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最新推荐文章于 2025-05-20 21:30:27 发布
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分类专栏： 大杂烩 文章标签： adobe 百度
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      最近看文献快看瞎了，眼睛真是有点扛不住，然后就百度找PDF护眼设置，还真被我找到，大家可以试试，非常不错。

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数据仓库ETL设计：从理论到实践的完整指南
AI天才研究院
04-28 932
本文旨在为数据工程师、架构师和分析师提供ETL设计的全面指导，涵盖从基础概念到高级实现的所有关键方面。我们将探讨ETL在数据仓库生态系统中的角色，分析各种设计模式和最佳实践，并通过实际代码示例展示如何构建可扩展、可靠的ETL管道。文章首先介绍ETL的基本概念和数据仓库背景，然后深入探讨ETL设计的核心组件和架构模式。接着，我们将通过数学模型和算法原理分析ETL的性能特征，并通过实际代码示例展示实现细节。最后，讨论ETL在现代数据平台中的演进趋势和未来发展方向。ETL。
大数据集成性能优化：从ETL到ELT的演进之路
大数据洞察的博客
05-03 991
随着企业数据量呈指数级增长（年均增速超40%），传统ETL架构在处理PB级数据时面临性能瓶颈。本文旨在通过对比分析ETL与ELT架构的技术差异，揭示ELT在分布式计算、存储计算分离等场景下的性能优势，为数据工程师提供从架构设计到代码实现的全链路优化方案。内容覆盖技术原理、算法实现、实战案例及工具选型，适用于数据集成系统的设计与优化场景。技术演进背景与核心概念对比分布式计算原理与架构优化模型ETL/ELT核心算法实现与性能对比数学模型量化分析与调优策略基于Spark的实战案例开发。
在大数据开发中ETL是指什么？
assjqwerrt的博客
03-19 1133
大数据时代的ETL已演变为包含数据采集、质量治理、实时处理在内的复杂生态系统。工程师需兼具分布式系统调优、数据建模和云原生技术等多维度能力。随着技术的演进，ETL将逐渐从显性流程转变为隐式的智能数据流水线，但其作为数据价值挖掘第一公里的核心地位，仍将长期不可动摇。未来的数据竞争，本质上是ETL能力的竞争——谁能更高效、更智能地完成从数据到智慧的跃迁，谁就将掌握数字时代的主动权。可私聊卫星wwwpscscn111。
现代数据架构：灵活、可扩展与低延迟
XianxinMao的博客
02-21 568
现代数据架构的核心特征包括灵活性、可扩展性和低延迟访问能力，这些特性使其能够有效应对多样化的数据类型和来源。通过抽象层隐藏底层复杂性，架构支持数据的发现、安全、集成和高效查询。云计算、容器化和AI/ML技术的快速发展进一步推动了数据架构的演进，使其更加敏捷、自动化和智能化。Lambda架构和Lakehouse架构通过结合批处理和流处理，提供了灵活且高效的数据处理解决方案，增强了架构的实用性和适应性。数据治理作为不可或缺的一部分，确保了数据的安全性、隐私性和合规性，为组织提供了可信赖的数据基础
现代数据栈，谁主沉浮？
大数据，大模型，服务器，技术、架构，方案
06-01 1892
2022年已经没有人谈大数据这个概念，不是它失败了，恰恰是因为它成功了。成功技术的吊诡之处在于，它最终会被认为是理所当然，消失在背景音中。随着SaaS的普及和深入，数据驱动成为共识，云计算以及云端数据仓库的发展，逐渐有了现代数据技术栈这个新的数据生态体系。现代数据栈（MDS）主要是在欧美，确切的来讲是美国近几年出现的一个称呼，我们可以把它理解为一套新的数据生态体系。现代数据技术栈通常是指构成云原生数据平台的一组技术，对比传统的数据平台，使用它们可以大大的降低复杂度，这个技术栈的构成组件
Mastering Spark for Data Science：通过spark进行数据科学
wangjunji34478的专栏
04-20 658
Spark对数据科学世界的影响令人震惊。 自从Spark 1.0发布至今还不到3年，但Spark已经被公认是任何大数据架构的全能内核。 大约在此期间，我们在巴克莱银行采用了Spark作为我们的核心技术，这被认为是一个大胆的举动。 现在可以肯定，Spark是任何大数据科学项目的起点。 第1章，大数据科学生态系统，本章介绍了通过大规模数据获得成功的方法和随附的生态系统。它着重于将在后面的章节中使用的...
