在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...Python 对给定的矩阵进行行和列排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54849139 题目：请编写一个程序，按升序对栈进行排序，要求最多只能使用一个额外的栈存放临时数据
3、运维如何对hive进行调度 将hive的sql定义在脚本当中； 使用azkaban或者oozie进行任务的调度； 监控任务调度页面。...Repetition level和Definition level都是较小的整数值，可以通过RLE算法对其进行压缩，进一步降低存储空间；Parquet文件以二进制方式存储，不可以直接读取和修改，Parquet...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。 雪花模型 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩。 优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
运维如何对hive进行调度 将hive的sql定义在脚本当中； 使用azkaban或者oozie进行任务的调度； 监控任务调度页面。 4....算法对其进行压缩，进一步降低存储空间。...和Parquet类似，ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。 2. 雪花模型 ? 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...数据存储及压缩： 针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet，压缩格式一般使用snappy。相比与textfile格式表，orc占有更少的存储。
-改进了Stream API支持在IntelliJ IDEA 中，我们改进了对Stream API的支持，因此它现在可以检测收集未排序集合的已排序流。...- 在修订版中浏览存储库如果您使用Git进行版本控制，您现在可以根据任何给定的修订来探索存储库的状态。...在“修订”操作中使用新的“ 浏览存储库”（可从VCS日志的上下文菜单或文件历史记录中获取），以在“ 项目工具”窗口中打开所需的存储库状态。...6、组态- 项目配置在IntelliJ IDEA 中，您可以在添加新存储库时排除某些传递依赖项。单击库属性编辑器中的新配置操作链接。...使用新... | Angular Dependency ...ng在不使用终端的情况下安装支持使用add 进行安装的库的操作。
（1）多维模型：若用纯多维数据库管理系统作为 DW 的管理平台，则多维数据模型既是数据仓库的概念模型，又是数据仓库的逻辑模型，而多维数据集都存储在多维数据库中。...（2）星形模型：星形模型由一个事实表和多个维度表的连接表示多维数据模型，其中矩形表示事实表，凹圆角矩形表示维度表，并用直线表示其间的主键-外键联系。...星形模型是多维数据模型在关系数据库中的组织和存储结构描述，即它是多维数据模型的关系模型表示方法。因此，星形模型是多维数据模型的一种逻辑模型。...（3）雪花模型：雪花模型是星形模型按照关系数据库规范化理论对维度表进行分解的结果。其目的是消除数据冗余，同时增加更多对事实进行细节描述的信息，提高查询分析的灵活性。...通过位图索引，可以加速对维度属性的查询，提高数据仓库的性能和响应速度。
局域网在计算机配置的数量上没有太多的限制，少的可以只有两台，多的可达几百台。传统上，局域网使用广播技术，而广域网则使用交换技术。 4）个人区域网（PAN）。...2）点对点网络 每条物理线路连接一对计算机。如果通信的两台主机之间没有直接连接的线路，那它们之间的分组传输就要通过中间结点的接受、存储和转发，直至目的结点。...按网络的拓扑结构，主要分为星形、总线形、环形和网状形网络等。 星形、总线和环形网络用于局域网，网状形网络多用于广域网。 1）星形网络。 每个终端或计算机都以单独的线路与中央设备相连。...星形网络便于集中控制和管理，因为端用户之间的通信必须经过中央设备。缺点是成本高、中央结点对故障敏感。 2）总线形网络 用单根传输线把计算机连接起来。总线形网络的优点是建网容易、增减结点方便、节省线路。...有规则型和非规则型两种。其优点是可靠性高，缺点是控制复杂、线路成本高。 以上四种基本的网络拓扑结构可以互联组织成为更复杂的网络。 4.按使用者分类 1）公用网 它是指电信公司出资建造的大型网络。
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop集群中的HDFS，然后使用Hive来处理数据。...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布； 雪花模型 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...ORDER BY： ORDER BY 用于在 Reduce 阶段对整个数据集进行全局排序，即对最终的查询结果进行排序。...，以减少小文件数量和存储占用。...分桶将数据分成固定数量的桶，可以根据桶的编号进行数据聚合和筛选。 数据压缩： 在Hive中使用数据压缩可以减少存储空间，提高IO性能。
