HiveSQL题——数据炸裂和数据合并
HiveSQL题——数据炸裂和数据合并
HiveSQL题——前后函数(lag/lead)
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数据仓库的数据仓库灾备与恢复：保证数据仓库的可用性和稳定性
1.背景介绍数据仓库是企业中大量的历史数据的集中存储和管理系统，它的数据量巨大，数据更新频繁，对企业业务的稳定运行具有重要的支持作用。因此，保证数据仓库的可用性和稳定性是企业业务发展的关键。数据仓库灾备与恢复是数据仓库可用性和稳定性的重要保障之一，它涉及到数据仓库的备份、恢复、灾备策略等方面。本文将
Hive导入数据的五种方法
介绍Hive表导入数据的五种方法：Load加载数据、insert插入数据、As Select加载数据、Location加载数据、Import加载数据
数据仓库内容分享(四)：滴滴大数据成本治理实践
事业部的成本负责人，领到今年的预算目标，需对目标进行拆分，具体到今年要完成的治理优化数量，同时成本负责人向预算委员会，汇报治理工作的进展。事业部的负责人将拆分后的优化目标派发给各个团队的成本治理接口人，治理接口人根据治理目标，拆分出治理任务，将治理任务分配给资源的归属人，由其完成治理动作。此外，还有
一文读懂湖仓一体，什么是数据仓库和数据糊
湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成长性与企业级能力。帮助企业建立数据资产、实现数据业务化、进而推进全线业务智能化，实现数据驱动下的企业数据智能创新，全面支撑企业未来大规模业务智能落地。
数据仓库【数据治理】
数据治理是要贯穿整个数据仓库的设计开发全流程的，数据治理也不是能一步到位的，在我们不断对业务了解、数据了解、需求了解后，不断的优化迭代，设计开发出适合自己业务的数据仓库才是最好的。数据治理是一个不断雕刻的过程，有点类似代码重构，只有不断的将数据跟业务融合，才能不断的提升数据服务，体现数据仓库价值。
一文了解数据库vs数据仓库vs数据湖
在实际工作中，我们应该如何选择使用OLTP数据库还是OLAP数据仓库还是数据湖呢？有些同学会追求时髦前沿技术，不管业务需求是什么样的，直接就上数据湖架构，这样其实是一种不负责任的表现，单纯的以自己实践为主，业务需求为次的行为。这时候就需要架构师来评估具体业务的场景以及未来发展（2-3年）来看，最适合
开源、云原生且实时分析型的现代数据仓库DataBend的介绍，及其与其它开源文件存储的结合使用实例
Databend 是一个开源、云原生且实时分析型的现代数据仓库，旨在提供高效的数据存储和处理能力。它采用 Rust 语言开发，并支持 Apache Arrow 格式以实现高性能列式存储与查询处理。
一文带你读懂：数据集市、数据仓库、数据湖
数据集市、数据仓库和数据湖都是针对不同类型数据处理需求的解决方案。数据集市关注于特定业务部门和用户需求，提供定制化的数据分析和报告；数据仓库关注于企业级数据整合和分析，提供全局的数据视角；数据湖关注于海量原始数据hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端开发10年+经验！希望我的分享能帮
JDK8 和 JDK17 下基于JDBC连接Kerberos认证的Hive(代码已测试通过)
打开了debug后,如果是正常情况,我们能观察到控制台会打印到krb5.conf相关内容信息,出现问题优先根据debug日志查看,如果没有打印出krb5文件内容,去看看路径/文件权限。之前自研平台是基于jdk8开发的,连接带Kerberos的hive也是jdk8,现在想升级jdk到17,发现过Ker
大数据领域的数据仓库
在大数据领域，数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统。它从多个异构数据源收集数据，对数据进行清洗、转换和整合，然后将其存储在一个集中的位置，以支持复杂的查询、报告、分析和数据挖掘任务。数据仓库的设计旨在优化查询性能和分析效率，支持决策制定过程。
银行数据仓库体系实践（2）--系统架构
（2）元数据管理：元数据指描述数据的数据，比如数据表和数据字段的定义以及关系，那在元数据中除了查询数据仓库中各表和字段的定义外，最重要的还有两个功能：血缘分析和影响分析。UML对系统架构的定义是：系统的组织结构，包括系统分解的组成部分，它们的关联性，交互，机制和指导原则，例如对系统群就是定义各子系统
Maxwell+RabbitMq实现数据同步
Maxwell是由美国Zendesk开源，用Java编写的MySQL等关系型数据库的实时抓取软件，能够实时抓取MySQL二进制日志binlog，并生成JSON格式的消息，作为生产者发送给kafaka、RabbitMQ、Redis等系统的应用程序。ETL、维护缓存、收集表级别的DML指标、增量数据同步
Hive-函数总结
Hive函数总结，简单实用，举例
数据仓库现代化和迁移解决方案Datametica
Datametica在自动化工具的帮助下,通过在整个数据管道(从数据湖评估到数据湖分析)中使用循环流程，确保数据湖的成功实施。Datametica在自动化工具的帮助下，在整个数据管道(从数据湖评估到数据湖分析)中使用循环流程，确保数据湖的成功实施。这些工具简化并自动化了数据迁移过程，帮助企业实现数据
HiveSQL题——用户连续登陆
HiveSQL题——用户连续登陆
数据仓库模型设计：从架构到实践的全方位指南
数仓主题是指通过“上帝视角”将企业不同业务流程信息进行分类、汇总，然后对其进行分析利用的一个抽象化概念。也是企业中某一分析领域具体的分析对象，每个数仓分析领域都又一个数仓主题相呼应。
数据仓库-相关概念
数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量数据的系统。它用于支持企业决策制定过程中的数据分析和报告需求。数据仓库从多个来源收集和整合数据，并将其组织成易于查询和分析的结构。数据仓库的主要目标是提供高性能的数据访问和分析能力，以便用户可以从不同的角度和层次上理解和解释数据。它通常包含历史数据，用于支持趋势
【hive】- 使用insert into/insert overwrite插入数据到静态分区、动态分区、动静态分区
使用insert into/insert overwrite插入数据到静态分区、动态分区、动静态分区
