数仓

最新推荐文章于 2024-10-12 09:03:52 发布
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1.linux查看性能

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2.报 no such method

hive或其他组件版本不匹配

3.http与https

HTTPS 协议是由 HTTP 加上 TLS/SSL 协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，
数仓建模—OLTP 和 OLAP
06-15 5万+
在国内，不论传统公司还是互联网公司，都开始利用OLAP技术分析挖掘大数据的价值，国内除BAT等大厂会自研OLAP产品外，其他中小互联网公司普遍拥抱开源，会使用Kylin、Presto、impala、Druid和Greenplum等开源技术来实现OLAP分析查询业务。在调研了市面上主流的开源OLAP引擎后发现，目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。其本质原因是，没有一个系统能同时在数据量、性能、和灵活性三个方面做到完美，每个系统在设计时都需要在这三者间做出取舍。
数仓建模—指标体系分类分级和评价管理
06-04 6万+
指标体系的关键一次在体系上面，也就是说我们要站在全局的角度体系化的建设，也就是将繁多的指标体系化的组织管理起来，这里的组织管理方式常见的就是分级分类。分级上我们要保证层次不要太多，并且保证公司不同层级的人都能找到自己想要的信息，例如老板要知道公司的经营现状，不同部门领导人要知道部门的业务现状和目标，一线员工要知道自己的执行方向。分类上我们要保证不遗不漏不重复，也就是MECE原则。
数仓学习之Linux命令回顾——其一
weixin_46951001的博客
04-14 206
数仓学习之Linux命令回顾——其一 登入 [wangqi18@ruoze1 ~]$ 用户@主机hostname 家目录 查看光标所在目录： [wangqi18@ruoze1 ~]$ pwd /home/wangqi18 [wangqi18@ruoze1 ~]$ 切换目录 cd [wangqi18@ruoze1 ~]$ cd /home [wangqi18@ruoze1 home]$...
数仓建模—逻辑数据模型
热门推荐
04-18 7万+
在我们深入研究 LDM 之前，我们先来了解一下什么是数据模型以及数据建模根据IBM 的说法，它是“创建整个信息系统或部分信息系统的可视化表示，以传达数据点和结构之间的连接的过程”。能够可视化数据结构之间的这些关系使组织能够确定哪些业务领域需要改进。数据模型分为三种类型：概念型、逻辑型和物理型。通常，数据架构师和业务相关者是创建概念数据模型的用户。构建这些类型的目的是组织和定义业务概念和规则。它们具有不同类型的子模型，例如语义数据模型和业务数据模型。其实我们在数仓建模—建模流程。
实时数仓总结
yuexiaqiying的博客
05-06 1310
在流式数据处理中，数据的计算是以计算增量为基础的，所以各个环节到达的时间和顺序，既是不确定的，也是无序的。在实际处理中，考虑到数据查找的性能，会把数据按照关联主键进行分桶处理，以降低查找的数据量，提高性能。该层的数据来源于 ODS 层，通过简单的 Streaming ETL 后得到，对于 binlog 日志的处理主要进行简单的数据清洗、处理数据漂移，以及可能对多个 ODS 层的表进行 Streaming Join，对流量日志主要是做一些通用ETL 处理，将非结构化的数据结构化，关联通用的维度字段；
数仓建模—物理数据模型
04-19 7万+
物理数据模型指定如何在数据库中构建数据模型。它概述了所有表结构，包括列名、数据类型、列约束、主键和外键以及相关表列的索引、表之间的关系、存储过程和视图。创建物理数据模型的责任通常由数据库管理员和开发人员承担。信息系统和软件应用程序严重依赖于与物理数据库的交互。物理数据模型需要正确设计和实现。一旦现有应用程序的数据被插入到数据库中，修改物理数据模型就具有挑战性。
实时数仓详解
Shockang的博客
06-30 3568
本文讨论了实时数仓（RTDW）的背景、定义、优势和挑战、架构、应用案例以及技术实现。实时数仓是一种现代化的数据仓库，具有大数据规模的小数据语义和性能。它可以处理实时数据、最新数据和历史数据，并且能够跨数据域进行相关性分析。实时数仓具有更快的数据到达和查询速度，可以在集成且安全的平台上完成所有功能。 实时数仓的优势包括更快的决策、数据民主化、个性化的客户体验、提高业务敏捷性和解锁新的业务用例。然而，实时数仓也面临着**ETL性能**和**复杂实时计算场景**等挑战。
数仓建模流程
SunnyRivers
10-12 1007
数仓建模中的“建模”是一个将数据有序组织和存储起来的过程，旨在提高数据的使用效率和降低使用成本。规范定义主要是定义指标体系，原子指标、修饰词、时间周期和派生指标。指标体系指标体系包含原子指标、派生指标、修饰类型、修饰词、时间周期。原子指标/度量原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。派生指标派生指标=一个原子指标+多个修饰词（可选）+时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。
数仓建模—数据生命周期管理
06-28 4万+
