可根据业务情况进行新增或者修改（只要维度的单一值已经存在事实表中）。 雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。...在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。...一致性维度 在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。...如果维度表中的数据量较大，出于效率的考虑，应该建立物化视图或者实际的物理表。这样，维度保持一致后，事实就可以保存在各个数据集市中。...虽然在物理上是独立的，但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起，随时可以进行交叉探察等操作，也就组成了数据仓库。
我：嗯嗯，好的。数据库的自增，很容易理解，开发过的人员都知道，在创建表的时候，指定主键auto_increment（自增）便可以实现。...我：「批量申请自增ID」的解决方案可以解决无ID可分的问题，它的原理就是一次性给对应的数据库上分配一批的id值进行消费，使用完了，再回来申请。...我：在设计的初始阶段可以设计一个有初始值字段，并有步长字段的表，当每次要申请批量ID的时候，就可以去该表中申请，每次申请后「初始值=上一次的初始值+步长」。...我：若是数据量比较大的话，重启Redis的时间也会比较长，可以采用Redis的集群方式。 面试官：你能手写一下Redis的生成分布式ID的工具类代码吗？...我：在雪花算法的实现中，若是其前置的时间等于当前的时间，就抛出异常，也可以关闭掉时间回拨。 我：对于回拨时间比较短的，可以等待回拨时间过后再生成ID。 面试官：你可以帮我敲一个雪花算法吗？
大数据技术的应用可以从海量的用户行为数据中进行挖掘分析，根据分析结果优化平台的服务质量，最终满足用户的需求。...hbase的实质意义的批量写设计 4.hbase和增量对接方案设计，hbase二级索引，分页方案设计 5.hive数据仓库设计和维护，数据主题的抽取，数据维度分析 数仓介绍： 雪花模型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上...，而是通过其他维表连接到事实表上时，就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。...增量方案优缺点： 问题 我们DWS中是包含了年、季度、月等维度的结果数据 由于新增了一天的数据，当前年、当前季度、当前月的结果数据就失效 了 需要重新计算 问题在于：DWS表用的失效数据如何处理...方式2: 增加新列，表名当前数据计算的时间 用的时候，取最新时间的即可 优点： 表中存储了历史结果的变更 不会执行删除，不破坏数仓的原则 缺点： 对BI分析来说，需要先过滤最新的数据（
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...可以用描述性的字符串替代空值，例如Unknown等，应避免维度属性使用空值，因为不同的数据库系统在处理分组和约束时，针对空值的处理方法不一致，与事实表关联时也可能关联不上 6.文档属性的标识与指示器，...当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...在建模时选择星型模型还是雪花模型还是需要斟酌些，目前在很多公司很推崇星型模型，但是在我目前工作中遇到需要雪花模型的使用，看是否利大于弊，择优选择模型，不能认真的倔强。...是的就是这么重要，说一下我的理解： 1.理清业务数据：随着数据量和业务数据表的不断扩张，需要我们理清数据作用域，就是做什么的，可以清晰的找到数据来源。
在 Redshift 中创建Group，并且根据用户的角色将用户分配到每个Group，该方法可以控制数据集访问，但缺乏列或行级别粒度的访问控制。 • 仪表板基于哪些数据集构建缺乏可见性。...由于所有数据集市表都是根据用例创建，并且当用户向 DE 团队请求时，有多个表包含重复数据。由于我们没有遵循数据模型（星型或雪花模式），因此在 Redshift 中维护表之间的关系变得非常困难。...仅为存储在 S3 中的数据创建数据目录，这让终端用户检索有关 Redshift 中表的信息成为问题。 • 没有集成的数据血缘。如果有人有兴趣了解目标数据表的来源和转换阶段，我们没有数据血缘来展示它们。...LakeHouse 架构基本上是 Datalake 和数据仓库的组合，可以在其中无缝地跨湖和仓库移动数据，并遵循对所有数据集的访问权限的安全合规性。...在新架构中，我们利用 S3 作为数据湖，因为它可以无限扩展存储。由于我们计划将可变数据也存储在 S3 中，因此下一个挑战是保持可变 S3 数据的更新。
MySQL分库分表之后怎么确保每个表的id都是唯一的？ 可以使用雪花算法算法来生成分布式 id，它会生成一个 64 bit 的整数，可以保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程主键的有序性。...Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的： Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的： Redis是单线程的吗？...当几何扩容时，会创建更大的数组，并把原数组复制到新数组。ArrayList支持对元素的快速随机访问，但插入与删除速度很慢。...另外，LinkedHashMap 在上面结构的基础上，增加了一条双向链表，使得上面的结构可以保持键值对的插入顺序。同时通过对链表进行相应的操作，实现了访问顺序相关逻辑。...算法 算法题：合并两个有序链表（力扣原题） 往期推荐 我的学习小圈子 用公司电脑访问奇怪的网站，被抓到了 公司用的技术不主流，想跑了...
