存储资源治理的流程及思路三、治理前如何评估3.1无用数据表/临时数据表下线评估3.2表及分区的生命周期评估3.3存储及压缩格式评估3.4根据业务场景实现节省存储评估四、治理后的成效如何评估一、存储资源治理的背景由于早期数仓的存储资源比较充裕

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，大数据分析平台需要能够检索某张业务表的变更记录，并以每天为单位统计每条数据的变更频率。以下是示例：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：

一、前言在数据仓库领域，离线数仓和实时数仓是常见的两种架构类型。离线数仓一般通过定时任务在特定时间点（通常是凌晨）将业务数据同步到数据仓库中。

数仓日常维护：剖析每日增量同步的内部机制一、前言在现代企业中，离线仓库扮演着不可或缺的角色。它充当着一个数据的中心枢纽，存储和管理着海量的信息。

一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegende

1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成

做了一个case，是doris支持加载lzo压缩文件。

在本地生活服务领域的两大巨头，滴滴在自己的业务如顺风车、美团在自己的业务如团购外卖中进行实时数仓的建设，为消费者提供更好的服务，如我们在滴滴上可以更快的打到更便宜的车、在美团上可以更快的取到最想要吃的餐

在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用实时处理引擎Flink和数据湖ApacheIceberg两种技术，来解决业务数据实时入湖相关的问题。

一埋点管理常见痛点分析埋点数据作为三大数据来源之一，具有应用场景多、数据量级大等特点，上能影响数据分析、推荐、AB实验的准确性，下能影响数仓结构设计和维护成本，其重要性不言而喻。

数仓血缘应用（一）：表血缘热度文章目录数仓血缘应用（一）：表血缘热度前言一、价值衡量指标——应用层二、血缘节点应用——热度1、指标透传（应用层——>数仓）2、指标应用（热度）2.1、数仓血缘节点关系2.2

streampark+flink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%

问题描述数据库节点1查询比节点2查询慢。现场操作应用发现发现同一sql语句在节点2上只要2分钟左右，在节点1，该条sql执行要超过30分钟。处理过程根据问题，初步判断是由于错误的执行计划，导致性能问题，但实际上对两个节点做trace跟踪发现执行计划都一致，后续通过awr报告和10046事件跟踪发现由于“gccrmultiblock”耗时造成节点一慢，这是oracleRAC大事务处理特性，两边都查有

第1章：数据仓库概念数据仓库，是为企业指定决策，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。数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在mysql、oracle等数据库中。用户行为数据：用户

.两个列表的最小索引总和二、1122.数组的相对排序三、1002.查找共用字符四、771.宝石与石头五、961.在长度2N的数组中找出重复N次的元素一、599.两个列表的最小索引总和简单假设Andy和Doris

之前一篇文章介绍了我司数据体系搭建过程，见：埋点、数仓到中台：数据体系的从0到1为了区分数据产品和数据产品经理，下文会用数据产品和数据PM来区分。

数据建模在数仓管理、数据库设计、算法模型训练等领域都有着重要的作用。

一、Python入门二、Python爬虫三、数据分析四、数据库与ETL数仓五、机器学

本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时

一般我们从数仓中离线统计分析海量数据，将得到的结果插入HBase中用于实时查询。表结构hbase在表中组织数据。表名是字符串和字符的组合，可以在文件系统路径中使用这里以一个公

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整体数据分层第三章：整体实现框架第四章：元数据第五章：ETL第六章：数据校验第七章：数据标准化第八章：去重第九章：增量/全量第十章：拉链处理第十一章：分布式处理增量第十二章：列式存储第十三章：逻辑数据模型（数仓模型

欢迎关注公众号：语数本期投稿本期语数精选来源于球友应对字节跳动二面时候的场景问题数仓工程师的职业规划做数仓工程师要具备哪些点，按照重要性排序gpt在数据分析中的应用实习项目的收益价值在哪里？

欢迎关注公众号：语数2本期精选问题如何校验开发好的数仓指标？如果你是公司的分析师，应该如何分析数据？0基础如何体系化学习数仓？

语数精选简介语数精选来源于语数社区星球球友提问，主要沉淀一些大家工作和学习过程中存在的一些共性问题，希望能够更好的帮助到球友和粉丝。欢迎关注公众号：语数本期精选问题提问背景：了解高效的学习方向和针对性的学习路线，利用业余时间修炼自己，希望2年后收入和职级能有所提高。当下应制定怎样的学习路线？有哪些模块应深入学习或者考证？什么是指标体系，如何推动？如何方便领导讲故事，证明我司是有数据能力一、高效制定

怎样保障数仓数据的一致性？

本期精选问题作为数仓开发，需要学习哪些大数据基础知识？当整个数据链路过长时，如何进行模型优化？

指标体系建设目的与下游（风控/bi）达成合作，保障指标建设时口径的统一，完成指标覆盖，提升复用性，通过可视化方式提升查询效率指标中心图指标体系建设难点能否与下游达成共识（沟通）指标能否做到数仓收口

