这是,IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集,提供给所有软件测试从业者 ;
最近多次看到用SQL查询连续打卡信息问题,自己也实践一波。抛开问题本身,也是对MySQL窗口函数和自定义变量用法的一种练习。
编写一个 SQL 查询,来查找与之前(昨天的)日期相比温度更高的所有日期的 id 。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面,来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。
es存储数据索引需按照天进行分割,即logstash 每天00:00生成新的索引,观察发现logstash默认情况下生成新的索引的时间为每天的 08:00 时,导致第二天的数据会被存储到前一天索引中(kibana 查询不受影响)。分析发现 logstash 生成索引文件名中的日期是从@timestamp字段的值中获取,默认为UTC时间。
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增,Cube可能会包含上百个Segment,查询性能会受到影响。
最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出,对线上的ES集群进行查询,响应越来越慢,希望能帮忙优化一下。
mysql> select date_sub(curdate(),interval 1 day); +------------------------------------+ | date_sub(curdate(),interval 1 day) | +------------------------------------+ | 2016-04-01 | +------------------------------------+ 如果统计前几天就将括号中的1改成相应的天数即可。如果要算月或年,直接将day改为month或year即可。
DATE_ADD(createTime,INTERVAL 1 DAY) 得到指定日期后一天的日期/把1改为任意数字就可以得到后N天的日期
在上一篇文章《6.2.0-通过Nginx获取CDSW的登录信息》中,通过Nginx的配置捕获了用户登陆相关的一些信息,比如登陆成功或失败、登陆时间、用户名等等。在收集了用户的登陆信息后,目前还想对用户的一些操作进行捕获,然后存入数据库中进行查询分析,本文档将介绍如何捕获当用户使用“Share”功能和进行Kerberos绑定时的操作信息。
本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分,也就是离线自动化构建用户和物料的画像,这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径,由于我们的物料是通过爬虫获取的,所以还需要对爬取的数据进行处理,也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中,对于在系统中产生了行为的用户,我们还需要定期的更新用户的画像(长短期)。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。
在《如何利用 Flink CDC 实现数据增量备份到 Clickhouse》里,我们介绍了如何cdc到ck,今天我们依旧使用前文的案例,来sink到hudi,那么我们开始吧。
在上一篇文章《6.2.0-通过Nginx获取CDSW的登录信息(续)》中,通过Nginx的配置进一步捕获了用户的一些操作,然后存入数据库中进行查询分析,捕获了当用户使用“Share”功能和进行Kerberos绑定时的操作信息,但是并未拿到用户进行Kerberos认证的Principal,本文档将介绍如何在用户进行Kerberos绑定时拦截到具体绑定的Principal账号。
经过对 Presto 和 Hive 的性能做了大量的对比测试,最终结果表明: Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍!
今天分享一下大数据领域的数仓,随着系统的增多,数据量的逐渐庞大,传统的数据库难以满足需求,于是出现了系统之间纵横交错的调用,链路变得十分复杂,并且到了一定的数据量,关系型数据库难以支撑各种应用,这时候势必会引入数据仓库,在进入正题前,我们先认识一下数仓。
开发画像后的标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中,Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库,MySQL中存储的数据源自Hive加工后,通过Sqoop同步的结果集。
某市气象局网站需要增加一个功能,需要显示出历年来当天温度高于前一天温度的日期。 零、问题来了 1.已知 已知所有气象数据都存储在 Weather 表中,表结构如下: 字段 说明 Id 气象编号 Date 记录日期 Temperature 温度 2.问题 查询出当天温度高于前一天温度的日期。
要求:查询连续请假的天数之和,需要考虑开始时间与结束时间。如果前一天的结束时间为“18:00”后一天的开始时间为“14:00”则不能算连续天。或前一天的结束时间为“12:00”,后一天开始时间为“09:00”也不能算连续天
一是寻找一个更加宽阔的舞台不断的提升自己;二是让自己走出现在的舒适区域,迎接更多的挑战和认识更多的人;当然还有为了获得更好的一份收入。
任务背景:需要记录CDSW登录的审计信息,如用户啥时候登录,登录失败与否,用户名是什么。
在《什么的是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢?
