--------【数据仓库】

impala实战篇

基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。
AllenGd·2023-04-04 22:36

专家指南：大数据数据建模的常见问题

众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。
大数据杂货铺·2023-04-04 20:58

大数据项目重温——电商数据仓库(一)数据生成模块

一、数据仓库1、数据仓库概念数据仓库(DataWarehouse)，可简写为DW或DWH，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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
Moody丶·2023-04-04 19:10

大数据治理技术核心：元数据管理架构设计

元数据管理是随着数据仓库的建设逐渐完善起来的，这也决定了元数据管理主要集中在数据领域。例如数据结构、数据加工转换关系等。
公众号:肉眼品世界·2023-04-04 19:02

大数据项目之企业级数据仓库实战

学习目标：大致掌握数据仓库实战的知识学习内容：1、了解数据仓库的概念（本文暂时学习目标）2、学习核心技术框架3、了解数据仓库的基本理论4、掌握数据仓库数据采集与同步5、数据仓库维度建模剖析6、了解数据仓库的规范学习目录
西顾〃∀〃·2023-04-04 19:12

大数据项目实战之数据仓库：用户行为采集平台——第2章 项目需求及架构设计

第2章项目需求及架构设计2.1项目需求分析1）采集平台（1）用户行为数据采集平台搭建（2）业务数据采集平台搭建2）离线需求主题子主题指标流量主题各渠道流量统计当日各渠道独立访客数当日各渠道会话总数当日各渠道会话平均浏览页面数当日各渠道会话平均停留时长当日各渠道跳出率路径统计路径分析用户主题用户变动统计流失用户数回流用户数用户留存统计新增留存率用户活跃统计新增用户数活跃用户数用户行为漏斗分析首页浏览
yiluohan0307·2023-04-04 19:56

手把手教数据仓库建设dataworks（小白版）

阿里云数据仓库体系目前构建数据仓库的技术主要为开源框架，像Hadoop，hive，kafka，flink，spark等等，如果自己从0到1去搭建整个数据仓库工作量比较大，且对于性价比不高，故我们采用现成的阿里云提供的数据仓库
菩提树下的呆子·2023-04-04 18:42

数据集成的两种架构：ELT和ETL

算法实现可以理解，就是通过数据挖掘算法，从数据仓库中找到“金子什么是ETL呢？ETL是英文Extract.Transform和Load的缩写，顾名思义它包括了数据抽取、转换、加载三个过程。
Nexadata·2023-04-04 14:28

数仓模型之维度建模

简单而言，数据仓库的核心目标是为展现层提供优质服务。其中包含ETL过程、数仓规范、数仓分层等建设流程，最终提供更清晰易用的展现层。
奔跑者-辉·2023-04-04 12:16

浅谈数仓建模

1、数据仓库建模的目的大家知道为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。
奔跑者-辉·2023-04-04 12:46

数据仓库和实时数据集市之间的区别？

几乎每个公司都存在数据仓库多年。尽管它们仍然与20年前一样好，并且与相同的用例相关，但它们无法解决新的，现有的挑战，并且肯定会在不断变化的数字世界中出现。
danpu0978·2023-04-04 12:14

Hive使用中常见的问题及解决方法

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为一张表，并提供SQL查询功能。在工作中大部分场景都会用到，下面列出几个hive使用中常见的问题及解决方法。
小吴学数据·2023-04-04 12:09

大数据技术人员工具包最全集合

数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。
大数据—————————————————·2023-04-04 11:29

数据科学家和大数据技术人员工具包

数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个
weixin_34153893·2023-04-04 10:14

数据仓库、数据湖、数据中台一文读懂【1】

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
笔名辉哥·2023-04-04 10:03

本地数据仓库项目(一) —— 本地数仓搭建详细流程

1准备1.1本地虚拟机器准备使用本地搭建三台机器，搭建数仓，模拟实际平台数据仓库的搭建。
不以物喜2020·2023-04-04 10:04

【自建分布式数据库详细指南】（四）设计：CITUS分布式数据仓库OLAP/OLTP的架构选择及PG数据库优化方法策略

关于数据库的整体设计，很少有书籍专门试讲，因为这需要博大精深的理论水平以及阅历丰富的工作经验，但往往这两者不可兼得，在设计数据库时需要考虑多方面的因素，如需求，数据体量，数据库架构，硬件环境，成本。这些因素综合起来才可以决定最终的体系架构。数据库以及方案的优化需要进行整体的设计，本文是以[数.据.仓.库]IO读写量大并发量小为例进行设计。1.从用户需求出发要考虑数据库该采用哪种“模式”总体而言，采
大板牙花生·2023-04-04 10:00

