数据仓库系列：StarRocks的简单试用及与clickhouse的对比
本文记录针对StarRocks的试用情况，并拿StarRocks与ClickHouse进行了对比。StarRocks 与 ClickHouse 是两款基于 MPP 架构的列式数据库管理系统，都可以提供高性能的 OLAP 分析能力。 但是它们在功能、性能和使用场景上也有一些区别想知道这些区别嘛，快来看
数据质量怎么监控
数据质量监控方法论
Superset的安装(亲测三遍，有效)
Apache Superset是一个开源的、现代的、轻量级BI分析工具，能够对接多种数据源、拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘，且拥有友好的用户界面，十分易用。在学习数仓项目的时候，按照教程安装Superset反复重复多次都没能成狗，最后稍微修改之后得以成功安装，现记录下安装过程。
数据库的基础学习1：select语句的查询
数据库的三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段数据库管理系统：DBMS常见的关系型数据库：Oracle、DB2、mysql常见的非关系型数据库：MongoDB、rediessql的四部分:DQL（select查询语句）DCL（对数据进行变更）......
MPP数据库
组织通常使用分析型MPP数据库作为数据仓库或集中式存储库，其中包含组织内部生成的所有数据，例如交易销售数据，Web跟踪数据，营销数据，客户服务数据，库存/后勤数据，人力资源/招聘数据以及系统日志数据。在数据库集群中，首先每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，其次业务数据根据数据库模型和应用特点划
Quick Bi经验总结
Quick Bi可视化大屏数据分析大屏及各种可视化图表制作技巧
Dataphin数据中台使用
目录一、产品功能介绍二、dataphin使用介绍1)dataphin注意事项2)准备工作3)规划数仓4)数据处理以及配置调度5)任务发布6)数据抽取以及配置调度一、产品功能介绍二、dataphin使用介绍1)dataphin注意事项1).dataphin拥有开发/测试环境(XX_XX_XX_DEV)
【Hive】各种join连接用法
hive join连接的各种用法
什么是数据仓库？
数据仓库的基本功能与概念的介绍；数据库与数据仓库的对比介绍
Kettle（三）数据写入错误如何处理？
Kettle作为数据治理工具，总是会涉及到数据的搬迁，在原始数据过大、种类过多时写入肯定会出现一些错误（缺少必填项、数据格式错误、主键冲突等等），那么Kettle如何解决？其实Kettle与我们自己写程序的思维不会有本质性的差别，因此我们常见的处理方式基本上都可以得到解决。基本上我们常规的解决办法：
【ETL】常见的ETL工具（含开源及付费）一览和优劣势分析？
支持的数据输入输出的类型：Mysql、Oracle、MSSQL Server、PostgreSQL、DB2、Kafka、Greenplum、Redis、TiDB、SequeoiaDB、Amazon Redshift、HashData、HDFS、FTP、Hive、Inceptor等。（6）Amazon
数仓知识07：数据增量更新的几种方式
1、增量更新的几种方式增量更新的本质，其实是获取源表中数据变化的情况（增、删、改），然后将源表中发生的变化同步至目标表中。不同的方式，获取源表中数据变化的情况不一样，受技术的限制、表结构的限制，某些方式可能无法获取到完整的数据变化情况，因此只能适用于特定的场景。方式 简述 适用场景 详述
数据湖与数据仓库区别
数据湖与数据仓库区别
hive数据仓库--Hive介绍
hive
HIVE总结
一：hive作用Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序（1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce（3）执行程序运行在Yarn上1.1：
第8章 综合案例—构建DVD租赁商店数据仓库
第八章 综合案例—构建DVD租赁商店数据仓库
Oracle11G的表空间数据文件大小限制问题处理
oracle11g的表空间数据文件容量与DB_BLOCK_SIZE有关，在初始建库时，DB_BLOCK_SIZE要根据实际需要，设置为 4K,8K、16K、32K、64K等几种大小，ORACLE的物理文件最大只允许4194304个数据块（由操作系统决定），表空间数据文件的最大值为 4194304×D
漫谈大数据 - HiveSQL总结（二）查询操作
导语：HiveSQL各关键字详解，hive函数大全，类似于个人记录工具书，后续遇到其他的也会继续加进来。
快速生成 MySQL 数据库关系图
需求描述：快速生产关系型数据库表关系ER图在公司老旧系统里，数据库表很多，但是在设计之初并没有建立好关系图，导致新人刚入职,面对N个库，每个库几百张表，很不方便。例如：公司某一个系统的库有三百张表，在不熟悉项目的情况下，打开数据库看到一列列的表，很不清晰，对新入职同事很不友好。...