网易数帆数据生产力方法论
weixin_38754337的博客
04-02 804
导读：2021年，网易数帆大数据团队正式提出数据生产力的理念，数据生产力从广义上讲，是指“通过使用数据，带来组织生产力的提升”；从狭义上讲，是指“数据采集、清洗、加工、可视化等数据处理和数据治理的软件生产能力以及持续运营能力”。数据生产力的愿景是构建“人人用数据，时时用数据”的企业数据文化，愿景代表的是目标和方向，支撑这个目标的达成，必然需要一系列的方法论。方法论，是以解...
数据质量监控在大数据集成中的落地实践
大数据洞察的博客
05-02 920
在企业数字化转型中，大数据集成面临数据源异构化（如关系型数据库、NoSQL、日志文件、API接口）、数据规模指数级增长（日均TB级增量）、业务需求快速迭代等挑战。据Gartner调研，73%的企业数据存在质量问题，直接导致数据分析误差率提升40%以上。本文聚焦数据集成过程中（从数据采集到数据服务）的数据质量监控体系建设，涵盖技术架构设计、算法实现、工具选型、项目落地等全流程，提供可复用的工程化解决方案。基础理论：数据质量核心维度与监控架构技术实现：算法原理、数学模型与代码实践工程落地。
湖仓一体架构下的数据研发及管理
shuzaokeji的博客
11-14 1206
在数字时代，数据无疑是企业发展的基石。面对企业海量大数据场景下的联机交易、非结构化数据治理的需求，以及数据仓库/数据湖架构的局限，湖仓一体架构下兼备数据湖的灵活性和数据仓库的成长性，并融合了两种架构的优势，底层多套存储系统并存且互相数据共享，形成了资源池，上层各引擎可以通过一体的封装接口访问，实现了联机交易和联机分析的同时支持。以维度建模为理论基础进行体系化建模，以事前治理的理念驱动，让元数据贯穿其中的建模流程，上承指标、维度的定义，下接实际的数据生产，提前对数据进行规范约束，减少后期的数据治理的复杂度。
构建实时、融合的湖仓一体数据分析平台：基于 Delta Lake 与 Apache Iceberg
大刘讲IT
04-09 993
传统数据仓库在处理现代数据需求时面临诸多限制，包括高昂的存储和计算成本、处理海量多样化数据的能力不足、以及数据从产生到可供分析的端到端延迟过高。同时，虽然数据湖提供了低成本、灵活的存储，但往往缺乏数据可靠性、治理能力和查询性能，导致所谓的"数据沼泽"问题。这种两层架构（数据湖 + 数据仓库）导致了数据冗余、架构复杂和运维成本增加。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;传统数据架构问题高成本数据延迟高数据沼泽问题架构复杂湖仓一体解决方案低成本云存储。
大数据建模中的数据血缘分析：追踪数据流动与转换
大数据洞察的博客
04-23 825
数据来源复杂：多数据源（数据库、API、文件）导致数据 lineage 难以追踪转换逻辑模糊：ETL/ELT流程中的复杂处理步骤形成数据黑箱质量问题定位难：数据错误发生时无法快速追溯到上游影响节点合规要求提升：GDPR、CCPA等法规强制要求数据流向可审计本文聚焦数据血缘分析技术体系，从原理建模、算法实现、工程落地到应用场景展开深度解析，帮助技术人员构建完整的数据流动追踪能力。基础理论：定义数据血缘核心概念，构建技术框架技术实现：图论模型、算法设计与代码实现。
ETL vs. ELT：数据集成的最佳实践是什么？
Tapdata 技术博客
07-26 1123
本文将尝试通过具体鲜活的企业数据中台案例，帮助大家直观感受 ELT 以及 ETL 这两种架构的区别与各自的优劣势，从而找到更适合自身发展需求的方案。
深入解析ETL与ELT架构：数据集成技术的演进与发展
2301_77700816的博客
06-04 895
