【新智元导读】让“机器像人”可谓人工智能终极目标。但最近有研究发现,使用深度神经网络识别图像的结果与人眼识别相似——在出错的地方相似。这实在令人哭笑不得:机器识别图像“像人”但又太过“像人”,把错误也
上一期讲了Lambda架构,对于实时数仓而言,Lmabda架构有很明显的不足,首先同时维护两套系统,资源占用率高,其次这两套系统的数据处理逻辑相同,代码重复开发。
既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法,那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询
摘要:本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下:
字符类型 char(n), varchar(n) 和text。 char和varchar超出长度的字符都是空白,这种情况下该字串将被截断为最大长度。 如果没有长度声明,char等于char(1),而varchar则可以接受任何长度的字串。 数字类型 由2、4或8字节的整数以及4或8字节的浮点数和可选精度小数组成。 名字存储尺寸描述范围smallint2字节小范围整数-32768 to +32767integer4字节整数的典型选择-2147483648 to +2147483647bigint8字节大
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
由于历史原因,大型集团企业往往多个帐套系统共存,包括国内知名ERP厂商浪潮、用友、金蝶、速达所提供的财务系统,集团财务共享中心的财务人员在核对财务凭证数据时经常需要跨多个系统查询且每个系统使用方式不一,同时因为系统累计数据庞大,制单和查询操作经常出现卡顿,工作效率非常低。
OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析,是许多商务智能(BI)应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析,从而获取他们所需知识,以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
数据模型设计是贯穿数据处理过程的,在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似,数据模型整体上分为5层(ODS、DWD、DWS、ADS、DIM)。
HSDB是具备万维数据描述和存储能力的超维时空数据库,能够覆盖IoT数字孪生六大维度集,包括具有时间序列特征的行为/状态和具有空间坐标特征的位置/关系。
最近写了一篇关于redis的不同架构的文章:Redis:告诉我怎么顶住2000万QPS的压力,主要讲的是在日常开发中,通过哪些优化手段,来提升与redis的交互效率。
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中,给出了数据仓库的四个基本特征:面向主题,数据是集成的,数据是不可更新的,数据是随时间不断变化的。
当前,大语言模型的应用正在全球范围内引发新一轮的技术革命与商业浪潮。腾讯音乐作为中国领先在线音乐娱乐平台,利用庞大用户群与多元场景的优势,持续探索大模型赛道的多元应用。本文将详细介绍腾讯音乐如何基于 Apache Doris 构建查询高效、实时统一分析的 OLAP 引擎,使 OLAP 作为底层基建加强模型连接转化效率、结果输出准确率,最终将大模型 + OLAP 引擎结合为用户提供个性化、实时化、灵活化的智能数据服务平台。
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可以看出,对于基本运算加(+)、减(-)、点乘(*)、除(/)、地板除法(//)、取余(%),都是对应元素进行运算。
来源:菜鸟数据之旅 本文约2100字,建议阅读5分钟 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。 一、 维度表是什么 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。它通常用于构建数据仓库、数据集市等决策支持系统,以便进行多维数据分析和报告。 在数据仓库中,维度表是与事实表相对应的表。维度表是维度建模的基础和灵魂。事实表紧紧围绕业务过程进行设计,事实表存储度量数据,如销售额、数量、收入等,而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计,维度表存储描述度
墨天轮社区2021年度数据库大咖讲坛,开启年度第2站! 数据库大咖讲坛汇聚了ACDU社群百名专家资源,是墨天轮社区与行业领先企业共同打造的运维领域线上系列技术主题分享活动之一,全面覆盖从DBA、运维工程师到CXO等所有技术圈层,从互联网、电信、金融、交通到物流等重点行业的实践应用着手,在敏捷开发过程中,如何在实施过程中把握关键的实践点,以及事务性工作中的策略选择和配置,及运维过程中的关注角度提供最佳参考,共同助力推动行业生态构建与可持续性发展。 4月16日(本周五) 14:00 - 17:30,墨天轮社区
Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
好消息,DBbrain发布全链路分析版,为金融客户量身定制,满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图,透视全链路各环节,帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题,为金融行业客户保驾护航,提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难:一般金融场景,客户的数据库通常数据体量巨大,数据分析、运算实时性保证等,难度增加。 业务定位难:用户为了溯源交易或业务,通常会有前缀编码的
看到了kylin关于cube的设计,难以抑制的觉得这部分设计得太巧妙了,确实比我们的产品要好上很多,不得不学习一下!!!
