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Google谷歌搜索引擎镜像入口网址大全导航,谷歌搜索引擎镜像站

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全栈程序员站长
发布于 2022-09-30 13:08:22
发布于 2022-09-30 13:08:22
14.4K0
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

当我们需要使用谷歌搜索一些学习资料的时候,就需要借助Google谷歌搜索引擎镜像网站,很多同学不知道有哪些可以使用的谷歌搜索引擎镜像站,下面办公人导航就和大家分享Google谷歌搜索引擎镜像入口网址大全导航。

1.google谷歌搜索引擎镜像站网址 这类谷歌镜像网站界面和谷歌搜索的网站界面一样,搜索结果也是一样的。

2.谷歌搜索非原版镜像 这类谷歌镜像站的界面和谷歌搜索网站的界面不一样,是搜索结果是一样的。

3.google谷歌镜像发布站导航站 建议大家收藏使用谷歌镜像像入口网址导航,收录的网址比较全,而且会经常更新,因为此类网站网址有时候比较容易失效。

办公人导航需要提醒的是以上类型的Google谷歌搜索引擎镜像入口网址大全都并非是谷歌搜索引擎官方网站,所以大家不要登陆个人的谷歌账号,仅可用来查找学习资料使用。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/195209.html原文链接:https://javaforall.cn

