格式化定义本质上控制的是占位. 日期 %Y:4位数的年份: %y:2位数的年份: %m:2位数的月份(1-12) %d:2位数的日(01-31) 时间 %H:24小时制(0-23) %I:12小时制(01-12) %M:2位数的分(00-59) %S:2位数的秒(00-61) 秒 60 和秒 61 用于润秒: %w:用整数表示星期几(0:星期日,6) %U:每年的第几周(00-53) 星期一被认为是一周的第一天,每年第一个星期一之前的那几天被认为是"第0周" 格式: %F:%Y-%m-

一.前言                                                                                       日期时间的获取.显示是每个程序都会涉及到的,下面是一些记录以便日后查阅. 二. java.util.Date类  // 当前日期时间 Date now = new Date(); /* 由于程序的默认时区不同,可能显示如下内容: * 1. 格林尼治时间,Tue Oct 28 01:24:14 GMT 2014 * 2

电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金额 order_status 订单状态 user_id 用户id payment_way 支付方式 out_trade_no 支付流水号 create_time 创建时间 operate_time 操作时间 订单详情表:(order_detail) order_detail.order_id 是要一

声明 本文中介绍的非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导. 参考文献 <大数据之路——阿里巴巴大数据实践>——阿里巴巴数据技术及产品部 著. 背景及目的 数据对一个企业来说已经是一项重要的资产,既然是资产,肯定需要管理.随着业务的增加,数据的应用越来越多,企业在创建的数仓过程中对数据的管理也提出了更高的要求,而数据质量也是数仓建设过程不容忽视的环节.本文针对MaxCompute数仓建设过程中如何做数据质量给出规范建议,为实际数据治理提供依据及指导. 数据质量保障原则 评估数据质量

前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),

前言 datalake架构 离线数据 ODS -> DW -> DM https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/wang3680/p/11538451.html https://blog.csdn.net/hello_java_lcl/article/details/107025192 ODS层的逻辑主要是做隔离和部分清洗 实时数据 名词解释 名词 描述 源表 数据清洗之前的原始数据表 目标表 数据清洗之后的表

时间过得真是快,现在已经是2022年了.作为开发来说,时间处理是非常繁琐的.从Java 8开始有了新的时间API.时间的处理更加优雅,不再需要借助三方类库,而且线程安全.今天来梳理一下新API的格式化,而且还要玩点你没玩过的东西,点赞.转发.再看走起来. 新API的时间格式化 新的时间API的时间格式化由java.time.format.DateTimeFormatter负责. 本地化时间 结合枚举FormatStyle定义的风格,DateTimeFormatter预定义了基于本地(Locale

本文目录: 一.数据流向 二.应用示例 三.何为数仓DW 四.为何要分层 五.数据分层 六.数据集市 七.问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易

strftime() 函数根据区域设置格式化本地时间/日期,函数的功能将时间格式化,或者说格式化一个时间字符串. size_t strftime(char *strDest,size_t maxsize,const char *format,const struct tm *timeptr); 参数说明:我们可以根据format指向字符串中格式命令把timeptr中保存的时间信息放在strDest指向的字符串中,最多向strDest中存放maxsize个字符.该函数返回向strDest指向的字符

一.字符串输出及运算 1.常用输出格式及方法 ')#单引号 ")#双引号 """)#三个引号 1234567890 1234567890 1234567890 Process finished with exit code 0 运行结果 没有任何区别,这就对了,我们可以通过不同的三种引号来输出指定的字符串. ')#内部引号输出错误 ")#内部引号输出错误 File "C:/Users/AMTF/PycharmProjects/untitled1/

使用 ReSharper,输入即遵循 StyleCop 的代码格式化规范 StyleCop 可以帮助强制执行代码格式化规范,ReSharper 可以帮助你更高效地编写代码.把两者结合起来,你便能高效地编写符合团队强制格式化规范的代码来. 本文就介绍如何使用 ReSharper 来高效地遵循 StyleCop 的代码格式化规范. 本文内容 安装插件 StyleCop by JetBrains 修改 StyleCop by JetBrains 的规则 不通用的 StyleCop by JetBrai

本文转自:https://www.jb51.net/article/62518.htm 本文实例总结了python中日期和时间格式化输出的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python格式化日期时间的函数为datetime.datetime.strftime():由字符串转为日期型的函数为:datetime.datetime.strptime(),两个函数都涉及日期时间的格式化字符串,这里提供详细的代码详细演示了每一个参数的使用方法及范例. 下面是格式化日期和时间时可用的替换符号 %a

数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) data warehouse service ----->有多少个宽表?多少个字段服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活点赞.评论.收藏; 轻度聚合对DWD ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 Application Data Store做分析处理同步

在数仓和BI系统的开发和使用过程中会经常出现需要重跑数仓中某些或一段时间内的分区数据,原因可能是:1.数据统计和计算逻辑/口径调整,2.发现之前的埋点数据收集出现错误或者埋点出现错误,3.业务数据库出现人为修改历史数据的情况.当出现第一和第二种情况的时候需要对数仓各层使用到该数据源的表及依赖这些表的数据模型和表的出现问题时间起的分区都重跑一遍,出现第三种情况的时候需要从ods层(数据同步导入层)及以上的各层都重跑一遍.重跑历史分区的操作是比较麻烦的,如果只是把相应的表的workflow一天天的分

(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp('${dt}','yyyyMMdd'))) (2)日期转dt regexp_replace('${date}','-','') (3)dt转当月1号日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp(concat(s

一晃2017年已经过去了,2018年已经悄然而至.回首过去的2017年,工作还是一如既往,但生活却有了翻天覆地的变化.尚还觉得自己还小的自己,在过去的一年中却完成了两件人生大事,回想起来还是一脸懵逼,好似经历了很多,但有不知道从何说起的感觉.至于工作和学习,这一年确实关注的比较少,每天都是正常的上班下班,偶尔也加加班,拿着一成不变的工资,恍恍惚惚的把2017年的工作干完了.而技术层面的提升,自觉为零,顾接下来的2018年该为自己的技术做做提升了. 简单的总结下逝去的一年,提起精神,做好计划,充满

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告

1. 以下4种时间格式化符号输出的固定时间格式在各个区域设置中都应是相同的: 标准格式字符串 由 DateTimeFormatInfo.InvariantInfo 属性定义 自定义格式字符串 “O”或“o” 无 yyyy'-'MM'-'dd'T'HH':'mm':'ss'.'fffffffzz “R”或“r” RFC1123Pattern ddd, dd MMM yyyy HH':'mm':'ss 'GMT' “s” SortableDateTimePattern yyyy'-'MM'-'dd'

获取当前时间 func Now func Now() Time 1 Now returns the current local time. func (Time) UTC func (t Time) UTC() Time 1 UTC returns t with the location set to UTC. func (Time) Unix func (t Time) Unix() int64 1 Unix returns t as a Unix time, the number of se

一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允许以一种称为多维数据集的结构,访问业务数据源经过聚合和组织整理后的数据.以此为标准,OLAP作为单独的一类技术同联机事务处理(On-Line Transaction Processing,OLTP)得以明显区分.        在计算领域,OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法,也是商业智能的一个

一.迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下,这就是数据仓库的度量(事实记录)与度量的环境(维度记录)同时出现在数据仓库中.当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时,就能够从容地首先维护维度键,然后在对应的事实表行中使用这些最新的键.然而,各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据.例如,某些线下的业务,数据进入操作型系统的时间会滞后于事务发生的时间.再或者出现某些极端情况,如源数据库系统出现故障,直到恢复后才能补上故障期间产生的数据.        在销售订单示例中,晚于