数据库(Database)是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件,属于物理层。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。
由于在变化快速的商业世界里,业务形态多种多样,为了能够更有针对性的进行数据建模,经过长时间的摸索,业界逐步形成了数据建模的四部曲:业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)的 Python SDK 与Java SDK 是基于数据库设计模型,遵循 HTTP 协议,将 API 封装成易于使用的 Python 与 Java 函数或类,为开发者提供了更加友好、更加便捷的数据库使用和管理方式。
数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节,良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用。本文介绍的是如何理解数据仓库中各个分层的作用。
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化,所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流逝发生缓慢的变化,与数据增长较为快速的事实表相比,维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
当一个交换机出现故障,SRE去排查问题的时候往往是执行一堆命令最后根据命令的结果做出结论性的判断。实际上这里有2个步骤:
数据仓库得建模方法同样也有很多种,每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点,代表了一种归 纳,概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多,这里主要介绍范式建模法,维度建模法,实体建模法等几种方法,每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题,不管从技术层面还是业务层面,其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。
导读:Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎,众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件,Druid的数据格式是自定义的,以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式,包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
本文目录: 一、数据流向 二、应用示例 三、何为数仓DW 四、为何要分层 五、数据分层 六、数据集市 七、问题总结
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助。
AbutionGraph:北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库,首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台,本文仅对实时性的相关优势做分析。
云和恩墨旗下智能诊断平台Bethune今日发布了【2016年度中国Oracle数据库使用现状分析报告】,该报告采样2016年度国内18个大行业、485位用户(个人/企业)的1841套Oracle数据库信息,根据该平台提供的3356次数据库健康检查数据展开全方位多维度分析,让大家对Oracle数据库在国内的使用状况形成更为直观、全面的认知。 Oracle数据库从20世纪末就已开始在国内使用,在经历了20多年的迅猛发展后,目前已经占据了全球数据库的首位,在国内拥有数十万的技术粉丝与数万家企业用户,但到目前为止,
数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001,介绍数据分层的作用 002,分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计 003,具体案例 004,落地实践意见 005,思考
随着业务规模的扩大,传统数据库面临诸多限制,分布式数据库成为解决之道。本文 介绍了北京银行在数字化转型过程中对分布式数据库技术的探索,分享了 TiDB 在北京银行的应用历程和未来展望 。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
在数字化转型驱动下,实时化需求日益成为金融业数据应用新常态。传统离线数仓“T+N”数据供给模式,难于满足“T+0”等高时效场景需求;依托Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架提供“端到端”的实时加工模式,无法沉淀实时数据资产,存在实时数据复用性低、烟囱式垂直建设等不足。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别,实体-关系建模是面向应用,遵循第三范式,以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析,为了提高查询性能可以增加数据冗余,反规范化的设计技术。
数据是企业的核心资产,数据库作为数据的载体,承担着至关重要的角色。它的性能、稳定性、可靠性、容灾以及安全成为企业应用的首要考量要素。数据库从技术上是如何实现以及实际中是如何服务于各个行业的呢?我们邀请到了数据库领域的各位大咖,为您详解目前主流数据库的技术,以及在各行业的应用实践。 活动时间 8月24日 周六 13:00-18:00 活动地点 广东省深圳市南山区高新园飞亚达科技大厦-5L 报名二维码 议题介绍 PostgreSQL各版本功能演进 及未来版本特性展望 演讲嘉宾:张文升 -《Post
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