)层次模型2)网状模型3)关系模型3.常用数据库类型1)关系型数据库2)非关系型数据库3)不同存储方式数据库的优缺点4.数据仓库

文/李少锋阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓。本文将分享AnalyticDBMySQLSpark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。

简介ClickHouse是一种列式数据库管理系统，专门用于高性能数据分析和数据仓库应用。它是一个开源的数据库系统，最初由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，用于满足大规模数据分析和报告的需求。

前文回顾：Hive和数据仓库目录为什么会有SparkSpark的基本架构和组件主要体系结构和组件Spark集群的基本结构Spark系统的基本结构Spark应用程序的基本结构Spark程序运行机制⭐️Spark

1sqoop简介1.1什么是sqoop？sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、oracle)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个

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

数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？

数据转换作业主要是指在数据仓库内的结构化数据批量加工，对于非结构化数据以及在线查询接口、数据流的开发主要是遵循代码开发规范以及各中间件的开发规范，如使用java来开发遵守java开发规范，使用Kafka

调度系统是数据仓库的重要组成部分，也是每个银行或公司一个基础软件或服务，需要在全行或全公司层面进行规划，在全行层面统一调度工具和规范，由于数据类系统调度作业较多，交易类系统批量优先级高，为不互相影响可以和交易类系统独立分开

标准的数据仓库系统一般包含四层：ETL层、数据仓库层、数据集市层、应用展现层。数据其实本质上就是一种虚拟商品。数据仓库系统实现的就是将虚拟的商品（数据）从原材料到成品售卖的过程。

Hive的数据结构前言一、array数组类型二、map键值对集合类型三、struct结构体类型前言Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于处理大规模分布式数据集。