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022年9月10日 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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维度模型数据仓库(四) —— 初始装载
(三)初始装载         在数据仓库可以使用前,需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载,一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如,数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日,而用户希望装载两年的历史数据,那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据,之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前,必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载,也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤,包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。         设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据,并了解数据源的特性,例如文件类型、记录结构和可访问性等。表(三)- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息,包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图,因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中,客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表,customer_dim和product_dim表相对应。另一方面,销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
用户1148526
2022/12/02
6690
维度模型数据仓库(四) —— 初始装载
维度模型数据仓库(五) —— 定期装载
(四)定期装载         初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次,然而,必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。本篇说明执行定期装载的步骤,包括识别源数据与装载类型、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试定期装载过程。         从源抽取数据导入数据仓库有两种方式,可以从源把数据抓取出来(拉),也可以请求源把数据发送(推)到数据仓库。影响选择数据抽取方式的一个重要因素是源数据的可用性和数据量,这基于是抽取整个源数据还是仅仅抽取自最后一次抽取以来的变化。考虑以下两个问题:
用户1148526
2022/12/02
4210
维度模型数据仓库(五) —— 定期装载
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(二)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51837457
用户1148526
2019/05/25
2.4K0
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(四)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51943736
用户1148526
2019/05/25
5150
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(九)
九、退化维度 本节讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量,简化维度数据仓库模式。简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度,此时需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中,然后删除退化的维度。 1. 退化订单维度 本小节说明如何退化订单维度,包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要识别数据,分析从来不用的数据列。例如,订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节,还需要订单号。因此,在退化订单维度前,要把订单号迁移到sales_order_fact表。下图显示了迁移后的模式。
用户1148526
2019/05/25
4140
Kettle构建Hadoop ETL实践(八-2):维度表技术
数据仓库中的关联实体经常表现为一种“父—子”关系。在这种类型的关系中,一个父亲可能有多个孩子,而一个孩子只能属于一个父亲。例如,通常一名企业员工只能被分配到一个部门,而一个部门会有很多员工。“父—子”之间形成一种递归型树结构,是一种比较理想和灵活的存储层次关系的数据结构。本小节说明一些递归处理的问题,包括数据装载、树的展开、递归查询、树的平面化等技术实现。销售订单数据仓库中没有递归结构,为了保持示例的完整性,将会使用另一个与业务无关的通用示例。
用户1148526
2020/11/12
2.5K0
Kettle构建Hadoop ETL实践(八-2):维度表技术
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(一)
一、增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本节说明如何在客户维度表和销售订单事实表上添加列,并在新列上应用SCD2,以及对定时装载脚本所做的修改。假设需要在客户维度中增加送货地址属性,并在销售订单事实表中增加数量度量值。 先看一下增加列时模式发生的变化。 修改后源数据库模式如下图所示。
用户1148526
2019/05/25
5620
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十三)
十三、无事实的事实表 本节讨论一种技术,用来处理源数据中没有度量的需求。例如,产品源数据不包含产品数量信息,如果系统需要得到产品的数量,很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品(计什么数)和日期(什么时候计数)维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 1. 产品发布的无事实事实表 本小节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表,包括新增和初始装载product_count_fact表。下图显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式(只显示与product_count_fact表有关的表)。
用户1148526
2019/05/25
3990
维度模型数据仓库(六) —— 增加列
(五)进阶技术         1. 增加列         数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本篇先讨论如果需要增加列,模式会发生怎样的变化。然后进一步说明如何在客户维度和销售订单事实表上添加列,并在新列上应用SCD2。假设需要在客户维度中增加送货地址属性,并在销售订单事实表中增加数量度量值。
用户1148526
2022/12/02
8470
维度模型数据仓库(六) —— 增加列
维度模型数据仓库(十) —— 快照
(五)进阶技术         5. 快照         前面实验说明了处理维度的扩展。本篇讨论两种事实表的扩展技术。         有些用户,尤其是管理者,经常会要看某个特定时间点的数据。也就是说,他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种处理事实表扩展的技术。         周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如,一个月销售订单周期快照是每个月底时总的销售订单金额。         累积快照用于跟踪事实表的变化。例如,数据仓库可能需要累积(存储)销售订单从下订单的时间开始,到订单中的商品被出库、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点,销售订单处理状态的累积快照。         下面说明周期快照和累积快照的细节问题。         周期快照         本节以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。         首先需要添加一个新的事实表。图(五)- 5-1中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。该表中有两个度量值,month_order_amount和month_order_quantity,这两个值是不能加到sales_order_fact表中的。不能加到sales_order_fact表中的原因是,sales_order_fact表和新的度量值有不同的时间属性(数据的粒度不同)。sales_order_fact表包含的是每天一条记录。新的度量值要的是每月的数据。使用清单(五)- 5-1里的脚本建立month_end_sales_order_fact表
用户1148526
2022/12/02
7440
维度模型数据仓库(十) —— 快照
Kettle构建Hadoop ETL实践(九):事实表技术
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术,并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展,分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样,也会从概念开始认识这些技术,继而给出常见的使用场景,最后以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
用户1148526
2020/11/26
6.3K0
Kettle构建Hadoop ETL实践(九):事实表技术
维度模型数据仓库(九) —— 角色扮演维度
(五)进阶技术         4. 角色扮演维度         当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如,一个销售订单有一个是订单日期,还有一个交货日期,这时就需要引用日期维度表两次。         本篇将说明两类角色扮演维度的实现,分别是表别名和数据库视图。这两种都使用了MySQL的功能。表别名是在SQL语句里引用维度表多次,每次引用都赋予维度表一个别名。而数据库视图,则是按照事实表需要引用维度表的次数,建立相同数量的视图。         修改数据库模式         使用清单(五)-4-1里的SQL脚本修改数据库模式。分别给数据仓库里的事实表sales_order_fact和源数据库中订单销售表sales_order增加request_delivery_date_sk和request_delivery_date列。图(五)- 4-1 显示了修改后的模式。
用户1148526
2022/12/02
6850
维度模型数据仓库(九) —— 角色扮演维度
Kettle构建Hadoop ETL实践(八-1):维度表技术
前面文章中,我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能,如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程,使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术,以最简单的“增加列”开始,继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后,我们以销售订单数据仓库为例,给出Kettle实现和测试过程。
用户1148526
2020/11/12
3.8K0
Kettle构建Hadoop ETL实践(八-1):维度表技术
维度模型数据仓库(八) —— 维度子集
(五)进阶技术         3. 维度子集         有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度小,因此更易使用,查询也更快。         本篇中将准备两个特定维度,它们均取自现有的维度:月份维度(日期维度的子集),Pennsylvania州客户维度(客户维度的子集)。清单(五)-3-1里的脚本用于建立月份维度,并从日期维度初始装载月份维度。注意月份维度不包含promo_ind列,该列不适用月层次上,因为一个月中可能有多个促销期。促销标记适用于日层次。
用户1148526
2022/12/02
5620
维度模型数据仓库(八) —— 维度子集
基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十五)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52165035
用户1148526
2019/05/25
5400
OushuDB入门(五)——ETL篇
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80281643
用户1148526
2019/05/25
1.4K0
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术
三、维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快。 本节中将准备两个特定维度,它们均取自现有的维度:月份维度(日期维度的子集),Pennsylvania州客户维度(客户维度的子集)。 1. 建立月份维度表 执行下面的脚本建立月份维度表。注意月份维度不包含promo_ind列,该列不适用月层次上,因为一个月中可能有多个促销期,而且并不是一个月中的每一天都是促销期。促销标记适用于天这个层次。
用户1148526
2019/05/25
6100
HAWQ取代传统数仓实践(三)——初始ETL(Sqoop、HAWQ)
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
用户1148526
2018/01/03
1.6K0
HAWQ取代传统数仓实践(三)——初始ETL(Sqoop、HAWQ)
维度模型数据仓库(十三) —— 退化维度
(五)进阶技术         8. 退化维度         本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量,简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中,然后删除退化的维度。         退化订单维度         本节说明如何退化订单维度,包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据,分析从来不用的数据列。例如,订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节,还需要订单号。因此,在退化订单维度前,要把订单号迁移到sales_order_fact表。图(五)- 8-1显示了迁移后的模式。
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2022/12/02
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维度模型数据仓库(十三) —— 退化维度
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 环境搭建(三)
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