oracle如何改并行度,oracle并行度调整

oracle并行度使用多个cpu与io来执行数据库操作，能够显著改善大型数据库操作性能，比如DSS或数据仓库适用于大表查询，join,分区索引的查询创建大量的index创建大量的表(包括固化视图)批量的
weixin_39583751·2023-04-04 09:01

oracle并行度修改,oracle并行度调整

oracle并行度使用多个cpu与io来执行数据库操作，能够显著改善大型数据库操作性能，比如DSS或数据仓库适用于大表查询，join,分区索引的查询创建大量的index创建大量的表(包括固化视图)批量的
努力忏悔修行·2023-04-04 09:57

Hive中管理表（内部表）和外部表的区别是什么及使用场景

⑴区别：①Hive创建内部表时（默认创建内部表），会将数据移动到数据仓库指向的路径；创建外部表（需要加关键字external），仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变；⑵Hive删除表时，内部表的元数据和数据会被一起删除
江边蚊子·2023-04-04 08:57

Apache Hive

hive是一个基于大数据技术的数据仓库(DataWareHouse)技术，主要是通过将用户书写的SQL语句翻译成MapReduce代码，然后发布任务给MR框架执行，完成SQL到MapReduce的转换。
祈人之忧·2023-04-04 07:26

Apache Hive实战基础

本节目标了解Hive的作用和优势了解Hive的基本架构了解Hive的数据类型了解Hive的数据库和表操作理解Hive的数据分区理解Hive的数据分桶4.1数据仓库4.1.1为什么要有数据仓库在引入数据仓库之前
羊村小柴狗·2023-04-04 07:43

HiveSQL的执行流程

hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，他将结构化的数据存储在HDFS上，并映射到hive的一张表上，提供类SQL语句对数据进行操作。
请学习好嘛·2023-04-04 07:30

阿里大数据-数据库总结:RDS ADS OTS Maxcompute（ODPS）

Maxcompute（原odps）阿里云中的Maxcompute（原odps）其实就是hive，扮演数据仓库的角色，适合存储轨迹类历史数据，适合存储的数据量大，适合海量数据的处理，适合对数据进行离线分析
hsabrina·2023-04-04 06:37

Doris (HOLAP)，实时数据仓库的王者。

Doris+Flink将会是实时数据仓库的重要基石。
CesarChoy·2023-04-04 06:17

第1章 初始Hadoop

HDFSHadoopDistributedFileSystem分布式文件系统MapReduce并行计算框架HBase分布式NoSQL列数据库Hive数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的
longbow747·2023-04-04 06:58

【Doris】新东方在线教育实时数仓的落地实践

背景介绍在传统数据仓库方面，通常以T+1离线批量计算为主，按照数仓建模方式，把要处理的业务按照主题域划分，构建各种数据模型，来满足公司经营分析，财务分析等各种公司管理层的数据需求。
九层之台起于累土·2023-04-04 06:25

应用实践 | 物易云通基于 Apache Doris 的实时数据仓库建设

经数据团队的调研对比，于2021年引入了ApacheDoris作为实时数据仓库。实战过程中获得一些经验，在此分享给大家。
hf200012·2023-04-04 06:50

1.数据库基本概念

1.数据库基本概念1.1什么是数据库数据库（DB，DateBase）概念：数据仓库，软件，安装在操作系统之上作用：存数据，管理数据1.2数据库分类关系型数据库：MySQL，Oracle，，SqlServer
小张学编程·2023-04-04 05:45

比较Hive数据库与MySQL数据库

一、Hive数据库hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
晓之以理的喵~~·2023-04-04 04:17

Hive与HBase之间的区别和联系

目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库
程序员阿伟·2023-04-04 02:58

Hive配置安装部署

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表，并提供类SQL查询功能。本质上是将HQL转化为Map
90后的包子·2023-04-03 20:24

利用机器学习启动数据治理2.0时代

一般而言，这些活动的重点是所谓的“数据生命周期”，即从数据采集、存储到交付到数据仓库或辅助决策支持系统的过程。挑战在于，将数据治理活动限制在操纵组织结构图或无需思考的手工任务上，无助于实现操作数据治理
数据治理侠·2023-04-03 18:08

