回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。 数据仓库理论发展历程 上世纪70年代，IBM的E.F.Codd等人提出关系型数据库后，MIT的研究员提出单
Amazon Redshift 是一种快速、可扩展、安全且完全托管的云数据仓库，可以帮助用户通过标准 SQL 语言简单、经济地分析各类数据。相比其他任何云数据仓库，Amazon Redshift 可实现高达三倍的性能价格比。数万家客户正在借助 Amazon Redshift 每天处理 EB 级别的数据，借此为高性能商业智
@目录概述Spark on HiveHive on Spark概述编译Spark源码配置调优思路编程方向分组聚合优化join优化数据倾斜任务并行度小文件合并CBO谓词下推矢量化查询Yarn配置推荐Spark配置推荐Executor CPU核数配置Executor CPU内存配置Executor 个数配置Driver配置整体配置 概述 前面的文章都
- # 简述 本案例为国内某大健康领域头部公司真实案例(因用户保密要求，暂不透露用户相关信息)。希望文章内容对各位读者使用 CloudCanal 构建实时数仓带来一些帮助。 # 业务背景 大健康背景下，用户对报表和数据大屏的实时性能要求越来越高。以核酸检测为例，检测结果需要实时统计
你是否对 OpenDAL 的设计和使用还有不解，急需一个系统的解释去深入了解呢？对于 OpenDAL 在 Databend 中的应用是否了解？本次直播我们会携手旋涡老师一起为大家答疑解惑，学习并掌握 OpenDAL 的使用，了解 Databend 底层如何与存储交互，感兴趣的朋友们不要错过，赶紧扫描下方二维码或点
Flink数仓项目常见问题总结 一、开发中的常见bug 1、OutputTag的对象新建问题缺少花括号 Exception in thread "main" org.apache.flink.api.common.functions.InvalidTypesException: Could not determine TypeInformation for the OutputTag type. The most comm
【点击了解更多大数据知识】 市场的变幻，政策的完善，技术的革新……种种因素让我们面对太多的挑战，这仍需我们不断探索、克服。 今年，网易数帆将持续推出新栏目「金融专家说」「技术专家说」「产品专家说」等，聚集数帆及合作伙伴的数字化转型专家天团，聚焦大数据、云原生、人工智能等科
简介： Pandas是一个十分强大的python数据分析工具，也是各种数据建模的标准工具。Pandas擅长处理数字型数据和时间序列数据。Pandas的第一大优势在于，封装了一些复杂的代码实现过程，只需要调用接口就行了，避免了编写大量的代码。Pandas的第二大优势在于灵活性，可以实现自动化批量化处理
1. 电商大数据实时数仓项目实战(Photo) 1.1 框架版本选型 1.2 服务器选型 1.3 集群规模 1.4 人员配置参考 1.5 项目架构 1.6 实时数仓分层-ODS 1.7 实时数仓分层-DWD 1.8 实时数仓分层-DWS 1.9 实时数仓分层-ADS 2.1 数据仓库建模（绝对重点） 2.2 电商业务流程 2
1. Flink实时数仓 1.1 离线数仓 1.2 离线数仓迁移实时数仓 1.3 实时数仓 1.4 实时ETL 1.5 实时指标统计 1.6 实时标签导入 1.7 端到端的实时处理 1.8 端到端的血缘关系 1.9 离线实时一体化
1.知识体系 2.HIVE相关 四种排序的区别 提交一个hive任务后的后台执行流程（sql转化为mr的过程） 数据倾斜的成因及优化方法 概念模型、逻辑模型、物理模型是什么 3.基础概念相关 数仓概念、作用 数仓分层 数据仓库和数据库的区别 数仓模型设计思路（范式建模和维度建模，星座/星型）
简介： 本文主要介绍如何通过湖仓一体，打通 MaxCompute 与 Hadoop、DLF/OSS 数据湖，以及 Hologres、MySQL 等数据平台，并通过 DataWorks 做统一数据开发和治理。 分享人：阿里云智能 产品专家 孟硕 没来得及看直播的同学，可以观看直播回放。直播回放：https://developer.aliyun
第一数据仓库构建方式 数据仓库构建的方式有两种方式，一种是自上而下的；另一种是自下而上。 Bill Inmon先生推崇的 自上而下的方式，自上而下的方式构建数据仓库表面，要建立数据仓库，并不需要考虑数据仓库支持那些应用、报表、指标等，而是要从整个企业的业务入手，分析其的业务架构、业
经常会接到产品的需求：同步***表到hive，做分析。（做多了感觉很烦，就写一个工具） 一：背景、功能、流程介绍 1.背景： 1.数仓使用hive存储，datax导数据、airflow调度 2.虽然数据产品同学对datax进行了封装，可以点点点完成mysql表的同步，但是过程太复杂了 还需
目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list 一.背景 数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式 即时查询 适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的
本文将全面讲解数仓建设规范，从数据模型规范，到数仓公共规范，数仓各层规范，最后到数仓命名规范，包括表命名，指标字段命名规范等！ 一、数据模型架构原则 1、数仓分层原则 优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路
简介： 介绍MaxCompute+Hologres离线和实时数仓一体化优于之前有离线、有在线、有很多不同的引擎的实现方案，通过用实时的引擎做预处理，实现离线实时数据入仓后做更加实时的服务化BI分析实践。 没来得及看直播的同学，可以看下直播回放。直播回放：https://developer.aliyun.com
摘要：下面就来给大家介绍这三个函数在字符截取时的一些用法与区别。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)中的字符截取三胞胎》，作者：我站在北方的天空下 。 在GaussDB(DWS)中关于字符截取功能的支持有个函数三胞胎，它们分别是substrb()、substr()、substring()，很多人大概只知道它们可
摘要：本文对Lazy Agg查询重写优化和GaussDB(DWS)提供的Lazy Agg重写规则进行介绍。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) lazyagg查询重写优化解析【这次高斯不是数学家】》，作者： OreoreO 。 聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在
一，什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 二，用在什么地方 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 数据量比较大; 表中的部分字段会被update,如用户的
1，原理对比 MPP方案中的数据通常在节点之间拆分（分片），每个节点仅处理其本地数据。而且，每家都有专门为 MPP 解决方案开发的复杂而成熟的 SQL 优化器。它们都可以在内置语言和围绕这些解决方案的工具集方面进行扩展，支持地理空间分析、数据挖掘的全文搜索。在任务执行过程中，单一的 Execu
关系建模：遵循三范式 1.基本字段不可再分割 2.其他字段对主键完全依赖 3.其他字段间不存在传递依赖关系 维度建模：星型模型 雪花模型 星座模型 实体表 维度表(码表) 事实表 事实表的分类：事务型事实表 周期型快照事实表 累积型快照事实表 按数据同步分类： 全量表 增量表 同步新增
原文链接：离线数仓建设，企业大数据的业务驱动与技术实现丨03期直播回顾 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、离线数仓建设背景 离线数据是相对实时数据而言的数据产出，不同于实时数据，离线数据一般是T+1天处理，也就是说昨天产生的数据至少要今天才能看到计算结果。离线数据一般应用
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 一、选择 Nebula 的原因 性能优越 查询速度极快 架构分离，易扩展（目前的机器配置低，后续可能扩展） 高可用（由于是分布式，所以从使用到现在没有出现过宕机情况） 上手容易 介绍全（熟悉架构和性能） 部署快（经过手册的洗礼，快速部署简单的集群） 使
实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟，可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案；主要设计组件及架构如下： 而新一代日志监控选型如ClickHouse、StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战，不乏有许多的大公司如携程，快手已开始把自己的日志解决方案从 ES
