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

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

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。

ERD-ONLINE说明功能特点ERD-ONLINE是一款在线协作数据仓库设计软件，无需本地安装应用程序，在线操作数据库，是桌面数据建模工具的一个优秀的替代方案。

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。

Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，为用户提供了类SQL的查询语言和丰富的功能，使得处理大规模数据变得更加简单和高效。

什么是数据仓库？在深入研究不同的数据仓库概念之前，了解数据仓库的实际含义非常重要。数据仓库通常被认为是商业智能系统，旨在帮助满足业务实体的日常报告需求。

OLTP环境也会存储历史数据，但这些历史数据并不是业务运行所需的，这些历史数据需要经常归档到数据仓库，并且在OLTP数据库中删除。

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

（数据仓库）数据：描述事务的符号记录，包含但不限于数字、文字、图形、图像、声音、语言等。数据有多重形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。数据库：数据仓库。

学习目标什么是数据湖为什么使用数据湖Hudi基本功能如何编译Hudi源码Hudi与Spark集成管理Hudi中COW和ROW不同类型表功能Hudi的三种查询方式Hudi中不同表数据写入流程数据仓库数据仓库是一个用于存储

介绍StarRocks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介绍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数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

数据仓库作为企业数据存储和管理的重要基础设施，其运维和管理面临着越来越多的挑战。如何构建一个高效、智能的数据仓库，成为了运维开发人员关注的焦点。

为了满足这一需求，许多组织开始转向数据仓库来提供稳定、高效的数据存储和处理能力。HashData等现代数据仓库解决方案的出现，为大模型的规模化应用提供了新的可能性。

developer.51cto.com/art/200702/41068.htmhttp://www.fengfly.com/plus/view-29754-1.html在SQLServer中的关系型数据仓库分区策略

一、什么是数据仓库的元数据管理？1、什么是元数据？元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（dataaboutdata）。

简介数据仓库建模是指将数据仓库中的数据进行组织和结构化，以便支持分析、报告和查询。数据仓库建模需要考虑多个方面的因素，包括业务需求、数据源、查询性能等。

1、ETL和ELTETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：E：抽取，从源系统(Souce)获取数据；T：转换，将源系统获取的数据进行处理加工，比如数据格式转化、数据精度转换、数据清洗、缺失数据补齐、异常数据排除等。L：加载，将数据加载到目标数据库(Target)。ELT也是同样三个单词的首字母组合，只是把T、L颠倒了下顺序。ETL强调的是先进

狭义的数据仓库数据架构用来特指数据分布，广义的数据仓库数据架构还包括数据模型、数据标准和数据治理。

简介数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量数据的系统。它用于支持企业决策制定过程中的数据分析和报告需求。数据仓库从多个来源收集和整合数据，并将其组织成易于查询和分析的结构。

（数据仓库）数据：描述事务的符号记录，包含但不限于数字、文字、图形、图像、声音、语言等。数据有多重形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。数据库：数据仓库。

时间维度表的制作1需求背景在大数据分析模块中，我们需要从不同的维度分析主题表，包括常用的公用维度：时间维，地区维度，教育信息维…以及各种各样的业务维度：员工维度，部门维度…，业务维度就是我们从哪些角度去分析业务过程，本文就是做一张常用时间维度表。时间维表由于是可预见的，因此可以一次性导入未来几十年的，当然对于一些节假日的设置可能只能获取未来一年的，因此可以每年全量更新一次。2维表设计给出时间维度表

ETLETL数据仓库