Wanger,Zabbix运维工程师,熟悉Zabbix开源监控系统的架构,乐于分享Zabbix运维经验,个人公众号“没有故事的陈师傅”
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
前言:本文中所引用的文档均为Redhat 技术专家杨金锋所提供。此方案,大卫也多次请教红帽技术专家陈镇。 密码管理系统的必要性 在大多数客户数据中心内部,密码管理都是一个很令人头疼的问题。为什么呢? 第一,数据中心中设备:Linux、AIX、Windows、数据库等的密码复杂度要符合要求,避免轻易被破解。 第二,数据中心设备的密码,需要定期修改,以保证安全性。 针对这种情况,我们当然可以定期手工修改数据中心设备的密码,但这带来三个问题: 手工修改工作量太大。想象一下,给几百个系统修改root密码的感觉?
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中,有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点,最好是一年,目前的情况是三台ES节点,每天监控历史数据量有5G,目前最多可存储一个月的数据,超过30天的会被定时删除,每台内存分了8G,且全部使用机械硬盘,主分片为5,副本分片为1,查询需求一般只获取一周的历史数据,偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
1, 自我介绍 2, 项目介绍 3, 项目架构 4, 项目难点 5, Synchronize关键字为什么jdk1.5后效率提高了 6, 线程池的使用时的注意事项 7, Spring中autowire和resourse关键字的区别 8, Hashmap的原理 9, Hashmap的大小为什么指定为2的幂次 10, 讲一下线程状态转移图 11, 消息队列了解么 12, 分布式了解么
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代,大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例,来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来,用户的各类行为形成了一个实时数据流,我们称之为用户行为日志。
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求,推出了 Serverless 实例的形态,为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成,向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
这篇文章介绍的内容是关于最全最详细的PHP面试题(带有答案),有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
在上一篇文章《6.2.0-通过Nginx获取CDSW的登录信息(续2)》中,通过Nginx的配置进一步捕获了用户的一些操作,然后存入数据库中进行查询分析,具体是捕获了用户进行Kerberos认证的Principal,但是在后续使用过程中发现,在两个以上的用户进行登陆时,Kerberos和点击Share操作捕获的用户信息永远是最后登陆的那个用户,这样与实际需求不符合,没有捕获到实际进行Kerberos认证和点击Share操作的究竟是哪个用户,本文档针对这一情况进行完善。
我的数据库已经用MySQL Workbench设计好了,也插入了一些测试数据,现在开始在Django中设计models模型。本以为顺风顺水,没想到也遇到一些bug,现在记录一下踩坑填坑过程。
假设有一张”user”表,表存放于”db_data”数据库中,主机地址为localhost,用户名为root,密码为123456,表结构如下: | 字段名称 | 字段属性 | 解释 | |:——–:|:——:|:——:| | id | int(11) | 索引 | | name | varchar(255) | 名字 | | age | int(11) | 年龄 | | sex | varchar(10) | 性别 | 表默认数据如下:
来源:https://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/106291463
1、__FILE__表示什么意思?(5分) 文件的完整路径和文件名。如果用在包含文件中,则返回包含文件名。自 PHP 4.0.2 起,__FILE__ 总是包含一个绝对路径,而在此之前的版本有时会包含一个相对路径。
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史。记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息。