大数据平台当中的数据仓库，往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理，这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量，对于工程师来说，也需要细细规划。...它更多用于数据的整合和一致性质量。 2、维度建模 维度建模，Ralph Kimball博士最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表、维表来构建数据仓库、数据集市。这种方法很多人称之为星形模型。...星形模型之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，比如按照维进行了预先的排序、分类、统计等。通过这些预处理，能够极大地提升数据仓库的处理能力。...如果设计适当，通过星形连接将数据传递给最终用户是非常高效的。为了提高传递信息的效率，必须收集并吸收最终用户的请求。最终用户使用数据的过程是要定义什么样的多维结构的核心。...Data Vault是对ER模型更近一步的规范化，由于对数据的拆解更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂，适合数据仓库底层构建，目前实际应用场景较少。
维度建模关键概念 度量和环境 维度建模是支持对业务过程的分析，所以它是通过对业务过程度量进行建模来实现的。 那么，什么是度量呢？...维度属性是查询约柬条件（ SQL where 条件）、分组（ SQL group 语句）与报表标签生成的基本来源在查询与报表需求中， 属性用 by （按）这个单词进行标识。...雪花架构是对星形架构维度表的规范化，比如上述的商品表例子，在雪花架构中，其每一行仅存储品牌 ID ，而品牌的所有其他信息（包括品牌名称、拥有者、注册地等所有描述信息）都存储在单独的品牌维度表内。...星形架构牺牲了部分存储的冗余，但是带来了使用上的极度便捷，也使下游用户的使用和学习成本变得非常低。...定义粒度之后，事实和度量一般也很容易确定，比如超市的订单活动，相关的度量显然是销售数量和销售金额。
局域网在计算机配置的数量上没有太多的限制，少的可以只有两台，多的可达几百台。 传统上，局域网使用广播技术，而广域网使用交换技术。...2.2 点对点网络 点对点网络指的是每条物理线路连接一对计算机。若通信的两台主机之间没有直接连接的线路，则它们之间的分组传输就要通故宫中间结点进行接收、存储和转发，直至目的结点。...按网络的拓扑结构，主要分为总线形、星形、环形和网状网络等，如下所示： 星形、总线形和环形网络多用于局域网，网状网络多用于广域网。 3.1 总线形网络 总线形网络是指用单根传输线把计算机连接起来。...星形网络便于集中控制和管理，因为端用户之间的通信必须经过中央设备。缺点是成本高、中央设备对故障敏感。 3.3 环形网络 环形网络指的是所有计算机接口设备连接成一个环。...其中大多数城域网和局域网使用的多事以太网技术，因此城域网又可以并入局域网中进行讨论。 按传输技术分类：1. 广播式网络、2.点对点网络。
1.2 维度表 维度表示要对数据进行分析时所用的一个量，比如你要分析产品销售情况，你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按…分析就构成一个维度。...星形模式的维度建模由一个事实表和一组维度表成，且具有以下特点： a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联； b....以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布； ? 2.2 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...ODS层数据的来源方式： 业务库 经常会使用sqoop来抽取，比如我们每天定时抽取一次。在实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。...ODS 数据准备层 功能 ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响 建模方式及原则： 从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一致
Apache Kylin简介 Apache Kylin的特殊之处，在于采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回...在传统BI领域中，数据仓库的数据存储在Oracle、MySQL等数据库中，而在大数据领域中最常用的数据仓库就是Apache Hive，Hive也是Apache Kylin默认的数据源。...与之对应的是OLTP（Online Transaction Process），联机事务处理，侧重于数据库的增删查改等常用业务操作。 ③维度和度量 维度和度量是数据分析中的两个基本概念。...例如，可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。 通常，在单个查询中检索数千个或数百万个事实行，其中对结果集执行数学方程。...⑤事实表和维度表 事实表（Fact Table）是指存储事实记录的表，如系统日志、销售记录等，并且是维度模型中的主表，代表着键和度量的集合。
2、多维数据库管理系 多维数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，负责对多维数据库进行统一管理和控制，并为用户和应用程序提供访问多维数据库的方法等。...星形模型是多维数据模型在关系数据库中的组织和存储结构描述，即它是多维数据模型的关系模型表示方法。因此，星形模型是多维数据模型的一种逻辑模型。...（5）无法表达 “多对多” 的联系。 （三）雪花模型 1、雪花模型的概念 雪花模型是星形模型按照关系数据库规范化理论对维度表进行分解的结果。...2、雪花模型优势 因为雪花模型是对星形模型维度表进行分解和规范化的结果，所以具有如下优势： （1）减少了一定数据冗余量，节约了许多存储空间; （2）处理复杂维度和更新维度更加容易； （3）表示“...索引使用：每当需要将事实表和维度表进行连接运算时，就直接利用链接索引项的指针进行连接运算。