大数据入门(二) - 初探Hadoop

介绍2应用搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务搜索引擎，从海量的数据中筛选出用户所需要的
JavaEdge·2023-04-03 17:19

万字详解大数据架构新概念：湖仓一体

随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台，各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案，一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。
公众号:肉眼品世界·2023-04-03 17:51

湖仓一体架构构建与平台应用实践（PPT）

数据仓库适合存储结构化的、信息密度高的、经过处理后的数据。例如我们通过大数据分析得到的关联信息、画像信息等，都可以放在数据仓库中。“仓库”一词也将它的特点表现得清清楚楚。
公众号:肉眼品世界·2023-04-03 17:51

7000字，详解仓湖一体架构

在了解湖仓一体化之前，我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-04-03 17:50

湖仓一体数据平台架构

随着数字化技术的更新迭代，数据库、数据仓库、数据湖等各种概念层出不穷，MPP数据库、Hadoop、对象存储、Hudi等各种数据技术不断涌现，湖仓一体概念逐步被人们所关注，在国际知名机构Gartner发布的
数据文字工作者·2023-04-03 17:18

数智转型助力建筑业全产业链升级，你了解多少？

数据采集和存储通过各种数据采集手段，收集企业内外部的各类数据，并将数据存储到企业的数据仓库中，以便后续的数据分析和利用。数据分析和挖掘通过各种数
shshshhhhh·2023-04-03 16:48

数据建模方法论

如何理解数据仓库从事数据开发后，再回头来看一看数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
sinadrew·2023-04-03 15:05

ArgoDB 5.1 正式发布：多模融合、实时分析和数据安全多重升级

基于星环科技ArgoDB数据库，可以打造一站式离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，为企业提供全面、便捷、智能和安全的数据服务能力。
星环科技·2023-04-03 11:05

星环科技ArgoDB 3.2正式发布，全面升级易用性、性能和安全

通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，提供全面、便捷、智能和安全的数据服务能力。2021年6
星环科技·2023-04-03 11:33

《数据仓库工具箱》读书笔记（三）：维度建模宏观知识

第十七章KimballDWBI生命周期第十八章维度建模过程与任务一、组织工作1、确定参与人，特别是业务方参与人2、业务需求评审3、利用建模工具4、利用数据分析工具5、利用或建立命名规则6、日历和设施的协调二、维度模型设计1、统一高层气泡图理解2、开发详细的唯独模型3、模型评审与验证4、形成设计文档第十九章ETL子系统与技术一、需求综合需要考虑的点：业务需求、合规性、数据质量、安全性、数据集成、数据
kaiker·2023-04-03 07:30

字节数据库技术大揭秘！

字节跳动的核心技术理念是数据驱动和敏捷开发，截至2021年12月2日，字节跳动数据仓库数据总量已经达到9500PB的规模，每天新增40PB数据，指标数超过27000个。在这样
米开朗基杨·2023-04-03 06:48

ETL 与 ELT的关键区别

它们是与现代云数据仓库和ETL工具的开发并行发展的流程。在任一过程中，ETL/ELT中的字母代表：E：提取，当原始数据从不同的数据源中提取时。
98加满·2023-04-03 06:33

2023秋招—大数据开发面经—蚂蚁金融

（数据仓库、数据平台、数据算法、数据挖掘）5、讲讲MapReduce的原理6、环形缓冲区为什么要反向？7、实习的存储计算用的是什么组件8、有金融相关知识的储备吗？反问：1、这一面算是第一面吗（是）？
不断学习的克里斯·2023-04-03 06:27

【Hive进阶】-- Hive SQL、Spark SQL和 Hive on Spark SQL

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张表，提供类似SQL语句查询功能本质：将HiveSQL转化成MapReduce程序。
high2011·2023-04-03 05:58

大数据培训实时数仓实践以及架构的演进

前言“数据智能”(DataIntelligence)有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。
零度下的温柔·2023-04-03 05:48

etl构建数据仓库五步法_集成架构2020年最好的15个ETL工具(第一部)

最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加
weixin_39979080·2023-04-03 05:13

ETL工具箱3 抽取（3.1逻辑映射分析）

该文档贯穿ETL系统物理之前设计逻辑：1有一个规划2确定候选的数据源3使用数据评估分析工具分析源系统4接受数据线和业务规则的遍历5充分理解数据仓库数据模型6验证计算和公式的有效性逻辑数据映射的组成：目标表名称
weixin_30657541·2023-04-03 05:38
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