有如下数据,记录每天每只股票的收盘价格,请查出每只股票的波峰和波谷的日期和价格; 波峰:股票价格高于前一天和后一天价格时为波峰 波谷:股票价格低于前一天和后一天价格是为波谷
守护撤回了一条消息 【潜水】 A 2019/1/15 8:50:46 之前的做法是先卸数到数据文件,如果调度出问题,第二天还可以从数据文件再重新把数据加载上去,还有什么其他的方法吗 【话唠】B 2019/1/15 8:53:04 增量数据,还是全量 【话唠】B 2019/1/15 8:54:27 源库数据归档备份几天呢,这方法可行? 【潜水】A 2019/1/15 9:08:21 有的增量有的全量,考虑在不动源库的情况下,源库可能已经有备份机制,在仓库也考虑一下这个情况的处理~ 【活跃】C 2019/1/15 9:26:16 ETL不应该都支持重跑历史么? 前一天挂了,第二天重跑一下就好了,只要调度工具支持重跑,ETL的代码也要写成支持重跑的。 【冒泡】D 2019/1/15 9:51:28 Indeed 贴源缓冲+作业重跑机制,一般是调度要支持N次自动失败重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:54:37 @C 它这是从源库抽取到ods,正常业务系统源库不保存历史,只保留最新的,如果是ods到dwd,在仓库里,当然可以重跑。 【话唠】B 2019/1/15 9:56:31 n次自动失败重跑,作业预警,发短信,邮件? 【潜水】A 2019/1/15 10:04:03 @ 是的,只能支持库内重跑,源库只有最新 【潜水】A 2019/1/15 10:05:36 @ @ 现在确实没有失败自动重跑的机制,考虑加一下,请问下你们做etl一般会做卸数到数据文件,备份数据文件的操作吗 【潜水】A 2019/1/15 10:08:05 其实可以直接不用卸数可以直接从源库加载带仓库,但是考虑一个异常情况和数据的备份,为了更安全,加上卸数到数据文件的操作,一般有没有必要呢想了解一下 【冒泡】E 2019/1/15 10:11:48 @A 一般都是要卸载为文件,源库是不断变化的,你的度量会丢失 【群主】北京-胖子哥(1106110976) 2019/1/15 10:12:21 这个里面就可以看到ODS的价值了。 ODS存储短周期,贴源数据 【话唠】B 2019/1/15 10:20:15 @A 你们的源业务系统库,都是啥数据库啊,mysql还是oracle或者其它mongodb,redis,hbase啥的 【冒泡】K 2019/1/15 10:23:30 混杂,Ora、GP、TD都有 【活跃】G 2019/1/15 10:24:32 你讲的是源库到ods当天任务没成功,第二天跑就丢掉了历史变更? 【冒泡】K 2019/1/15 10:27:23 对 【潜水】A 2019/1/15 10:28:02 源是oracle @ 对,第二天源业务库数据就变了,已经无法从源库取到前一天的数据了 【活跃】C 2019/1/15 10:42:11 你举个场景,看看大家有什么想法,我们很多时候中间状态可以不要 【潜水】A 10:55:19 比如由于源库的表结构变了,没有同步修改仓库;源库有异常的数据加载到仓库出错了;或者源库数据量太大数据加载时候出错了。就是一些比较异常的情况,可能有的也不会发生,就是怕一旦发生什么想象不到的情况,导致某些表的数据没有加载过来,还没有在当天及时处理。 【话唠】B 10:58:53 你们数仓也是基于hive的吗 【话唠】B 11:00:55 我们这边权限控制严格,普通用户没有删表,删字段权限。如果源库做变更了增加字段了,必须发邮件,看看上下游是否有影响,再做同步变更。 【话唠】B 11:02:42 etl报错是难免的,及时的预警,处理,因为各种问题,可以维护个问题集,后边的人报错了,也可以查看。 【潜水】J 11:04:05 源系统变更一般都会做影响分析的吧 【潜水】A 11:18:22 对 是基于hive的 源库的变化都会做影响分析 主要是考虑一些预想外的情况或者疏漏之类的 【潜水】A 11:23:10 非常感谢上面几位的分享建议,我都参考一下想一想
5. 写一个单例模式,答主写的是双检查锁单例,问了为什么用 Volatile,synchronize 移到 方法最外面会怎么样?
线上某服务一直运行很稳定,最近突然就cpu百分百,rpc远程调用全部失败,并走了mock逻辑。重启后,一个小时后问题又重现。于是dump线程栈信息,但不仔细看也看不出什么问题。于是就有了一番排查历程。
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:
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
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