简介：2021年双十一刚刚落幕，已连续多年稳定支持双十一大促的云原生数据仓库AnalyticDB，今年双十一期间仍然一如既往的稳定。除了稳定顺滑的基本盘之外，AnalyticDB还有什么亮点呢？下面我们来一一揭秘。 一 前言 2021年双十一刚刚落幕，已连续多年稳定支持双十一大促的云原生数据仓
简介：2021年双十一刚刚落幕，已连续多年稳定支持双十一大促的云原生数据仓库AnalyticDB，今年双十一期间仍然一如既往的稳定。除了稳定顺滑的基本盘之外，AnalyticDB还有什么亮点呢？下面我们来一一揭秘。 一 前言 2021年双十一刚刚落幕，已连续多年稳定支持双十一大促的云原生数据仓库A
计算机系统基础包含四大部分：计算机体系结构、计算机软件基础、计算机网络基础、数据库系统基础。计算机体系结构主要包括：计算机硬件基本组成、中央处理器、存储器、常用I/O设备 计算机软件基础：操作系统基础、程序设计语言基础 计算机网络基础：计算机网络的基本概念、网络体系结构
一.加载租赁数据至租赁事实表 1.打开kettle工具，创建load_fact_rental转换 2.配置“表输入”控件 配置数据库连接并在SQL框中输入以下SQL语句 SELECT COALESCE(MAX(rental_last_update),"1970-01-01 00:00:00") AS max_fact_rental_last_update FROM fact_rental 3.配置“
@目录第4章 数仓搭建-ODS层4.2 ODS层（业务数据）4.2.1 活动信息表第5章 数仓搭建-DIM层5.1 商品维度表（全量）5.6 用户维度表（拉链表）5.6.1 拉链表概述5.6.2 制作拉链表第6章 数仓搭建-DWD层6.1 DWD层（用户行为日志）6.1.1 日志解析思路6.1.2 json_object函数使用6.1.3 启动日志表6.1.4 页面
1. Hive简介 Hive是什么Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。 一种将结构强加于各种数据格式的机制。 直接访问存储在 HDFS 或其他数据存储系统（例如：HBase）中的文件。 通过Tez, Spa
一，数据仓库与数据集市 可以简单理解为数据仓库是面向整个企业，而数据集市是面向某个部门的。 数据集市的数据来自数据仓库，当然，如果没有数据仓库，数据集市的数据也可以直接取自业务数据库。 二，数据仓库分层 数据仓库分层并没有严格规定，是一种经验的积累和行之有效的数据仓库方
微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信WeOLAP团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了10倍以上的性能提升。下文将
DataWareHouse数据建模 文章目录 DataWareHouse数据建模什么是数据建模？什么是数据模型？数据仓库模型的组成为什么需要数据模型？数据仓库的发展大致经历了三个过程 数据仓库数据模型架构最后引出什么是数据建模？ 维度表的分类事实表维度表总结数据组织类型星型模型雪花模型星座
本文摘自《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》。 数据漂移的处理 通常我们把从源系统同步进人数据仓库的第一层数据称为ODS或者staging层数据，阿里巴巴统称为ODS。数据漂移是ODS数据的一个顽疾，通常是指ODS表的同一个业务日期数据中包含前一天或后一天凌晨附近的数据或者丢失当天的
一、大数据测试基本概念1、、什么是大数据?大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色。 2、什么是BI？BI（Business Intellige
一、维度 介绍：指的是在分析一个问题的时候，可以从不同角度来看待，而这些角度就是维度，角度不同决定了维度不同维度的分类 定性维度：一般指的求 “每个” “各个” 等相关维度 在SQL上表示：一般都是放置group by中 定量维度：一般表示区间范围或者具体的值 SQL上表示：一
一、加载日期数据至日期维度表 1.打开Kettle工具创建转换load_dim_date，并添加“生成记录”控件、“增加序列”控件、“JavaScript代码”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线。 2.配置“生成记录控件”，双击生成记录界面，在“限制”处添加生成的日期，默认为10，这里改为3650，即生成10
8.3.7 加载演员数据至演员维度表 1.打开Kettle工具，创建转换 使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示： 2.配置表输入控件 双击“表输入”控件，进入“表输入”配置界面，单击【新建】按钮，配置数据库连接，配置完成后
1．数据仓库的基本概念 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同大数据培训时自身也不需要“消
目录 1 创建数据仓库2 创建Hive分区表3 数据分析3.1 统计总记录数3.2 统计非空记录数3.3 关键词分析3.4 uid分析 4 用户行为分析4.1 单击次数与rank之间的关系4.2 个性化行为分析 5 实时数据 1 创建数据仓库 我们的目标是在Hive中创建数据仓库，以便利用Hive的查询功能实
导读：数据中台是熵简科技数据智能解决方案中的核心部分。引入数据中台可以打破数据与数据的界限、技术与业务的界限，为业务层的迭代提供更快的数据响应，真正做到业务数据化、数据资产化。 熵简科技在长期的实践过程中总结出了一套适用于资管机构的数据中台架构方案。本文将从数
概述 架构是数据仓库建设的总体规划，从整体视角描述了解决方案的高层模型，描述了各个子系统的功能以及关系，描述了数据从源系统到决策大数据培训系统的数据流程。业务需求回答了要做什么，架构就是回答怎么做的问题。 架构的价值 数据仓库架构 数据仓库的核心功能从源系
1.什么是数据仓库 数据仓库是面向主题的，集成的，和时间有关的，反应历史数据变化的数据集合。是给用户或者业务端提供策略支持的。 2.数据仓库基本特性 面向主题性：数据仓库中的数据都是围绕某一主题的 数据的集成性：将源数据经过抽取，筛选，清洗，最终集成到数据仓库中 数据的时变性：数据随
2.3 数据集市与数据仓库的区别 - 知乎 (zhihu.com)2.3 数据集市与数据仓库的区别 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/600387471. 数仓：整体、详细，集团或企业级 2. 数据集市：局部、综合，可以从属于数仓
1、数仓建模的目标 访问性能： 能够快速查询所需的数据， 减少数据I/O； 数据成本： 减少不必要的数据冗余， 实现计算结果数据复用， 降低大数据系统中的存储成本和计算成本； 使用效率： 改善用户应用体验， 提高使用数据的效率； 数据质量： 改善数据统计口径的不一致性， 减少数据计算错误的可能
一、数据仓库架构设计 数据仓库的主要工作就是ETL（Extract-Transform-Load） 用来描述数据从来源经过装载、抽取、转换到目的端的过程 数据仓库架构设计，即为公司针对自身业务场景实现的水平分层、垂直分主题的数据仓库构建过程的顶层设计。 1、数据架构 架构原则：先水平分层，再垂直
数据仓库概述 数据仓库（Data Warehouse），简称DW或DWH，是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理、运营决策。 面对主题的：数据仓库里的数据面向主题作为大分类，例如用户分析主题、流量分析主题
6.1数据仓库概念 6.1.1什么是数据仓库 数据仓库：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。 数据仓库的目的：支持企业内部的商业分析和决策，让企业可以基于数据仓库的分析结果作出相关的经营决策。 数据仓库的典型体系结构： 数据
什么是数据湖 Data Lake ？ 背景：随着近几年机器学习的兴起对数据的需求更加灵活，如果从数据仓库中提数会有一些问题。比如：数据都是结构化的（做算法的经常要理解数仓模型，甚至要深入到做了什么业务处理，很多处理都不是他们想要的）；数据是经过处理的可能并不是算法想要的结果；算法同学与数
