通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎）。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇，助力大家拿下面试。
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）。
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。
在本教程中，我们将使用示例广告分析数据集来演示如何使用 Citus 来支持您的多租户应用程序。
分析型数据库AnalyticDB（原名 ADS）是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统，可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算，具有强大的实时计算能力。
实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异，但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo，涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。通过本文你可以了解到：
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
明敏 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一款本来名不见经传的“小众民航好物”，一夜爆红。 其实时追踪航班的功能，昨夜吸引30万人齐齐涌入，直接把这小破网站搞得流量爆炸，一度崩溃。 如果你睡得比较早，现在可以再一起看一眼这个名叫Flightradar24的网站界面。 就像是这样，地图上会显示天上飞的各种飞机。选中你想查询的那一架（图中红色小飞机），就能获得详细的航班信息，并在地图上看到它的实时飞行轨迹（图中紫线）。 是不是还挺方便的？有了这个神器，女盆友再也不用担心我接机迟到了。 言
作者 | 易点天下数据平台团队 近年来数字化搞得如火如荼，越来越多的人意识到数据的重要性。面对爆发式增长的数据，如何让数据有序的存储，快速的查询产生价值是数据仓库考虑的问题，也是 OLAP 引擎主要解决的问题。因此也产生了一批优秀的开源 OLAP 引擎，例如 Kylin、Druid、ClickHouse、StarRocks 等。 易点天下作为一家技术驱动发展的企业国际化智能营销服务公司，公司积极采用大数据和人工智能技术来落地和推动业务的发展。随着公司业务的扩展，数据处理需求日益增多，业务快速迭代和发展的情
数据应用是通过各种各样的数据分析方式将数据展示出来，给决策者、管理者、运营等人员透传数据价值的工具，帮助决策者、管理者及时调整战略目标、公司目标、业务目标，帮助运营人员更好地实现精细化运营、提升运营效率。
本文经AI新媒体量子位（公众号ID：qbitai）授权转载，转载请联系出处本文约2000字，建议阅读5分钟“小众民航好物”具有追踪航班的功能。 一款本来名不见经传的“小众民航好物”，一夜爆红。 其实时追踪航班的功能，吸引30万人齐齐涌入，直接把这小破网站搞得流量爆炸，一度崩溃。 现在可以再一起看一眼这个名叫Flightradar24的网站界面。 就像是这样，地图上会显示天上飞的各种飞机。选中你想查询的那一架（图中红色小飞机），就能获得详细的航班信息，并在地图上看到它的实时飞行轨迹（图中紫线）。 是不是还
最近国外学者开发一套轻量级的EEG采集系统和信号处理系统，并在物联网领域进行了探索。该系统包括8个采集电极(可根据实际情况进行拓展)和1个参考电极，放大器核心采用的是INA333，ADC转换模块核心采用的是ADS1299，微型处理器采用的是ESP8266。实验验证该系统可有效地与主机服务器进行通讯，并实现远程控制的目标。
一般也不需要非常仔细地进行数据分层，数据直接通过Flink计算或者聚合之后将结果写MySQL/ES/HBASE/Druid/Kudu等，直接提供应用查询或者多维分析。
这是「进击的Coder」的第 701 篇分享 作者：明敏 鱼羊 发自 凹非寺 来源：量子位（ID： QbitAI） “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 一款本来名不见经传的“小众民航好物”，一夜爆红。 其实时追踪航班的功能，昨夜吸引 30 万人齐齐涌入，直接把这小破网站搞得流量爆炸，一度崩溃。 如果你睡得比较早，现在可以再一起看一眼这个名叫 Flightradar24 的网站界面。 就像是这样，地图上会显示天上飞的各种飞机。选中你想查询的那一架（图中红色小飞机），就能获得详细的航班信息，并在地图上看
本文上半部分之前已经发过了，传送门：50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战) 上
大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
阅读建议：本篇站在数据分析师角度，和大家谈谈工作中涉及到的数仓知识点，内容不难理解，对于初学者来说比较友好。
每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。
兄弟们，在 18w 字《Flink SQL 成神之路》之后，我的另一篇《Flink 对线面试官》申请出战！
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。
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者，经过十一年的稳健运营，已成为行业内的领军品牌，截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市，门店总数 3000 余家，服务家庭超 1000 万。近年来，随着业务的高速发展以及门店的快速扩张，钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析，以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息，以了解各区域销售趋势和顾客偏好，从而优化商品结构和库存管理。
