Neo4j 图数据库安装与操作指南(以mac为例)
本文介绍了Neo4j图数据库的安装、配置、启动以及基本操作方法。首先，需要满足Java环境的安装要求，并可选择使用Homebrew进行安装。然后，从官方网站下载Neo4j并解压，或通过Homebrew进行安装。配置Neo4j时，可设置环境变量以简化命令操作。启动Neo4j后，可通过Cypher查询语
一文解读数据仓库的分层逻辑和原理
ODS 层的主要功能是对业务数据进行抽取（Extract），实现数据的初步集成，即将不同来源、不同格式的数据进行汇聚，为后续的数据处理提供一个统一的数据基础。它遵循企业的数据标准和规范，对数据进行更深入的清洗和转换，确保数据的准确性和完整性。：存储的是轻度汇总的数据。：包括结构化数据（如订单表、用户
大数据-237 离线数仓 - 广告业务 需求分析 ODS DWD UDF JSON 串解析
UDF 是用户根据具体需求编写的自定义函数，用于处理 SQL 语言无法直接完成的复杂逻辑。数据仓库系统（如 Hive、Spark SQL、ClickHouse 等）内置了一些通用的函数，但当内置函数无法满足需求时，可以通过 UDF 实现自定义扩展。UDF 的作用，实现复杂逻辑，通过 UDF，可以将复
大数据-233 离线数仓 - 留存会员 需求、创建与加载DWS 层、ADS 层 与 小结
DWS 层通常被称为数据仓库服务层或明细层，它是数据仓库架构中的中间层，负责将原始数据经过清洗、转换后进行存储，并提供给下游的数据应用层或分析层使用。ADS 层是面向应用的数据服务层，主要聚焦于业务的直接需求和决策支持，提供高性能和高响应的数据查询能力，通常是直接为应用或决策系统提供服务。DWS 层
数据管理的四大支柱：揭秘数据中台、数据仓库、数据治理和主数据
数据管理的四大支柱
大数据-235 离线数仓 - 会员活跃度 数据测试 完整加载 ODS DWD 层
ODS 是操作型数据存储层，主要用于存放从业务系统中抽取的原始数据。数据通常以 业务系统的原始格式 或经过少量标准化处理的形式存储。是数仓的“数据输入口”，负责承接来自业务系统的数据。DWD 是明细数据层，存储的是经过清洗和轻度处理的宽表数据。DWD 数据是细粒度的、面向分析的明细数据，数据通常已经
2024数据仓库建设规范指南
数据仓库建设规范指南
数据仓库系列7：什么是概念模型、逻辑模型和物理模型,它们有什么区别?
概念模型是数据建模过程中最高层次的抽象。它就像是你数据世界的"鸟瞰图"。这个模型主要关注的是业务概念以及它们之间的关系,而不涉及任何技术细节。逻辑模型是概念模型的下一步细化。它保持了技术中立性,但比概念模型更加详细。逻辑模型定义了数据结构,包括实体、属性、关系和主键。物理模型是数据模型的最后一个阶段
【面试系列】月之暗面＜资深数据仓库工程师＞面试题
题目涵盖了编程技能、大数据技术、数据建模、数据治理以及平台设计等方面。
大数据新视界 -- Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）
本文深入探究 Hive 数据仓库，剖析数据分区原理策略与管理优化，阐释数据桶概念作用及创建应用，简述数据安全机制与实战配置，佐以案例代码，为高效数据存储提供指引并设互动，预告数据导入篇章。
SpringWebmvc和SpringWebflux
struts2，springmvc等都是基于Servlet API与Servlet容器基础之上运行的，在Servlet3.1之后才有了异步非阻塞的支持。而WebFlux是一个典型非阻塞异步的框架，它的核心是基于。
笔记分享: 西安交通大学COMP551705数据仓库与数据挖掘——02. 关联规则挖掘
西安交通大学COMP551705数据仓库与数据挖掘
DAMA数据管理知识体系(第11章 数据仓库和商务智能)
文章将围绕数据仓库的构建与管理展开，探讨如何通过数据仓库实现历史数据的集中存储与分析
数据仓库面试题集&离线&实时
1、2、Flink提交方式， 使用pre-job还是yarn-session模式，好处？
Kettle：一款数据仓库ETL神器
Pentaho Data Integration（Kettle）是一款功能强大、灵活易用的数据集成工具。它能够高效地处理各种数据类型和数据源，实现数据的抽取、转换和加载。
hive分区详细教程
为了提高sql的查询效率比如：假如数据量比较大，这个sql就是全表扫描，速度肯定慢。可以将数据按照天进行分区，一个分区就是一个文件夹，当你查询20230826的时候只需要去20230826这个文件夹中取数据即可，不需要全表扫描，提高了查询效率。总结1）分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立
Apache Doris 3.0 里程碑版本｜存算分离架构升级、湖仓一体再进化
亲爱的社区小伙伴们，我们很高兴地向大家宣布，在近期我们迎来了 Apache Doris 3.0 版本的正式发布，欢迎大家下载使用体验！3.0 版本是 Apache Doris 在湖仓一体演化路线上的重要里程碑版本。在 3.0 版本中 Apache Doris 增加了数据湖写回功能，用户可以在 Apa
初探Flink的序列化
Flink未直接使用Java序列化，而是自研了一套高效的序列化机制。
数仓建设实践——用户留存分析专题模型设计
数仓建设实践——用户留存分析专题模型设计
如何预防数据打架？数据仓库如何保持指标数据一致性开发指南（持续更新）
大数据开发人员最经常遇到尴尬和麻烦的事是，指标开发好了，以为万事大吉了。被业务和运营发现这个指标在不同地方数据打架，显示不同的数值。为了保证指标数据一致性，要从整个开发流程做好。
