本文介绍了如何基于Falcon的Process进行大数据量ETL处理，并利用Oozie进行调度。通过在Falcon的Advanced Options中配置自定义的Shell脚本，可以实现对大数据量的ETL处理。同时，通过在Oozie中定义Sqoop Action，可以实现将数据抽取到Hive表中。Oozie会基于Falcon的Process定义生成对应的Action，并将其添加到Oozie Workflow中。最后，通过在Oozie Workflow中调用Sqoop Action，实现大数据量的ETL处理。
5. 测试 -- 执行转换 -- 查看dim_color表 mysql> select * from dim_color; +----+--------+ | id | color | +----+--------+ | 1 | Black | | 2 | Green | | 3 | Red | | 4 | Blue | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) -- 修改数据
相对于 MySQL 官方提供的逻辑备份工具 mysqldump，mydumper 最突出的特性就是可采用多线程并行备份，极大提高了数据导出的速度。本文基于 mydumper在 github 上托管的最新源码，对其实现原理进行较详细的介绍。
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。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
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。
它发生在我们所有人身上，你会收到新的A/B测试结果和需要验证的数据。或者你将最新漏斗分析转化到一个数据应用中，这样就可以不断地收获你努力工作带来的好处。当在检查你工作的时候，你会发现数字没有增加。数据验证是任何与数据密切相关的人的生活的一部分。也类似于跟踪和调试代码，两者都会导致失败和看似丢失工作时间。用实际的例子，我将会给一些提示和技巧，以便在你数据分析时，可以快速识别当中的错误。 不要假设任何事情 只是因为它似乎是正确的，但并不意味着它真的正确。因为我们常会被自己的大脑所欺骗。我已经注意到这种想法，尤其
作者 | Xing Yang, VMware & Xiangqian Yu, Google
InnoDB默认的事务隔离级别是repeatable read（后文中用简称RR），它为了解决该隔离级别下的幻读的并发问题，提出了LBCC（锁机制）和多版本并发控制（MVCC）两种方案。其中LBCC解决的是当前读情况下的幻读，MVCC解决的是普通读（快照读）的幻读。
如何理解呢？不可变，意味着进到仓库的数据就类似归档了。原则上，不能对仓库里面的数据进行修改；如果随意的对仓库里面的数据进行修改，这个“仓库”就和交易系统没区别了，无法起到正确反映业务过程的作用。此外，适合于数据仓库的存储服务，如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehouse产品，以及Hadoop体系的一系列组件，都是针对“批量插入，无更改或少量更改”而专门设计的，所以才能达到查询效率的最优化。也因此产生了OLTP系统和OLAP系统的两大模式。
快手的传统离线链路和很多公司是一致的，基于 Hive做离线分层数仓的建设。在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。这个链路有以下四个痛点：
记录每天的所有的最新状态的数据，有无变化都要上报，每次往全量表里面写数据都会覆盖之前的数据
欢迎大家关注交流，定期分享自动化运维、DevOps、Kubernetes、Service Mesh和Cloud Native
参考博客： https://blog.csdn.net/qq_38097573/article/details/103593150
事务是数据库管理系统（DBMS）执行过程中的一 个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。
在某个需求中，需要使用子查询获取snapshot快照表库的关联数据，从而实现以下sql逻辑
我们很高兴宣布Kubernetes 1.17的交付，这是2019年的第四次，也是最后一次发布！Kubernetes v1.17包含22个增强功能：14个增强功能已逐渐稳定，4个增强功能已进入beta版，4个增强功能已进入alpha版本。
Paimon目前支持Flink 1.17, 1.16, 1.15 和 1.14。本课程使用Flink 1.17.0。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
在ClickHouse中存在副本，主要作用是保证数据的高可用，副本不能防止数据误删这类操作，ClickHouse提供了多种数据备份的方法来防止数据误删。
下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-340/
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计，包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计，并分析了汇总数据的趋势变化。同时，本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法，以及导出到Excel表格的示例代码。
打开MySQL：net start mysql 关闭MySQL：net stop mysql
写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。
一些具体的对比可以看这张图： 5. Iceberg 我们先看看Iceberg的官网是如何介绍它的： Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Trino and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table. 我的理解是，Iceberg以表的形式来组织底层数据，并对上面提供了高性能的表级别计算能力。 它的核心思想就是在时间轴上跟踪表的所有变化：
一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
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
Canal集群在启用HA的情况下，如果配置了tsdb为内嵌的H2数据库，在Server宕机发生切换的情况下，同时MySQL的DDL发生变化，容易造成MySQL的Binlog无法解析，可采用将tsdb配置为MySQL的方式进行处理
TiFlash是TiDB生态组件之一，专门解决OLAP场景。借助ClickHouse实现高效的列式计算。
在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。
