7个领先数据仓库和数据库的深入比较
此定价模式与AmazonRedshift一致，并确保您按实际使用量付费，使其成为寻求经济实惠的数据分析且不牺牲性能的各种规模公司的有吸引力的选择。在当今的数字时代，数据仓库和数据湖已成为存储和分析大量数据的核心，为各种数据管理挑战提供可扩展的解决方案。这对于依赖数据做出明智决策的企业至关重要。简而言
一文读懂数据仓库、数据湖、湖仓一体
一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频）。这套架构，以数据湖为中心，把数据湖作为中央存储库，再围绕数据湖建立专用“数据服务环”，环上的服务包括了数仓、机器学习、大
数据仓库实战：详解维度建模事实表
数据仓库实战：详解维度建模事实表
第十一章 数据仓库和商务智能 10分
(1) 确定数据仓库/商务智能技术架构。(2) 确定数据仓库/商务智能管理流程。
数据仓库系列8：如何设计一个高性能的数据仓库模型?
基于需求分析,我们可以确定以下核心事实表和维度表:销售事实表(Sales_Fact)客户行为事实表(Customer_Behavior_Fact)库存事实表(Inventory_Fact)时间维度(Time_Dim)产品维度(Product_Dim)客户维度(Customer_Dim)地理维度(Ge
数仓建模：范式建模、维度建模、实体建模
数仓建模在哪层建，怎么建，三种维度建模法：范式建模法，维度建模法，实体建模法，三种维度建模模式：星型模型，雪花模型，星座模型
hive数据采集零点漂移
这个时候数据写入的目录就和系统时间有关系。解决方案是采用自定义flume的拦截器，将数据中的 事件时间(也就是数据生成的实际时间)解析出来，存储到headers里面，key是timestamp，value是解析出来的事件时间，将useLocalTimeStamp配置为false， 最终数据就会写入事
数据仓库基础理论—数仓分层
在国内主流的数据仓库设计中，通常会采用多层架构来管理和组织数据，常见的层次：ODS（操作数据存储）、DWD（数据仓库明细层）、DWS（数据仓库汇总层）、DIM（维度模型层）和ADS（应用数据服务层）。
ETL工具Kettle使用总结
好久没有发布文章了，就用最近工作常用的kettle工具做为素材写一下随笔，方便以后碰到相同的问题快速解决。kettle的简介我就不介绍了，大家随便百度一下就可以查到，主要作用就是用于从一个或多个数据源中提取数据，对数据进行转换和清洗（这个过程就是ETL），然后加载到目标数据存储中，以支持数据分析、报
数据仓库-离线数据仓库架构-002
切分多个Task之后，DataX Job会调用Scheduler模块，根据配置的并发数据量，将拆分成的Task重新组合，组装成TaskGroup(任务组)。对于sqoop和datax，如果只是单纯的数据同步，其实两者都是ok的，但是如果需要集成在大数据平台，还是比较推荐使用datax，原因就是支持流
企业数字化转型建设思路、本质、数字化架构、数字化规划蓝图
原文《企业数字化规划蓝图、数字化企业架构、数字化转型战略规划方案》PPT格式，共76页。企业数字化转型是一场深刻而复杂的变革，需要企业高层领导的坚定决心、全体员工的积极参与以及科学合理的规划与实施。通过明确建设思路、把握转型本质、构建数字化架构、制定规划蓝图，企业可以稳步推进数字化转型进程，最终实现
开源数据仓库对比
随着大数据时代的到来，企业对高效、可扩展的数据存储和分析需求日益增长。开源数据仓库技术因其灵活性、成本效益和强大的社区支持而受到广泛欢迎。本文将对比分析几款主流的开源数据仓库解决方案，包括Apache Hadoop Hive、Apache Spark SQL、ClickHouse、Greenplum
闲置物品交易系统的分析与设计（项目文档）
目前国内闲置物品市场正处于成长阶段，但闲置物品交易系统并不成熟。尤其是现有闲置物品交易平台功能设计单一、缺乏创新，视觉界面平淡;缺乏社交体验，交互性差，导致用户粘性差;欠缺后续服务与措施。平台远不能满足的实际需求，有必要作进一步深入的设计研究。从的角度出发，重点对闲置物品交易设计进行研究，以用户体验
seatunnel2.3.3在centos7上安装
安装前需要准备点环境，因为seatunnel是基于java开发的，因此需要先安装java，我这里使用的java1.8，可以网上搜索下java安装教程，记得配置JAVA_HOME环境变量。在安装的过程中需要用到mysql命令，因此也需要安装下MySQL环境，这里也不具体讲解了，在网上搜索安装就行。接下
Hive 中的 SPLIT、COALESCE 及 COLLECT_LIST 函数的用法
SPLITstr：要拆分的字符串。delimiter：用于拆分的分隔符。COALESCE：一组值，COALESCE将返回第一个非空值。expr：要收集的表达式。Hive 提供的SPLITCOALESCE和函数是数据处理和分析中非常有用的工具。它们可以帮助用户高效地处理字符串、管理空值，以及聚合数据。
Hive(十)函数 列转行
select * from (select name, x, a from people lateral view explode(xinge) x_tmp as x lateral view explode(aihao) a_tmp as a) tmp where x='活泼' and a='打篮
Hive建表全攻略-从入门到精通
探索Apache Hive的强大功能！本文深入讲解Hive建表技巧、性能优化、安全管理和生态系统集成。从基础语法到高级特性，包括分区表、ORC存储、动态分区、查询优化等核心概念。学习如何处理数据倾斜、实现细粒度访问控制，以及与Spark、Kafka、HBase无缝集成。通过实战案例掌握构建高效数据仓
构建实时数据仓库：流式处理与实时计算技术解析
现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟、一小时、甚至更久才能对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。Lambda架构经历多年的发展，其优点是稳定，对于实时计算部分的计算成本可控，批量处理可以用晚上的时间来整体批
数据仓库系列 3：数据仓库的主要组成部分有哪些?
你是否曾经好奇过,当你在网上购物或使用手机应用时,背后的数据是如何被存储和分析的?答案就在数据仓库中。本文将为你揭开数据仓库的神秘面纱,深入探讨其核心组成部分,以及这些组件如何协同工作,将海量数据转化为有价值的商业洞察。
Docker搭建kafka和StarRocks的问题
本地搭建kafka遇到的问题，学习分享，贴出的错误提示用于搜索引擎，让大家方便搜索
