wengad的博客

构建多维度的外部数据使用分析体系，实现接口稳定性、响应时间、使用次数等指标的实时监控与分析，同时完成数据影响分析与血缘分析，支撑数据全生命周期管理。规范数据管理：通过建立统一的外部数据字典与供应商管理机制，实现对外部数据及供应商的标准化管理，明确数据上下架流程，提升数据的可读性与可用性。保障数据安全：通过完善的接入授权机制，明确各主体的外部数据使用权限，实现数据访问的全流程管控，降低安全风险。构建统一的外部数据字典管理体系，实现对外部数据的元数据采集、梳理、维护与查询，确保数据描述的准确性与一致性。

为什么在数据仓库、数据集市、数据湖建模中，要进行模型分层？在数据仓库和数据集市的建模过程中，进行数据分层是不可或缺的，并且是核心设计原则之一。那为什么这样的设计呢？实际上，在我们常见的程序设计、架构设计中，通常也采用如结构化设计、逻辑解耦、分而治之。换到数据仓库建模中，其中的设计原则就是分层，通常会有如ODS层、DWD层、DWS层、DWA层这样的叫法，当然在不同的厂商会有不同的叫法，但是相关模型层的用途是类似的。

本文详细介绍了在CentOS Stream 10虚拟机上非docker化安装Apache Doris 2.1.10单机实验环境的步骤。内容包括：1) 准备OpenJDK 8环境；2) 操作系统配置（修改文件句柄数、虚拟内存区域、关闭swap和防火墙）；3) 创建专用doris用户；4) 部署FE和BE节点，配置元数据和存储路径；5) 启动服务并验证运行状态；6) 通过MySQL客户端注册BE节点；7) 创建测试数据库和表验证安装。该环境适合学习使用，需要至少4核CPU、8GB内存和50GB磁盘空间，重点解决

数据产品是指利用现代信息技术，如大数据、云计算、人工智能等手段，对原始数据进行采集、清洗、整合、分析，并封装成易于使用的服务或应用的产品形态。高度集成化，将复杂的数据处理流程封装，提供简单易用的界面；智能化，内置高级分析算法，能自动发现数据规律和洞察；定制化，可根据不同行业和企业需求进行灵活配置。