### 背景：在不同数据库迁移的项目中，往往会遇到SQL语法不兼容的情况。比如有的数据库支持PIVOT函数，有的不支持。遇到这种情况，就必须对PIVOT函数进行...

随着企业数字化转型加速推进，大数据业务规模呈现指数级增长，迭代变更越发频繁。此背景下，呈现"高频变更"与"超大规模"并存的特征，这种双重特性给大数据任务的发布变...

Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据...

为了兼顾数据湖的“海量”和数据仓库的“规范”，存储层会引入“元数据管理”模块——相当于给海量数据贴“标签”，记录数据的来源、格式、权限、关联关系等信息。这样既能...

进入21世纪，云计算技术的兴起为数据仓库带来了革命性变革。云数据仓库以其弹性扩展、按需付费、高可用性等优势，迅速成为企业的新选择。根据最新行业报告，云数据仓库的...

如果把数据仓库比作一个现代化的智能水库系统，那么数据采集就是连接各个水源的引水渠。这些引水渠负责将分散在各处的数据源——业务数据库、日志文件、传感器数据、第三方...

数据仓库的发展历程可以追溯到上世纪90年代，当时企业开始意识到需要专门的系统来支持决策分析。早期的数据仓库主要采用维度建模方法，其中最具代表性的是星型模型和雪花...

数据湖与仓库、分析与AI/ML、SQL与万物…… 随着数据湖和数据仓库技术能力的趋同，运行AI/ML和分析的独立工具和团队是否也在趋同？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...

2.查询后信息显示配置 1）在 hive-site.xml 文件中添加如下配置信息，就可以实现显示当前数据库，以及查询 表的头信息配置。

3.由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的...

在数据仓库技术发展的早期阶段，企业普遍采用传统的数据仓库架构。这种架构通常以部门或业务线为单位，构建独立的数据集市来满足特定的分析需求。每个数据集市都有自己独立...

数据仓库的概念最早由比尔·恩门在1990年代提出，其核心思想是构建一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。随着大数据技术的成熟...

在2025年数据驱动的商业环境中，数据仓库已从传统架构演进为云原生智能平台，成为企业决策支持系统的核心基础设施。现代数据仓库通过整合来自多个业务系统的数据，为企...

在2025年竞争激烈的电商环境中，数据已经成为驱动业务增长的核心引擎。想象一下，一家头部电商平台每天产生超过5000万条用户浏览记录、200万笔交易数据和TB级...

数据仓库的概念最早由比尔·恩门在1990年代提出，其核心思想是构建一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。经过三十多年的发展，...

在当今这个数据驱动的时代，企业每天产生海量的原始数据——从销售记录、用户行为到设备日志，这些看似杂乱无章的数字和符号构成了现代商业的"原材料"。根据权威定义，数...

2025年，云原生数据仓库正成为企业数字化转型的核心基础设施。相比传统的数据仓库，云原生架构提供了更强大的弹性扩展能力、更低的运维成本和更高的资源利用率。以某大...