为了告诉Angular这是一个管道，应用从主Angular库导入的@Pipe注解。 @Pipe注解允许您定义将在模板表达式中使用的管道名称。 它必须是有效的Dart标识符。...使用JsonPipe进行调试：JsonPipe提供了一种简单的方法来诊断离奇失败的数据绑定，或者检查未来绑定的对象。 纯净的管道和纯粹的功能 纯管道使用纯功能。...下一步 管道是封装和共享常见显示值转换的好方法。 像样式一样使用它们，将它们放入模板表达式中，以丰富视图的吸引力和可用性。 在API参考中探索Angular的内置管道库。...该列表可能按以下方式按英雄name和planet属性排序： Angular团队和许多经验丰富的Angular开发人员强烈建议将过滤和排序逻辑移植到组件本身中。
维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种小型数据仓库。 1.1 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。...1.2 维度表 维度表示要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按..分析就构成一个维度。...星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点： 维表只和事实表关联，维表之间没有关联； 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； 以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布...2.2 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...总结 好了本篇文章就分享到这里了，本篇文章主要讲解了维度模型三种模式，在设计数仓的时候尽量将表设计为星星模型和雪花模型这样的话我们在实现功能的时候就比较简单，原因是星星模型和雪花模型架构基本上是一对多的
数据立方体是一种多维数据模型，下面介绍一下多维模型的相关概念： • 多维数据模型：为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实表和维度表的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP...之所以这么叫是为了让用户更容易想象，方便解释和说明，同时也为了和传统的关系数据库中的二维表进行区分。...多维数据模型的模式主要有星形模式、雪花模式和事实星座模式。 星形模式 它是最常见的模式，它包括一个大的中心表（事实表），包含了大批数据但是不冗余；一组小的附属表（维表），每维一个。...由于Key是由各维度值拼接在一起，从其中找出要聚合的维度，去掉它的值成新的Key，并对Value进行操作，然后把新Key和Value输出，进而Hadoop MapReduce对所有新Key进行排序、洗牌...cuboid（1111）时，使用旧的“逐层”算法，Mapper将向Hadoop输出1百万条记录;使用快速立方算法，在预聚合之后，它只向Hadoop输出[distinct A，B，C，D]记录的数量，这肯定比源数据小
一个分店的销售数据表，如表所示，分店的销售按照时间维（按季度组织）和商品维（按所售商品的类型组织）表示： XX武汉分店 时间（季度） 商品（类型）（单位：台） 笔记本 台式机 Q1 408 887...需要注意的是，数据立方体只是对多维数据存储的一种抽象，数据的实际物理存储方式并不等同于它的逻辑表示。...二、数据模型 在数据库设计中，通常使用的是实体—联系数据模型，数据的组织由实体的集合和他们之间的联系组成，这种数据模型适用于联机事务处理。...数据仓库可以使用两种原语进行定义，一种是立方体定义，一种是维定义。...这种通过定义数据库模式中属性的全序或偏序的概念分层称作模式分层。 概念分层也可以通过对维或属性值的离散化或分组来定义，产生集合分组分层。
执行的过程涉及到计算和存储。 有的人觉得Hive跑Map-Reduce计算这个过程太慢了，所以就不用Map-Reduce，用别的计算引擎，比如用MPP架构来跑，但存储没变......有的人觉得，存储在HDFS去拿数据太慢了，改个存储的地方，不从HDFS拿... 有的人觉得，这啥破玩意，计算和存储我都改了，用我的框架一站式给你解决掉......那如果我按天的维度先做好对每个用户的统计，写到一张表中，等到用户按日期检索的时候是不是就很快了（因为我已经按天聚合了一次数据，这张表比起原来的原始表数量会大大减少） kylin就是用预聚合这种思路来提高查询的速度...官方已经帮我们解答了： 定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果...Cube 的最大物理维度数量 (不包括衍生维度) 是 63，但是不推荐使用大于 30 个维度的 Cube，会引起维度灾难。
◆ DWS层 应用层汇总层主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。 ?...◆ 数据存储 随着公司的规模不断扩张，产生的数据也越来越到，像一些大公司每天产生的数据量都在PB级别，传统的数据库已经不能满足存储要求，目前hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案...◆ 数据同步 数据同步是指不同数据存储系统之间要进行数据迁移，比如在hdfs上，大多业务和应用因为效率的原因不可以直接从HDFS上获取数据，因此需要将hdfs上汇总后的数据同步至其他的存储系统，比如mysql...1、 星形模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式，下图展示了使用星形模式进行维度建模的关系结构： ?...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布 2、雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构： ?
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