产品的功能形态不断变化 ? 个人的能力值形态也不断立体化 然而我会告诉你，刚来的时候我只是个会PS和画插画的愣头青吗？ ?...雪花（左） 星光涌现（中） 泡泡飞扬（右） 用它制作粒子效果非常便捷，只需要记住几点就可以融会贯通，我结合雪花飘散这个效果的制作过程来和大家解析： ?...PS上设计了一个雪花放到某个粒子“源图像”里替换，替换了之后可以得到飘散效果的基本形态了。...a传输粒子效果（左） b手机上调试 （右） 我一直在强调团队，因为构建这一完整的功能，开发团队也功不可没，particle design毕竟是单纯配合开发输出的工具，设计师无法直接在手机上进行效果检验，...，直接在屏幕上涂画即可，镜头翻转自拍等，结合实际视频检验特效的效果。
雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。 2....，每个事实表代表一个独立的业务过程，事实表之间不存在直接的依赖关系，这样业务人员可以很容易地将分析需求对应到事实表上，利用工具或手工写出简单的SQL，将统计数据提取出来进行分析。...雪花模型 星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...然而这种模式在实际应用中很少见，因为这样做会导致开发难度增大，而数据冗余问题在数据仓库里并不严重 可以认为雪花模型是星型模型的一个扩展，每个维度表可以继续向外扩展，连接多个子维度。...当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型 星座模型 前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。...雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。 1）数据优化 雪花模型使用的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。...在雪花模型中，数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中，所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。 3）性能 第三个区别在于性能的不同。...4）ETL 雪花模型加载数据集市，因此ETL操作在设计上更加复杂，而且由于附属模型的限制，不能并行化。
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？...星型模型是最简单最常用的模型。星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。...雪花模型 当一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...星座模型 星座模型也是星型模型的扩展。区别是星座模型中存在多张事实表，不同事实表之间共享维表信息，常用于数据关系更复杂的场景。其经常被称为星系模型。...雪花模型在关系型数据库中（MySQL/Oracle）更加常见。在具体规划设计时，应结合具体场景及两者的优缺点来进行设计，找到一个平衡点去开展工作。
在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 （一）星型模型图示如下： 星型模是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。...（二）雪花模型图示如下： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...（五）总结 通过上面的对比，我们可以发现数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表，通过大量的冗余来提升查询效率，星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好，这一点在Kylin中比较能体现...而雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。...在数据仓库中雪花模型的应用场景比较少，但也不是没有，所以在具体设计的时候，可以考虑是不是能结合两者的优点参与设计，以此达到设计的最优化目的。
上次的文章里提到，影响Power BI文件大小和打开效率，一个很重要的影响因素是列和列基数。 这让我想起曾经写过文章《什么是雪花维度？Power BI里如何降低模型复杂度？》...，其中提到，将维度表（如产品、类别、供应商等）上的列，尽可能通过合并查询的方式读到事实表（如订单表、订单明细表）里——就像在Excel里，为了做数据透视表，要先将多个表的数据整理到一个大表里一样，BI行业经常称之为...“大宽表”： 这样，在后续的数据分析过程中，就可以直接在事实表里使用了，既方便，又简洁！...从这个例子可以看出，通过合并查询将维度表（如产品表）上的数据读取到事实表（如订单表），对数据模型的大小影响不大。...所以，对于类似雪花状的数据模型，我们可以放心地将常用的维度信息，通过合并查询的方式放入事实表中，避免后面在处理数据模型、制作图表等等过程中，要面临一个复杂的数据关系视图以及一个又长又不好控制的关系链！
主键id不自增的情况 没有主键可以吗 mysql表如果没有主键索引，查个数据都得全表扫描，那既然它这么重要，我今天就不当人了，不声明主键，可以吗？ 嗯，你完全可以不声明主键。...根据id取模分表 另一种分表方式是根据id的范围进行分表（分片），它会划出一定的范围，比如以2kw为一个分表的大小，那0~2kw就放在这张分表中，2kw~4kw放在另一张分表中，数据不断增加，分表也可以不断增加...举个例子，假设我只用了1个分库，当我一开始只有3张分表的情况下，那我可以通过配置，要求生成的uuid最后面的2位，取值只能是[0,1,2]，分别对应三个表。...这样我生成出来的id，就能非常均匀的落到三个分表中，这还顺带解决了单个分表热点写入的问题。...在分库分表的场景下，我们可以通过redis等第三方组件来获得严格自增的主键id。如果不想依赖redis，可以参考雪花算法进行魔改，既能保证数据趋势递增，也能很好的满足分库分表的动态扩容。