Ping++ 是国内领先的支付解决方案 SaaS 服务商。自 2014 年正式推出聚合支付产品，Ping++ 便凭借“7行代码接入支付”的极致产品体验获得了广大企业客户的认可。
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。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算，K12 直播课产品作业帮直播课，素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等，以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统，持续赋能更多素质教育产品，不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息，如留存率、到课率、活跃人数等，提高运营决策效率和质量。
作者 | 刘燕，核子可乐 北京时间 8 月 3 日零时 18 分，飞行航班信息平台 Flightradar24 发布推文称，佩洛西搭乘的 C-40C 专机（呼号 SPAR19）在台北降落时有 70.8 万人进行实时追踪，SPAR19 创下 Flightradar24 平台实时追踪人数最高纪录。 当日凌晨 4 时 21 分，Flightradar24 发布推文称，这架呼号为 SPAR19 的飞机从吉隆坡起飞到降落在台北期间，有 292 万用户追踪了至少其中一段飞行航程动态。飞机降落时，有 70.8 万人进行实
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
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
互联网已经高速发展了很多年，各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站，拥有自己的服务器，以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时，用户给企业反馈的信息去哪里了？比如说我们最常见的注册信息，企业给到我们的资源从哪里来的？比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。
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。
学习数仓的时候，可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑，OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等，这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
设计并制作一个生理监测装置，能够实时监测人体的心电图、呼吸和温度，并在LCD液晶显示屏上显示相关数据。
著有：《图解 Spark 大数据快速分析实战》；《offer 来了：Java 面试核心知识点精讲（原理篇）》；《offer 来了：Java 面试核心知识点精讲（架构篇）》。
DISCONNECT FROM SESSION子句并非必需，该子句的作用是指定启动完应用后自动退出到命令操作符前。如果不指定该子句的话，那么当前SESSION就会一直停留处理Redo应用，如果想做其它操作，那么就只能新建一个连接。
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。
因为数据仓库已经创建完成，所以直接基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。
导读：随着信息化时代的来临，信息呈现出爆炸式的增长。尤其是在移动互联网的推动下，每天大量信息涌入让人们应接不暇，腾讯新闻客户端的出现，就是以帮助用户寻找有用信息而出现。这时，面对海量的数据、繁多的业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能是今天会议讨论的重点。
比如，你能想象，一个飞机迷，为了拍下每架从他家上空飞过的飞机，亲手做了一个小系统skybot，追踪拍摄到离地3万多英尺的航空飞机。
ADS 层需要在 DWS 层的数据上计算复购率，并存储结果表。复购率可以从 DWS 层的用户购买商品明细表中进行计算。
ADS1115是具有 PGA、振荡器、电压基准、比较器的 16 位、860SPS、4 通道 Δ-Σ ADC，数据通过一个 I2C 兼容型串行接口进行传输。有关它的详细说明可以参考官方数据手册。
ADS（ARM Developer Suite），是在1993年由Metrowerks公司开发是ARM处理器下最主要的开发工具。 他的前身是SDT，SDT是ARM公司几年前的开发环境软件，目前SDT早已经不再升级。ADS包括了四个模块分别是：SIMULATOR；C 编译器；实时调试器；应用函数库。ADS对汇编、C/C++、java支持的均很好，是目前最成熟的ARM开发工具。很多ARM开发软件（例如Keil）也是借用的ADS的编译器。ADS在2006年版本已经发布到2.2。但国内大部分开发者使用的均是1.2版本
如果不考虑2019-02-11和2019-02-12的新增用户：2019-02-10新增100人，一天后它的留存率是30%，2天12号它的留存率是25%，3天后留存率32%；
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
广告效果用点击通过率（Click-Through Rate：CTR）来衡量，公式如下:
如果一个业务的某个事件类型的发生次数大于此事件类型在所有业务中的平均发生次数，并且该业务至少有两个这样的事件类型，那么该业务就可被看做是活跃业务。
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