孟哥介绍前字节跳动高级开发，军工企业数仓某线负责人，曾面试过上百人，看过2000余份简历。

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数据不能及时产出影响到下游用数用户无感知，除了发现的数据问题，隐藏的数据问题仍存在很多人会有一种想法，做了这么久的数仓为什么还存在质量问题

什么是元数据？简单来说就是描述数据的数据，更直白来说就是描述表名、表制作者、表字段、表生命周期、表存粗等信息的数据元数据该如何管理工具化开源：可通过atlas获取表依赖及信息做二次开发，或者完成可视化界面平台化：数据血缘数据血缘功能清晰知道表/任务上下游，方便排查问题，知道下游哪个模块在使用，提升开发效率及后期管理维护数据血缘类型活跃血缘：指离线开发线上调度产出的血缘，且调度持续生效静默血缘：指离

写在前面感谢关注，更多资料可以关注公众号语数，也可关注B站同名：语兴呀，一起学习数仓建设。前言本文从计算资源治理实践出发，带大家清楚认识计算资源治理到底该如何进行，并如何应用到其他项目中。

小文件是数仓侧长期头痛问题，它们会占用过多的存储空间，影响查询性能。因此，我们需要采取一些措施来对小文件进行治理，以保证Hive的高效性和稳定性。

面试题1、你们的数仓中DWD层为什么要划分数据域？划分数据域之后会对ADS层造成什么影响？是可以提效还是可扩展性强？你们是如何考虑的呢？

前置-解决中文乱码问题解决方案-在mysql中执行usehive;altertableCOLUMNS_V2modifycolumnCOMMENTvarchar(256)charactersetutf8;altertableTABLE_PARAMSmodifycolumnPARAM_VALUEvarchar(4000)charactersetutf8;altertablePARTITION_PARA

作者：申万宏源证券实时数仓项目组小编导读：申万宏源证券有限公司是由新中国第一家股份制证券公司——申银万国证券股份有限公司与国内资本市场第一家上市证券公司——宏源证券股份有限公司，于2015年1月16日合并组建而成

1.前言最近十年，Elasticsearch已经成为了最受欢迎的开源检索引擎，其作为离线数仓、近线检索、B端检索的经典基建，已沉淀了大量的实践案例及优化总结。

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。

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文章内容参考：数仓建设实践路线-第十一讲-数据安全_哔哩哔哩_bilibili经过一段时间打磨开启全新篇章《数仓建设实践路线》，从0-1搭建数据体系，让大家更有体感，并将《数仓建设学习路线》课程内容落地

注：文章参考:数据治理实践|小文件治理本文中将介绍Hive中小文件治理的方法和技巧，希望对大家有所帮助https://mp.weixin.qq.com/s/HDxAGhGIPvXF38wPiXZ7xg[离线计算-Spark|Hive]HDFS小文件处理-腾讯云开发者社区-腾讯云HDFS小文件过多会对hadoop扩展性以及稳定性造成影响,因为要在namenode上存储维护大量元信息.https://

文章内容参考：数仓建设实践路线-第八讲-数据质量_哔哩哔哩_bilibili经过一段时间打磨开启全新篇章《数仓建设实践路线》，从0-1搭建数据体系，让大家更有体感，并将《数仓建设学习路线》课程内容落地。

注：文章参考：语数-数据质量治理本期语兴从数据质量治理角度出发，与大家一起探讨数据质量治理最佳实践，之前的数据治理文章在网易有数官方公众号，数据治理课程讲解在B站（搜索：语兴呀）https://mp.weixin.qq.com/s/uoHlA64q1K_WHVYLPRucHQ目录一、数据质量治理的背景1.1BUG工单较多1.2DQC（数据质量监控）常触发1.3基线/SLA经常破线二、数据质量治理识

mp.weixin.qq.com/s/w6d5zhDaaavNhW_DMEkPsQ目录一、计算资源治理的背景二、计算资源问题复盘三、计算资源治理前的思考与行动3.1治理前的思考3.2治理行动四、治理效果五、小结前言业务成熟期，数仓经常会收到集

一、数据安全治理的背景存在敏感数据泄露、数据安全审批节点过长、风险数据对外暴露、数据使用权限（库、表年、字段）闲置情况。二、数据安全治理前评估2.1数据安全问题评估存在安全隐患的评估角度：审批流程缺少数据使用说明次数、被业务方发现数据安全问题次数等。2.2数据表审批链路评估基于每个节点的审批时间去做整个链路的评估，必要时需要进行链路缩短。数据表的内容一般包括申请人，审批人，节点层级，工单处理内容等

一.湖仓一体关键技术特性原有的数仓模式为业务解决了很大的业务需求问题，很好的服务于公司的数据分析服务。但是由于本身的一些机制问题，导致一些方面受到了限制，无法更好的去扩展。

doris概述ApacheDoris是现代化的MPP（MassivelyParallelProcessing大规模并行处理）框架分析性数据库，有效支持实时数据分析，分布式架构简单，易于维护，支持10PB

用户创建与授权--创建用户createuser'test'identifiedby'test';--创建数据库createdatabasetest_db;--授权用户grantallontest_dbtotest;建表语法CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][database.]table_name(column_definition1[,column_defini