确定适用于数据集的存储类型后，就可以评估基础架构是否存在任何安全漏洞，以及是否可对数据进行各种不同类型的处理，例如数据加密和数据转换，以保护企业免受恶意行为实施者的威胁。一个出色的 DLM 流程提供针对企业数据的结构和组织，帮助实现流程中的关键目标，包括数据安全性和数据可用性。任何所存储数据的副本都作为备份，以防出现数据删除或数据损坏等情况，防止对数据的意外更改以及包括恶意软件攻击在内的蓄意破坏。特定的数据所经历的⽣命周期由实际的业务场景所决定，并⾮所有的数据都会完整的经历六个阶段。
数仓基础（六）：数仓架构演变
Lansonli（蓝深李）的博客
08-23 1691
但是很快，他们也发现自己陷入了某种困境：随着数据集市的不断增多，这种架构的缺陷也逐步显现，公司内部独立建设的数据集市由于遵循不同的标准和建设原则，以致多个数据集市的数据混乱和不一致，解决以上问题，还需回归到范式建模。在Lambda架构中，为了计算一些实时指标，就在原来的离线数仓基础之上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造：把消息发送到消息队列中（大数据中常用Kafka），实时计算去消费消息队列中的数据，完成实时指标计算，推送到下游的数据服务中去，由数据服务层完成离线与实时结果的合并。
电商数仓6.0 电商数仓6.0 电商数仓6.0
02-09
电商数仓6.0的推出，正是为了解决这些需求而生，它代表了一个全新的数据存储和管理解决方案。 电商数仓6.0不仅仅是版本号的更新，它更是对电商数据处理能力的一次飞跃。相较于之前的版本，6.0版本在性能上做了显著...
flink实时数仓5.0flink实时数仓5.0flink实时数仓5.0flink实时数仓5.0
02-09
在构建实时数仓的场景中，Flink因其低延迟和高吞吐的特性脱颖而出，成为构建实时数据处理系统的热门选择。 实时数仓的建设与传统的数据仓库有所不同。它更加注重数据的实时性和准确性，以便能够快速响应业务场景的...
车险离线数仓项目.txt
09-07
### 车险离线数仓项目概述 在大数据领域，构建有效的数据仓库（Data Warehouse，简称DW或DWH）是实现数据驱动决策的关键步骤之一。车险离线数仓项目是一个典型的数据仓库构建案例，它主要应用于汽车保险行业的数据...
京东零售流量数仓架构建设
08-23
京东零售流量数仓架构建设是京东在大数据处理领域的一个重要实践，它涵盖了用户在京东页面上的行为数据收集、处理和分析。流量数据来源于移动端、PC端、线下店、外部采买及合作商等多个渠道，通过SDK和JS等方式进行...
尚硅谷大数据项目电商数仓6.0学习记录 p45拦截器代码
02-10
在大数据领域，尚硅谷作为一个知名的在线教育品牌，为广大从事大数据行业的人士提供了一系列的课程，其中包括电商数仓的构建与管理。本学习记录主要针对尚硅谷大数据项目电商数仓6.0版本的内容进行记录，特别关注了...
中孚密保卫士是由中孚信息股份有限公司开发的一款信息安全产品，主要用于终端计算机的保密管理和数据防泄漏 它主要面向政府机关、军工单位、科研院所等对信息安全有较高要求的涉密单位，帮助其实现对涉密信息的全
08-14
终端保密管理：对计算机终端的操作行为进行监控和审计，防止违规外联、非法拷贝、打印、截屏等行为。 数据防泄漏（DLP）：通过内容识别、加密、权限控制等手段，防止敏感或涉密数据通过U盘、网络、邮件等途径泄露。 文件加密与权限控制：对涉密文件进行透明加密，确保文件在授权范围内使用，防止未授权人员查看或传播。 行为审计与日志记录：详细记录用户的操作行为（如文件访问、外发、打印等），便于事后追溯和审计。 违规外联监控：防止涉密计算机违规连接互联网或其他非授权网络，保障网络边界安全。 移动存储介质管理：对U盘、移动硬盘等设备进行授权管理，区分普通盘和专用盘，防止非法数据拷贝。
Python批量发送短信验证码的实现方法.doc
08-14
Python批量发送短信验证码的实现方法.doc
信号处理领域中经验模态分解(EMD)对复杂信号进行IMF分量提取与应用
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了经验模态分解（EMD）这一强大的信号处理技术，详细解释了EMD如何将复杂信号分解为多个内在模态函数（IMF）分量，从而揭示信号的局部特征。文中不仅提供了理论背景介绍，还给出了具体的Python代码实例，展示了EMD在去除心电图基线漂移和分析多层信号方面的实际应用场景。同时指出了EMD存在的局限性和优化方法，如边界效应和模态混叠问题及其解决方案。 适合人群：从事信号处理相关工作的研究人员和技术人员，尤其是对非平稳信号处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要从复杂信号中提取有用信息的各种场合，如金融数据分析、生物医学工程等领域。目标是帮助读者掌握EMD的基本原理和具体应用，提高处理非平稳信号的能力。 阅读建议：建议读者结合提供的代码片段动手实践，深入理解EMD的工作机制以及如何针对不同类型的数据选择合适的参数设置。
神经网络基础知识的入门教学指南
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4a0cf578c0a4 神经网络基础知识的入门教学指南（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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