DRUID- 数据扁平化需要注意的问题

最新推荐文章于 2024-05-22 11:42:00 发布
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分类专栏： ------druid druid-海量数据实时多维分析引擎 文章标签： druid 数据扁平化
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博客聚焦DRUID数据扁平化，着重阐述了在进行DRUID数据扁平化时需要注意的相关问题，为信息技术领域中涉及此操作的人员提供参考。

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DRUID- 数据扁平化需要注意的问题
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数仓(三)：分层设计 ODS-DWD-DWS-ADS
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11-27 2万+
一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？ 只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 1、清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。 2、数据血缘追...
数据仓库面试题
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数组扁平化
战斗暴龙兽的博客
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在我们写算法，或者面试的时候，我们经常会见到数组扁平化，今天我们就来介绍一下什么是数组扁平化以及常用的几种数组扁平化方法。 数组扁平化 什么是数组扁平化 [1,2,3,4,5,6]这是一维数组 [1,2,[3,4],5,[6,7,[8,9]]]这是多维数组 将多维数组转化为一维数组的过程就是数组扁平化。 数组怎么扁平化 接下来我们一起来看看如何将数组扁平化。总结为四种方法，递归法，暴力法，字符转化法，使用ES6提供的新方法。 1.递归法 let arr = [1, [2, 3],
数据扁平化
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什么是扁平化 数组的扁平化，就是将一个嵌套多层的数组 array (嵌套可以是任何层数)转换为只有一层的数组。 举个例子，假设有个名为 flatten 的函数可以做到数组扁平化，效果就会如下： var arr = [1, [2, [3, 4]]]; console.log(flatten(arr)) // [1, 2, 3, 4] 一、递归 我们最一开始能想到的莫过于循环数组元素，如果还是一个数...
数据处理之 数组扁平化 （数组降维）顺带总结一下数组的方法
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03-27 323
Hello, 大噶好， 小葵花妈妈课堂开课啦。。。。。。 我们日常工作中拿到的数据不可能是只有一维的平面数组， 百分之99.99 是数组里嵌套数组再套数组的n维数组 ............................. 这种让人想问候它xx的多维数组我们怎么把它变成一维数组， 也就是只有一个中括号 的数组 呢 ？ 接下来我们 一步一步来实现它 ， Follow me...
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大数据-数据仓库(Data Warehouse)：概述【面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合；是一个数据处理过程（清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等）】
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06-06 3849
通常数据仓库的数据来自各个业务应用系统。业务系统中的数据形式多种多样，可能是 Oracle、MySQL、SQL Server 等关系数据库里的结构化数据，可能是文本、CSV 等平面文件或 Word、Excel 文档中的数据，还可能是 HTML、XML 等自描 述的半结构化数据。这些业务数据经过一系列的数据抽取、转换、清洗，最终以一种统一的格式装载进数据仓库。数据仓库里的数据作为分析用的数据源，提供给后面的即席查询、 分析系统、数据集市、报表系统、数据挖掘系统等。这时我们就想了，为什么不能把业务系统的数据直接
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数据仓库框架进行梳理，包括概念、建模、最佳实践等
数据扁平化的介绍及使用
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简单来讲就是：他是一个数据处理的过程或步骤，通常用于将嵌套的数据结构（如嵌套数组或对象）转换为非嵌套（或“扁平”）结构。这个过程在编程中很常见。
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要求： 给定一个arr = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, [11, 12, [13, [14]]]], 10]; 输出： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 10] 实现思路： 新建一个空数组，遍历需要扁平化的数组，循环在空数组中放入每一个数据，如果该数据还是一个数组，则再次调用函数本身，通过…解开该函数的返回值，然后放入空数组内 Array.prototype.flatten = function () {
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export const serialize = (data, sections = [], weeks = []) => { const getWithParentArray = (newArr, parentIndex = -1, parentIndexObj = {}) => newArr.map((item, index) => { if (item.n...
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