ETL（Extract, Transform, Load）架构是传统的数据集成方式，它将数据从源系统提取出来，经过一系列转换处理后，再加载到目标系统中。ELT（Extract, Load, Transform）架构是近年来兴起的一种数据集成方式，它将数据提取和加载到目标系统后，再进行转换处理。数据加载（Load）：将提取的数据直接加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖等。数据加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖等。数据质量：数据加载到目标系统后进行转换，可能导致数据质量问题。
数仓：数仓从ETL到ELT架构的转化以及俩者的区别
GIS摆渡人
08-01 616
分布式数据库技术正在迅速发展，随着数据处理的实时性需求越来越高，公司在管理数据处理的过程中，开始从ETL方案，逐渐转向ELT方案。ETL（Extract-Transform-Load），是对数据进行抽取、转换、加载的一系列过程，数据从数据源移动到中间区域（StagingArea），然后再进入数据仓库，所有转换都在数据加载到仓库之前执行。ELT的优势在于，将所有原始数据从多个源移动至一个统一的存储库，并且可以随时地、无限制地访问所有数据。这使得数据分析更加灵活便利。httpshttps。...
数据仓库是什么？常见问题解答
最新发布
Mirrorship的博客
05-20 989
数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可变的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。它是一种集中式的数据存储系统，将来自不同来源的数据整合在一起，使企业能够进行综合分析和报告。
【数据仓库面试题合集①】数据建模高频面试题及解析
晴天彩虹雨的博客
05-16 590
这是《数据仓库面试题合集》系列的第一篇，后续我还会围绕：ETL 设计与调度策略实时数仓建模思路SQL 性能调优数据治理与血缘追踪。
ETL 数据集成与大数据技术的深度剖析
RestCloud的博客
05-20 823
ETL 数据集成与大数据技术的深度剖析
如何优化 Elasticsearch 磁盘空间和使用情况
Elastic 中国社区官方博客
05-19 986
文章由Elastic的Kofi Bartlett撰写，主要讨论了如何有效管理和优化Elasticsearch中的磁盘空间使用。文章首先强调了磁盘管理的重要性，指出磁盘空间不足会导致数据写入停止，而过度分配则会造成资源浪费。接着，文章介绍了Elasticsearch中的水位线阈值，包括低磁盘水位线、高磁盘水位线阈值和磁盘洪水阶段，这些阈值帮助监控磁盘使用情况。文章还提供了处理磁盘过满的几种方法，如删除旧数据、增加存储容量、使用快照与还原技术、减少分片副本数以及设置磁盘使用告警。此外，文章还探讨了如何减少未被充
2025-05-15 代码人生 - 精选文章周刊
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05-16 991
在技术日新月异的时代，前沿工具、开源项目、系统架构以及开发实践正以前所未有的速度发展。如果你是一名软件开发者、架构师、AI 工程师，或是想提升开发效率和系统性能的技术从业者，那么掌握这些最新技术趋势、实用框架与工程实践将为你带来显著收益。 本期周刊精选了涵盖 AI 应用、系统性能优化、云平台构建、数据工程、前端开发 等多个方向的高质量文章。我们依据内容主题进行分类，并辅以简明导语，让你能够按需查阅、轻松复用，快速定位你最关心的技术点。
Python开发与ETL/ELT数据处理挑战解析
5. ETL/ELT证明书：ETL（Extract, Transform, Load）和 ELT（Extract, Load, Transform）是数据仓库中用于数据处理的两种主要方法。该描述表明测试将涉及数据处理流程的创建，需要执行数据提取、转换和加载的过程。...
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