Windows10上Docker和Kubernetes的安装

官网:https://www.docker.com/products/docker-desktop/

历史版本:https://download.docker.com/linux/static/stable/

1、去Docker官网下载Docker Desktop,并一键安装

注意设置好国内镜像地址,否则有些镜像拉去不下来

建议使用 https://hub.atomgit.com 镜像仓库,介绍如下:

        AtomHub 可信镜像中心

        由开放原子开源基金会牵头,联合多家行业伙伴发起,遵循OCI(Open Container Initiative,以下简称“OCI”)容器镜像标准,旨在为开发者提供开放中立、安全可信、高效便捷的新一代开源容器镜像中心

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "insecure-registries": [
    "10.146.200.22"
  ],
  "registry-mirrors": [
    "https://hub.atomgit.com",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "https://regist
<think>嗯,用户想解决数据仓库中的数据发散问题。首先,我需要理解什么是数据发散。根据引用[1]提到的,数据仓库的数据来自不同源,然后集成管理。如果数据发散,可能是指数据在集成过程中出现冗余、不一致或者重复存储的情况,导致数据冗余混乱。 接下来,我应该回顾数据仓库的架构层。根据引用[3],DWD层负责数据清理、整合规范化,处理不规范的数据。所以可能在数据整合层没有做好标准化,导致下游数据发散。用户提到的数据发散可能出现在ODS到DWD层,或者DWD到上层应用的处理中。 解决方案方面,用户需要标准化数据模型,比如统一维度建模,建立主数据管理。引用[2]提到数据探查数据质量的重要性,所以加强数据探查制定标准规范是关键。另外,引用[4]的例子说明在数据合并时需要考虑合理方案,避免数据冗余。 还需要考虑数据治理流程,比如建立数据血缘追踪,这样能监控数据流向,避免重复加工。同时,分层架构优化,比如在DWD层严格统一数据口径,减少上层处理的差异。可能还需要工具支持,比如元数据管理数据质量检查工具。 最后,生成相关问题时要涵盖数据发散的原因、治理方法、主数据管理、工具、分层架构的作用以及数据探查的步骤。这样用户能全面了解解决方案相关方面。</think># 数据仓库中数据发散问题的解决方案 数据发散指数据在加工过程中因缺乏统一标准导致冗余、不一致或重复存储的问题。以下是系统性解决方案: --- ## 一、数据发散的根本原因 1. **多源异构数据未整合**:不同业务系统的数据定义、格式、粒度不一致,导致下游加工逻辑分散[^1] 2. **缺乏数据建模规范**:未建立统一的事实表/维度表标准,同类数据被多次加工存储[^3] 3. **数据血缘不清晰**:无法追溯数据加工链路中的重复操作或冗余转换 --- ## 二、核心解决方法 ### 1. 建立标准化数据模型 - **统一维度建模**:定义公共维度(如时间、地域、产品)并建立维度总线矩阵,例如: $$ \text{维度表} = \{ \text{主键}, \text{属性集}, \text{缓慢变化类型} \} $$ - **主数据管理(MDM)**:对客户、供应商等核心实体建立唯一可信数据源[^3] ### 2. 强化数据治理流程 - **数据探查先行**:在开发前通过数据质量检查(如空值率、枚举值分布)识别潜在冲突[^2] - **制定开发规范**: - 字段命名规范(如`user_id`代替`UID`/`UserId`) - 计算口径文档化(如GMV=订单金额-退货金额+补贴金额) ### 3. 优化分层架构设计 | 层级 | 防发散措施 | |-------|-----------| | ODS层 | 保持原始数据,建立增量全量合并规则[^4] | | DWD层 | 执行数据清洗、代码值转换、单位统一 | | DWS层 | 创建通用汇总模型,禁止业务直接访问DWD层 | --- ## 三、技术实施建议 1. **元数据管理工具**:通过数据血缘图谱识别重复加工节点 2. **版本控制系统**:对ETL脚本、数据模型进行版本管控 3. **质量监控体系**:配置一致性检查规则(如`SUM(订单表金额) ≡ SUM(支付表金额)`) ---
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