Databend：下一代云数据仓库解决方案
Databend是一个用Rust语言开发的开源云数据仓库,旨在为大规模数据分析提供高性能、低成本的解决方案。作为Snowflake的替代品,Databend专注于快速查询执行和数据摄取,适用于复杂的大规模数据集分析。云原生架构: 与AWS S3、Azure Blob、Google Cloud等云存储
Hive数仓操作（十七）
一、Hive 四种存储格式在 Hive 中，支持四种主要的数据存储格式，每种格式有其特点和适用场景，不过一般只会使用Text 和 ORC 二、Hive 行列存储三、Hive 压缩格式1. TEXTFILE压缩算法：可使用 Gzip、Bzip2 等压缩算法。四、Hive 建表手册创建表的基本语法
数据网格到底是什么，它真的能替代数据仓库和数据湖吗？
数据网格概念由扎马克·德赫加尼提出，她在2019年的开创性文章《如何从单一数据湖转向分布式数据网格》中指出：“传统的集中式数据管理模型无法适应快速变化的业务需求，而数据网格通过分布式的方式管理数据，允许业务部门拥有并管理其数据，同时通过标准化的API和自助服务平台实现跨部门的数据共享。”2022年，
数据仓库-数据命名标准规范
各对象采用驼峰命名法，统一为小写字符，单词之间使用下划线隔开（ODS层除外，与源系统保持一致）。手动创建：tmp_{创建人名称}_{表名} （程序扫描删除，或者设置生命周期）宽表：dwd_{主题域}_{可选二级主题域}_detail_{数据标记}dim_{主题域}_{可选二级主题域}_{表名}_
Hive数仓操作（十三）
一、JSON 数据1. JSON 特点2. JSON 的语法3. JSON 在 Hive 中的使用get_json_object()二、HIVE的JSON 数据处理示例数据格式第一步：提取数据第二步：数据处理JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，
Hive 的窗口函数 详解
逻辑层是 Hive 中的窗口函数，它依赖分区和排序规则来生成每个分区中的行号。物理层：Hive 在执行时，通过MapReduce或Tez实现了分布式排序和行号分配，关键类如和负责处理窗口函数的具体逻辑。性能优化：通过合理调优 Hive 参数、增加并行度和使用高效的执行引擎如 Tez，可以显著提升的执
数据仓库建设方案
产生的影响，需要具体到，是新增一条数据，还是修改一条数据，并且需要明确新增的内容或者是修改的逻辑。DWS层为公共汇总层，会进行轻度汇总，粒度比明细数据稍粗，基于DWD层上的基础数据，整合汇总分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。 该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并提供一定的数据质量保证。D
Hive：HQL
Hive：HQL
Centos7环境下Hive的安装
Hadoop集群(Hadoop搭建集群安装HBase数据库(HBase数据库搭建。
一文读懂数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖、湖仓一体的使用场景和区别
一文读懂数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖、湖仓一体的使用场景和区别
Hive数仓操作（十）
一、Hive 分页查询1. 基本用法2. 基本语法：3. 示例4. 注意事项二、Hive 常用函数1. 查看和描述系统自带的函数2.常用字符串函数在大数据处理中，分页查询是非常常见的需求。Hive 提供了LIMIT和OFFSET关键字来方便地进行分页操作。本文将详细介绍它们的用法。
hive中datediff函数介绍
在 Apache Hive 中，datediff 函数用于计算两个日期之间的天数差异。它接受两个日期作为参数，并返回这两个日期之间的天数差。其中 enddate 是结束日期，startdate 是起始日期。函数将返回 enddate 减去 startdate 后的天数差。这将返回 9，表示这两个日期
Hive数仓操作（八）
一、Hive中的分桶表1. 分桶表的概念2. 分桶表的原理3. 分桶表的用途4. 分桶表的创建5. 分桶表的查询6. 分桶与分区的区别分桶表是Hive中一种用于提升查询效率的表类型。分桶指的是根据指定列的哈希值将数据划分到不同的文件（桶）中。当两个表的连接字段作为分桶字段时，且分桶数量相等或成倍数关
Hive数仓操作（十五）
Hive 开窗函数窗口函数的基本组成部分窗口边界标识符窗口边界函数示例数据集SQL 查询运行结果1. 查询在2017年4月份购买过的顾客Hive窗口函数是一种特殊的函数，允许用户在查询中对一组行进行计算，而不仅仅是单独的行。窗口函数可以在 SQL 查询中进行聚合、排名、累积计算等。这使得窗口函数在数
【Hive】Hive 常见连接方式介绍
hive 连接方式大全
启动hive元数据服务
启动hive元数据服务
数据仓库的建设——从数据到知识的桥梁
数据仓库的建设——从数据到知识的桥梁
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战
数据仓库（Data Warehouse, DW）是企业数据管理的核心，主要用于汇集来自不同系统的数据，并进行集中的分析。其目的是帮助企业通过历史数据分析来做出更好、更快的决策。数据飞轮（Data Flywheel）是数据中台的进一步演化，其核心思想是通过持续的数据循环与反馈，推动业务的自动化增长。在
解决Hive乱码问题
#解决hive乱码问题#三端同步#字符集编码
hive数据仓库基础命令
一。HDFS的shell命令:二. hive保持元数据的方式：三. derby和mysql的区别：四. 数据仓库和数据库区别五.数据仓库的特点六.数据仓库和传统数据库的特点
