支付宽表 支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上， 没有办法统计商品级的支付状况。 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。 解决方案有两个 一个是把订单明细表（或者宽表）输出到 Hbase 上，在支付宽表计算时查询 hbase， 这相当
第一章 数据建模 1.1 建模工具 PowerDesigner SQLYog EZDML 1.2 ODS层 Operation Data Store，原始数据层 ODS做了那些事？ （1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 （2）数据采用压缩（LZO），减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右） （3）创建分区表，防止后续的全表扫描 1.3
简述 CloudCanal 2.0.X 版本近期支持了宽表构建能力，在数据预处理领域向前走了一步。 方案特点 相对灵活，对业务数据和结构贴合性好能很好的支持事实表与维表打宽表需求 本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实表双维表为案例，介绍 CloudCanal 宽表构建和同步的操作步骤。 技术
宽表的设计 其实宽表是数仓里面非常重要的一块，前面我们介绍过了维度表事实表，今天我们介绍一下宽表，前面我们说过了数仓是分层的，这是技术进步和时代变化相结合的产物，数仓的分层式为了更好地管理数仓以及更加高效地进行数据开发。 宽表主要出现在dwd 层和报表层，当然有的人说dws 层也
开发规范 1 命名规则 1) ods 层 增量数据： {project_name}.ods_{数据来源}_{源系统表名}_delta 全量数据： {project_name}.ods_{数据来源}_{源系统表名} 数据来源说明： 01 -> hdfs 数据 02 -> mysql 数据 03 -> redis 数据 04 -> mongodb 数据 05 -> tidb 数据 举例如下
ES 分页方案 ES 分页方案 ES 中，存在三种常见的分页方案： FROM, SIZE Search-After Scroll 下面将依次比较三种方案之间的 trede-off，并给出相应建议的应用场景。 常见分页，FROM, SIZE# ES 提供了常见的分页功能，通过在 search API 中，指定 from 和 size 来实现分
背景作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm已经在阿里发展了近十年，并始终保持着快速的能力更新和技术升级，其在功能、性能、稳定性等方面的诸多创新历经了长时间的大规模实践考验，被全面应用于阿里集团、蚂蚁集团、菜鸟、大文娱等各个业务板块，成为目前为止公司内部数
文章来源：彭文华 前言 这两天在脉脉上有一个帖子很火，主题居然是讨论数据建模的，太令我诧异了！这个时候脉脉上不应该都是在炫耀年终奖和新Offer么？ 这个帖子是一位百度的同学在吐槽，为啥阿里的《大数据之路》讲的好像很牛，但是为什么跟我们实际工作中的情况不一样啊？ “你们数据建
数据仓库知识点整理 1. 维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法）1.1 宽表1.2 维度退化 2. 数仓表命名规范3. 拉链表的使用场景2.1 全量表2.2 增量表2.3 拉链表2.4 如何选择 4. 一亿条数据查的很慢,怎么查快一点5. 有什么维表6. 数据源都有哪些7. 你们最大的表是
最近刚给帆软的可视化冬季挑战赛当完评委，发现了一批非常好的数据分析项目案例，经过官方授权后，分享给大家。 今天为大家分享的项目作品是来自于参赛用户枫城的作品，主题是基于人、货、场的电商平台数据分析，分析的思路非常清晰，可视化报告的部分做的也不错，对数据分析新手来说非常具有
业务分析 宽表模式 宽表模式存在的问题，数据冗余 数据更新异常 数据删除异常 宽表模式存在的问题： 数据插入异常，部分数据由于缺失主键信息而无法写入表中 数据更新异常：修改一行中某列的值时，同时修改了多行数据 数据删除异常：删除某一数据时不得不删除另一数据 数据冗余：相同的
数据仓库项目的整体框架分层 数仓项目最主要的就是分层一般都会分为四层: ODS层：操作数据（最原始的数据）层 —OD贴源层 DWD层：数仓明细层(将会原始数据明细化) —DWD明细层 DWS层：数仓汇总层(将明细表轻聚合成宽表)
oracle里面导入一张大款表，字段数非常多，而且有很多长文本，这些文本都需要用到，导入的时候报错OutOfMemoryError,内存溢出错误。 解决办法之一是增加内存，目前情况来说不显示，于是我采用另一种方法：减小 cache到内存的记录条数，即使用–fetch-size选项调整fetchSize。fetchSize默认
进入画像部门之后，我前后为模型组同事拼接了20多张模型宽表，每张宽表的标签数量不等。小的在100个字段左右，取数的表二十个左右；大的超过一千个字段，取数的表超过50个。 业务方一般会提供给我们一个详细开的发文档，说明各个标签的英文名，中文备注，数据类型，和取数表，有时也有可能部分标签
