在bootstrap/app.php /** * 对于其中的instance register singleton 方法到时候单独拎出来说明 * * 1.设置基础路径 * 2.使用instance 方法 绑定app 和Illuminate\Foundation\Application类的关系 * 3.使用instance 方法 绑定Container 和Illuminate\Foundation\Application类的关系 * 4.app变量中注册事件服务EventServiceProvid

企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性.生态.解耦程度.性能. 安全这几个纬度思考.本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队 前言 Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念.Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在

[点击了解更多大数据知识] 市场的变幻,政策的完善,技术的革新--种种因素让我们面对太多的挑战,这仍需我们不断探索.克服. 今年,网易数帆将持续推出新栏目「金融专家说」「技术专家说」「产品专家说」等,聚集数帆及合作伙伴的数字化转型专家天团,聚焦大数据.云原生.人工智能等科创领域,带来深度技术解读及其在各行业落地应用等一系列知识分享,为企业数字化转型成功提供有价值的参考. 今天由网易数帆大数据离线技术专家尤夕多带来能帮助标准化企业级离线数仓优化存储,提高性能,且已在网易内部实践验证过的成熟技术方案

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

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

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

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

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

1. 什么是ETL,ETL都是怎么实现的? ETL中文全称为:抽取.转换.加载  extract   transform  load ETL是传数仓开发中的一个重要环节.它指的是,ETL负责将分布的.异构数据源中的数据如关系数据.平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗.转换.集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理.数据挖掘的基础. ETL是数据仓库中的非常重要的一环.它是承前启后的必要一步 在传统数仓领域中,这项工序,大部分公司都是通过使用一些成熟的ETL软件来实现的,这些软件

1. 该项目适用哪些行业? 主营业务在线上进行的一些公司,比如外卖公司,各类app(比如:下厨房,头条,安居客,斗鱼,每日优鲜,淘宝网等等) 这类公司通常要针对用户的线上访问行为.消费行为.业务操作行为进行统计分析,数据挖掘!以支撑公司的业务运营,提高业务转化率,改善公司运营效果 补充概念: 数据挖掘:数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性(属于Association rule learning)信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检

早晨起床的时候,发现自己尿分叉,我没有多想,简单洗洗就匆忙出门.路过早餐店,我看到师傅熟练的拉扯一小块面团,拉至细长条,然后放入油锅中,不一会功夫,一根屎黄色的油条便出锅了,卖相不错.我在想,小到炸屎黄色的油条,大到学习,其实都是一个熟能生巧的过程. 数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模-宽表的设计 数仓建模-指标体系 数据仓库之拉链表 数仓-数据集成 数仓-数据集市 数仓-商业智能系统 数仓-埋点设计与管理 数仓-ID Mapping 数仓-

今天是我在上海租房的小区被封的第三天,由于我的大意,没有屯吃的,外卖今天完全点不到了,中午的时候我找到了一包快过期的肉松饼,才补充了1000焦耳的能量.但是中午去做核酸的时候,我感觉走路有点不稳,我看到大白的棉签深入我的嘴里,我竟然以为是吃的,差点咬住了,还好我有仅存的一点意识.下午我收到女朋友给我点的外卖--面包(我不知道她是怎么点到的外卖,我很感动),很精致的面包,搁平时我基本不喜欢吃面包,但是已经到了这个份上,我大口吃起来,竟然觉得这是世界上最好吃的食物了.明天早晨5:50的闹钟,去叮咚和

今天有一个需求需要将一份文档形式的hft与fdd的城市关系关系的数据导入到hive数仓中,之前没有在hue中进行这项操作(上家都是通过xshell登录堡垒机直接连服务器进行操作的),特此记录一下. -- step1 -- 创建表(注意表的存储格式) create table if not exists edw_public.dim_edw_pub_hft_fdd_city_rel_info( hft_city_id bigint comment '好房通城市id', hft_city_name

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

题目: 编写一个ComputerAverage抽象类,类中有一个抽象方法求平均分average,可以有参数. 定义 Gymnastics 类和 School 类,它们都是 ComputerAverage 的子类. Gymnastics 类中计算选手的平均成绩的方法是去掉一个最低分,去掉一个最高分,然后求平均分: School 中计算平均分的方法是所有科目的分数之和除以总科目数. 要求:定义ComputerAverage的对象为上转型对象,并调用重写的方法averge. 题目用到:1.方法的多态

一.周期快照简介 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如一天.一周或一月的多个度量.其粒度是周期性的时间段,而不是单个事务.周期快照事实表通常包含许多数据的总计,因为任何与事实表时间范围一致的记录都会被包含在内.在这些事实表中,外键的密度是均匀的,因为即使周期内没有活动发生,通常也会在事实表中为每个维度插入包含0或空值的行.        周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计.有些数据仓库用户,尤其是业务管理者或者运营部门,经常要看某个特定时间点的汇总数据.下面在示例

instance对象中的__dict__ 在Python虚拟机类机制之从class对象到instance对象(五)这一章中最后的属性访问算法中,我们看到“a.__dict__”这样的形式. # 首先寻找'f'对应的descriptor(descriptor在之后会细致剖析) # 注意:hasattr会在<class A>的mro列表中寻找符号'f' if hasattr(A, 'f'): descriptor = A.f type = descriptor.__class__ if hasat

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求