同所有分布式领域的解决方案相同，分而治之的透明化数据分片方案，是新一代数据库解决海量数据的核心理念。水平拆分使得分布式事务的重要性，较之垂直拆分的业务系统进一步提升。另外，弹性扩（缩）容、HTAP等概念也是新一代数据库的关注重点。京东数科开源的Apache ShardingSphere在数据分片方面已逐渐成熟，在此场景之上开发的分布式事务中间件JDTX与之共同组成了分布式数据库的内核拼图。
前面Fayson讲过HDFS的快照，参考如何在CDH集群使用HDFS快照，那么HBase的快照呢？HBase快照功能丰富，有很多特征，并且创建时不需要关闭集群。快照可以在几秒内完成，对整个集群没有任何性能影响，另外快照只占用很小的空间。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager管理HBase的快照。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
管理大数据所需的许多功能是其中一些是事务，数据突变，数据校正，流媒体支持，架构演进，因为酸性事务能力Apache提供了四种，用于满足和管理大数据。
数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性； 2是异构数据库如何做数据类型转换，导致数据同步失败的原因常常是因为数据类型不一样； 3是在数据越实时越有价值的背景下，同步过程中能否做到实时同步。
前文我们介绍了通过 Longhorn UI 可以对卷进行快照、备份恢复等功能，此外我们还可以通过 Kubernetes 来实现对卷的管理，比如可以在集群上通过 CSI 来实现快照、备份恢复、克隆、扩容等功能支持。
定期数据库备份是防止意外数据丢失事件的关键步骤。设计有效的备份和恢复策略通常需要通过恢复速度，数据完整性和备份覆盖来权衡性能影响，实施成本和数据存储成本。最佳解决方案取决于您的恢复点和时间目标以及数据库规模和体系结构。在本教程中，我们将演示如何使用LVM快照对正在运行的MySQL数据库执行实时（或“hot”）物理备份。然后，我们将数据压缩并存储在腾讯云存储中。
说了九次面试感觉我是大神，拿了SP之类，其实并不是，内情就是内推转为了校招，内推五次面试，校招四次面试，在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷，有错别字，勿喷，只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位，对于之前我主要搞机器人的我来讲，基本处于什么的都不会的状态，做数据的一般都知道，需要用什么 比如odps，hadoop，flink等等工具，然后做业务需要范式建模，纬度建模等等。我可以真实的告诉大家，之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。
project_measures ： 项目与指标表的关系表 一个项目具体指标的值存储在此表
mysql数据库备份有多么重要已不需过多赘述了，废话不多说！以下总结了mysql数据库的几种备份方案： 一、binlog二进制日志通常作为备份的重要资源，所以再说备份方案之前先总结一下binlog日志~~ 1.binlog日志内容 1）引起mysql服务器改变的任何操作。 2）复制功能依赖于此日志。 3）slave服务器通过复制master服务器的二进制日志完成主从复制，在执行之前保存于中继日志(relay log)中。 4）slave服务器通常可以关闭二进制日志以提升性能。 2.binlog日志文件的文
事务是一组有逻辑关系的 SQL 语句的集合，这些 SQL语句合起来完成某一项功能，并且这一组 SQL 语句执行时要么全部成功，要么全部失败，是一个整体。MySQL 提供一种机制保证我们达到这样的效果，这就是 MySQL 中的事务。
在这里插入图片描述 离线+实时：适合业务中后期，形成扩展性极强的技术架构
NPOI Excel 单元格颜色对照表,在引用了 NPOI.dll 后可通过 ICellStyle 接口的 FillForegroundColor 属性实现 Excel 单元格的背景色设置,FillP …
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
数据库备份是DBA的典型任务，可以将数据从一个系统传输到另外一个系统，也可以基于生产系统的特定状态创建一个开发服务器。除此之外，备份还用于数据库恢复，可以将一个发生故障的系统恢复，也可以将系统恢复到发送用户错误之前的特定状态。利用备份的系统可以将其与生产系统分离，在不影响生产系统的性能的前提下，对数据进行审计和分析。
Mysql最常用的三种备份工具分别是mysqldump、Xtrabackup（innobackupex工具）、lvm-snapshot快照。 前面分别介绍了： Mysql备份系列（1）--备份方案总结性梳理 Mysql备份系列（2）--mysqldump备份（全量+增量）方案操作记录 Mysql备份系列（3）--innobackupex备份mysql大数据(全量+增量）操作记录 lvm-snapshot：基于LVM快照的备份 1.关于快照： 1）事务日志跟数据文件必须在同一个卷上； 2）刚刚创立的快照卷，里
对于从事互联网开发的同学来说，mysql可谓是再熟悉不过的了。无论是DBA、开发或测试，基本上天天要跟它打交道，很多同学可能已经身经百战了。但是，笔者遇到过的这些坑不知道你们都经历过没？
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上，先说一下生产环境一直有数据产生，且数据量达到500G。 方案一：使用mysqldump，不管是导入导出都太耗时，没有一天拿不下 方案二：直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时，拷贝过程中需要停服务，这就导致停服务时间太长。 方案三：这个方案本来是很有优势的，但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库，也是需要停服务，本来我们就不需要增量拷贝，innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四：拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度，最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
应用背景及现状 美团外卖业务自2013年9月启动至今已运营三年时间。截至2016年12月，美团点评整个外卖平台的日订单超过900万。从发展速度和体量上看，外卖业务仍处在迅猛发展的上升期。与早期飞速增长的状态相比，随着规模的不断扩大，业务的发展需要更健康、高效，这就对业务对象、业务环节的整体业务运营管理提出更高的要求。 特征档案平台向各业务提供了用户/商户筛选和档案管理服务，同时提供了数据查询、存储、生成、导出等数据管理功能，能够提高运营工作效率。当前用户特征档案平台覆盖全部的外卖用户，有特征标签近200个，
优点： •几乎是热备（穿件快照前把表上锁，创建完成后立即释放） •支持所有引擎 •备份速度快 •无需使用昂贵的商业软件（它是操作系统级别的）
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