https://mp.weixin.qq.com/s/hx-q13QteNvtXRpNsE5Y0A 作者 | 知乎数据工程团队编辑 | VincentAI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中

本文来自网易云社区 作者:王潘安 以下是本人在学习Google的Mesa数据仓库论文的记录,翻译出来给大家分享,翻译水平有限,请多多包涵.因论文比较长,本人将论文按照Mesa不同的模块分开翻译,方便阅读. 摘要:Mesa是一个可伸缩性的分析型数据仓库系统,它主要为Google的互联网广告业务服务.Mesa的设计是为了满足一系列的来自用户和系统的复杂的挑战.包括近乎实时的数据获取和查询,高可用性,可靠性,容错性以及伸缩性.Mesa每秒处理PB级的数据以及百万行的更新.每天服务十亿次查询,获取万亿行

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理.特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行. 一.概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持

星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每个大公司都花费数百万每年的资金进行数据仓库的运维. 本文介绍一个基于hadoop的数据仓库, 它基于hadoop(HIVE, HBASE)水平扩展的特性, 客服传统olap受限于关系型数据库数据容量的问题. Kylin是ebay推出的olap星型数据仓库的开源实现. 首先请安装Kylin, 和它的运

对于数据仓库体系结构的最佳问题,始终存在许多不同的看法,甚至有人把Inmon和Kimball之争称之为数据仓库界的“宗教战争”,那么本文就通过对两位提倡的数据仓库体系和市场流行的另一种体系做简单描述和比较,不是为了下定义那个好,那个不好,而是让初学者更明白两位数据仓库鼻祖对数据仓库体系的见解而已. 首先,我们谈Inmon的企业信息化工厂. 2000年5月,W.H.Inmon在DM Review杂志上发表一篇文章,里面写到一句话“……如果明天非得设计一个数据集市,我将不考虑使用其他的方法”:正是揭

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之前看了认识数据以及数据的预处理,那么,处理之后的数据放在哪儿呢?就放在一个叫“数据仓库”的地方. 数据仓库的基本概念: 数据仓库的定义——面向主题的.集成的.时变的.非易失的 操作数据库系统VS数据仓库——为什么需要使用数据仓库分析数据(OLAP  VS  OLTP) 数据仓库体系结构——三层体系结构:底层(数据仓库服务器)——中间层(OLAP服务器)——顶层(前段工具) 三种数据仓库模型 企业模型 数据集市(只针对某一部门) 虚拟仓库 元数据库——关于数据的数据 理解OLAP,数据仓库,数据

在班级工作中遇到似业务场景中的实时流传输数据的访问,所以,淘宝实时数据仓库这个人做了一些研究和了解. 本文介绍的业务场景和淘宝的设计TimeTunnel工具,从淘宝数据仓库团队沟通过程中的图像文字sildes.也参考了一些相关文件. 业务背景 TimeTunnel(简称TT)是一个基于thrift通讯框架搭建的实时传输数据平台,具有高性能.实时性.顺序性.高可靠性.高可用性.可扩展性等特点(基于Hbase). 眼下TimeTunnel在阿里巴巴广泛的应用于日志收集.数据监控.广告反馈.量子统计.

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流

一.什么是数据挖掘?许多人认为数据挖掘更像是一门哲学,或数学的组成部分,而不是业务需求的实际解决方案.您可以从采用的各种定义中看出这一点,例如:“数据挖掘是对非常大型的数据进行的研究和分析,采用自动或半自动的程序,找出先前未知的.有趣的.可理解的相关性.”或者“数据挖掘是指对数据中固有的先前未知的潜在有用信息的重要提取.”这些定义都有各自的道理.尽管数据挖掘本身就是一门学科,但它的出现还不到10 年时间,其起源可追溯到二十世纪五十年代人工智能的早期发展.在此期间,模式识别和基于规则推理的发展提供

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

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导读:随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.本文由阿里AnalyticDB团队出品,近万字长文,首次深度解读阿里在海量数据实时分析领域的多项核心技术. 数字经济时代已经来临,希望能和业界同行共同探索,加速行业数字化升级,服务更多中小企业和消费者.   挑战 随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多,数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和

本来上个月想去了解一下kuda的,结果一直没有抽出时间去搞,现在大致先开个头,方便后面深入! Apache Kudu是开源Apache Hadoop生态系统的新成员,它完善了Hadoop的存储层,可以 快速分析快速数据. Kudu提供快速插入/更新和高效柱状扫描的组合,以在单个存储层上实现多个实时分析工作负载.作为HDFS和Apache HBase的新补充,Kudu使架构师能够灵活地处理各种用例,而无需异乎寻常的解决方法. Kudu专为需要快速(快速变化)数据快速分析的用例而设计.Kudu专为利

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Oracle GoldenGate简介 Oracle Golden Gate用于源数据库与目标数据库的数据复制备份:可以在异构的环境(各种操作系统和数据库)之间实现数据亚秒级的实时复制备份:以及可以在实时数据仓库.数据同步.集中/分发.容灾.数 据库升级和迁移等多个场景下应用:同时还可以使用一 对一.广播(一对多).聚合(多对一).双向.点对点.级联等多种灵活的拓扑结构. 本章介绍Oracle GoldenGate的基本术语及其处理逻辑和体系结构的功能. 1.1 Oracle GoldenGat

本帖最后由 howtodown 于 2015-4-2 23:15 编辑 问题导读 1.Hadoop生态圈介绍了哪些组件,分别都是什么? 2.大数据与Hadoop是什么关系? 本章主要内容: 理解大数据的挑战 了解Hadoop生态圈 了解Hadoop发行版 使用基于Hadoop的企业级应用 你可能听别人说过,我们生活在“大数据”的环境中.技术驱动着当今世界的发展,计算能力飞速增长,电子设备越来越普遍,因特网越来越容易接入,与此同时,比以往任何时候都多的数据正在被传输和收集. 企业正在以惊人的速度产

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管

摘要: 作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据库团队受邀参加本次技术盛会,不仅将派出重量级嘉宾阵容,还会为广大数据库业内人士和行业用户奉上8场精彩议题.下面小编就为大家提前梳理了8大亮点,并附上阿里云议题全集,精彩一网打尽. 2019年5月8日-5月10日,由国内知名IT技术社区主办的数据库技术交流盛会——DTCC 2019将在北京新云南皇冠假日大酒店召开.数据风云,十年变迁,DTCC见证并铭记了国内数据库技术的关键成长历程.作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据