使用 kudu-backup-tools.jar Kudu 备份工具备份 Kudu 中的所有数据。 在旧集群中的新集群中手动应用任何自定义 Kudu 配置。 将备份的数据复制到目标 CDP 集群。...使用 Kudu 备份工具恢复备份 Kudu 数据。 在 Kudu 中备份数据 您可以使用Kudu 备份工具kudu-backup-tools.jar 备份Kudu 中的所有数据。...请注意，如果您要备份到 S3，则必须提供 S3 凭据以进行 spark-submit，如指定凭据以从 Spark 访问 S3 中所述 Kudu 备份工具在第一次运行时为您的数据创建完整备份。... 可以是要备份的表或表列表。...在 Kudu 中备份数据后，您可以将数据复制到目标 CDP 集群，然后使用 Kudu 备份工具将其恢复。
概览 Hive连接器允许查询存储在Hive数据仓库中的数据。Hive是由三个部分组成。 各种格式的数据文件通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或Amazon S3中。...有关如何将数据文件映射到schemas 和表的元数据。此元数据存储在数据库（例如MySQL）中，并可通过Hive Metastore服务进行访问。 一种称为HiveQL的查询语言。...#将hdfs_user替换为适当的用户名 -DHADOOP_USER_NAME=hdfs_user Hive配置属性 ? ? Amazon S3 配置 Hive连接器可以读写存储在S3中的表。...使表或数据库使用S3前缀而不是HDFS前缀来实现。 Presto将其自己的S3文件系统用于URI前缀s3：//，s3n：//和s3a：//。...Alluxio 配置 Presto可以利用Alluxio的分布式块级读/写缓存功能读取和写入存储在Alluxio中的表。
经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。...同样的，为了保证数据的可用性，HDFS 默认会将这些数据块自动复制到集群中的多个节点上，例如当设置副本数为 3 时同一数据块在集群中将会有 3 份拷贝。...没有真实的目录 S3 中的「目录」其实是通过对象名称的前缀模拟出来的，因此它并不等价于通常我们在 HDFS 中见到的目录。例如当遍历一个目录时，S3 的实现是搜索具有相同前缀的对象。...测试结果总结 对于建表和修复表分区这样的操作，因为依赖对底层元数据的频繁访问（例如遍历目录），JuiceFS 的性能大幅领先于 S3A，最多有 60 倍的性能提升。...基于这种方式，可以将历史数据直接链接到 JuiceFS 中，然后通过统一的 JuiceFS 命名空间访问其它所有 Hadoop 文件系统。
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。...图中的订单表就是一个事实表，可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件，每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。...星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。...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...信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~。
在不同的系统中，这个标识的表现也各不相同：在编程语言中，它表现为变量名称、常量名称等；在文件系统中，它表现为目录以及目录下的文件名等；在数据库表中，它表现为库名、表名、主键或唯一索引；在网络通信中，它表现为...全局分布式ID生成算法中的雪花算法，一般也保证其生成数据的唯一性，但是在极端情况下，却也可能存在冲突。...我加了锁，锁的时间不够我业务执行，后面我再操作锁，这个锁还是本线程的锁吗？加锁的时间问题当前线程持有的锁时间内，任务还没完成锁就过期了该怎么办？...以上我们讲了那么多，其实都绕不开一个概念，那就是多个线程的访问，经过层层传递收缩，最终都指向到同一份数据上或者同一个数据标识上（因为对于分布式缓存而言，数据可能存有多份，并通过半数以上同意的协议形式来确定其一致性...业务线程锁逻辑访问收缩示例：能支持分布式锁的，不只有Redis和Zookeeper。理论上，其他满足CAP理论中CP（一致性和分区容忍性）的分布式系统，在一定程度上都能满足支持分布式锁的条件。
在某些时候，老师无疑会拿出重弹，让我们大吃一惊，因为整个世界上的每一片雪花一直都是不同的和独一无二的（人们只是喜欢过度推销不起眼的雪花特征）。...现在我是一个成熟的成年人，一切都弄清楚了（停顿一下），我开始怀疑雪花的独特性。我们说它们都是独一无二的，但有些必须比其他的更独特。有什么方法可以量化雪花的独特性，从而找到最独特的雪花？...当然，使用现代机器学习技术，这样的任务不仅应该是可能的，而且我敢说，微不足道吗？将雪花与 ML 结合起来可能听起来像是一个新想法，但现在是时候有人这样做了。...如果您无权访问 CDSW 或 CML，AMP github 存储库有一个自述文件，其中包含在任何环境中启动和运行的说明。 数据采集 一旦您启动并运行 AMP，我们就可以从那里开始。...从这里开始，我们实际上可以运行第 2 节中的其余单元格，并将代码保持原样，直到第 3 节，使用 FAISS 进行相似性搜索。不过，如果您有时间，我强烈建议您阅读本节的其余部分，以了解正在发生的事情。
一般用来解释事实表中关键字纬度的具体内容，为那些度量数值添加了业务意义。比如用户属性表。 基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。...维表中的信息一般是可以分层的，比如时间维的年月日、地域维的省市县等，这类分层的信息就是为了满足事实表中的度量可以在不同的粒度上完成聚合，比如2010年商品的销售额，来自上海市的销售额等。...还有一点需要注意的是，维表的信息更新频率不高或者保持相对的稳定，例如一个已经建立的十年的时间维在短期是不需要更新的，地域维也是；但是事实表中的数据会不断地更新或增加，因为事件一直在不断地发生，用户在不断地购买商品...注：雪花模型是当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...度量是用于描述事件的数字尺度，比如网站的浏览量（Pageviews）、访问量（Visits），再如电子商务的订单量、销售额等。
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