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本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据,从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
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。
大家好,不管是离线数仓与实时数仓,建设的时候都少不了架构设计,今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
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上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka,将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构,我们已经实现了ETL的实时抽取过程,将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为:
十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始,已经通过增加列和表扩展了数据仓库,在进阶技术(五) “快照”里增加了第二个事实表,month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表(第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表)。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同,新的星型结构关注的是产品业务领域。新的星型结构有一个事实表和一个维度表,用于存储数据仓库中的产品数据。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。
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本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用,并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中,通过将事实表与维度表关联,可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时,通过在事实表和维度表之间建立关联,可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后,本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求,并提供了相应的示例。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型,按需装载。所谓“按需装载”指的是,在正常调度之外,当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如,促销销售源数据只有在促销期内有效,而在其它时间是无效的,而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期,当日期用完时,需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载,首先修改数据库模式,然后在DW数据库上执行按需装载,使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景,因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容,存储在source.promo_schedule表中。
从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前,先简要介绍数据清洗的概念,并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive,所以之后对Hive做一个概括的介绍,包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下,这就是数据仓库的度量(事实记录)与度量的环境(维度记录)同时出现在数据仓库中。当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时,就能够
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本文介绍了如何利用Rust语言和Cargo管理大型游戏服务器的程序架构,实现了游戏服务器的模块化设计,并利用Websocket通信机制实现了跨平台的游戏服务器通信。同时,本文还介绍了一些重要的基础概念和技术,包括Rust语言、Cargo、Websocket、游戏服务器、分布式系统、同步复制、负载均衡、Rust设计模式等。通过本文的学习,读者可以掌握利用Rust和Cargo开发高性能、可扩展、跨平台的游戏服务器的程序架构和技巧。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中,Hadoop和Spark之间既有竞争关系,也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark,在一段时间内,很多人认为Spark会代替Hive,作为Hadoop的数据仓库,Hive真的已经落后了吗?
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。
对于每一种技术,先要理解相关的概念和它之所以出现的原因,这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库,只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义,它和操作型数据库应用的区别,以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后,有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程,然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景,并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
学习 Spark 的面试者普遍认为 Spark 必然会替代 Hive 成为新的一代大数据仓库标准。
本文作者:曾就职传统通讯运营商,负责BI项目的开发;目前转型互联网公司,就职于某厂负责相关的大数据仓库建设工作。
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。
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
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。
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本篇介绍如何利用Kettle提供的转换步骤和作业项实现Hadoop数据仓库的数据抽取,即ETL过程中的Extract部分。首先简述Kettle中几种抽取数据的组件,然后讲述变化数据捕获(Change Data Capture,CDC),以及Kettle如何支持不同的CDC技术。Hadoop生态圈中的Sqoop工具可以直接在关系数据库和HDFS或Hive之间互导数据,而Kettle支持Sqoop输入、输出作业项。最后我们使用Kettle里的Sqoop作业项以及基于时间戳的CDC转换实现销售订单示例的数据抽取过程,将MySQL中的源数据抽取到Hive的rds数据库中。
生成式 AI 时代的到来催生了向量数据库日益增长的需求和应用。亚马逊云科技也在多种数据库服务上实现向量搜索功能,并且他们也认为这是任何数据库都应当具备的一项核心功能。那亚马逊云科技在数据库产品上有什么样的规划、他们如何看待纯向量数据库需求?针对上述问题,近期在 re:Invent 现场,InfoQ 采访了亚马逊云科技数据库和迁移副总裁 Jeff Carter。
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse(数据仓库)导出来,放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去,然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程,而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择,基本上分成了两大类:
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
前面章节中,我们实现了实时多维数据仓库的基本功能,如使用Canal和Kafka实现实时数据同步,定义Greenplum rule执行实时数据装载逻辑等。本篇将继续讨论常见的维度表技术。
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
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。
单个物理维度可以被事实表多次引用,每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度。例如,事实表可以有多个日期,每个日期通过外键引用不同的日期维度,原则上每个外键表示不同的日期维度视图,这样引用具
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中,较为详细地讲解了如何利用Hadoop(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop,CDH)生态圈组件构建传统数据仓库。例如,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统,使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶,书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的,其中有些SQL语句逻辑复杂,可读性也不是很好。
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。
2022年是魔幻年,2.24号,在外面爬雪山团建,谈着刚刚打响的俄乌战争。4月招聘一位上海员工,但因为疫情管控只能远程报到,杭州亚运会也被迫推迟,随后几个月大家都笼罩在阴影中,唯有世界杯带来了快乐,但原计划12.18号一起看决赛,没想到公司瞬间阳了一半,看球活动也被迫取消。好在疫情快速消停,和家人度过一个大团圆春节。
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如,示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次:年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次,因
有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性。例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中。客户维度的
根据文章内容总结摘要。
上一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技术,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,给出实现代码和测试过程。
去年12月20日,某知名汽车品牌发生了数据泄露事件,而且泄露的数据包含用户个人隐私数据,也包含了公司的运营销售信息等商业机密数据。泄露的个人隐私信息将用户暴露于短信、电话骚扰甚至电信诈骗的危害之下,同时也造成了用户对企业的信任危机,企业也将会面临监管的调查。
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作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位:基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql。 原理: canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
今天,AWS首席布道者Jeff Barr在其博客上透露,Amazon消费者业务正式完成了对Oracle数据库的迁移工作,关闭了最后的Oracle数据库。Amazon将近7500个Oracle数据库、75 PB级数据库全部迁移到AWS数据库服务,包括Amazon DynamoDB,Amazon Aurora,Amazon Relational Database Service(RDS)和Amazon Redshift。
大家都知道,企业要做数据分析,商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。许多人在疑惑,我的数据仓库还没有建立起来,怎么做商业智能BI呢?真得在做商业智能BI之前先建数据仓库吗?
DTS 作为数据交互引擎,以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性,为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合,为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务,一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库,迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中,帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步,并即时获得深度洞察。
十二、间接数据源 本节讨论如何处理间接数据源。间接数据源与维度表具有不同的粒度,因此不能直接装载进数据仓库。在这里通过修改进阶技术(八)——“多路径和参差不齐的层次”里的促销源数据说明怎样处理间接数据源。
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