数据仓库

数据湖技术对比——Iceberg、Hudi、Delta的表格格式与维护策略写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加：lpshiyue 感谢。数据湖表格式不是简单的存储规范，而是元数据管理、事务控制与性能优化的综合体现，决定了数据平台的开放性与成熟度

Hive Thrift Server 介绍Hive Thrift Server 是 Apache Hive 提供的一个基于 Thrift 协议的服务端组件（HiveServer2），允许客户端通过 Thrift API 远程访问 Hive 的数据和元数据。它支持多种编程语言（如 Java、Python、C++等），便于外部应用与 Hive 交互，常用于数据查询、ETL 操作等场景。

土拨鼠烧电路

笔记11：数据中台：不是数据仓库，是业务能力复用的引擎许多公司投入巨资建了数据中台，但业务部门的感觉是：除了多了一个炫酷的数据大屏，日常报表该等还是等，业务问题该难还是难。销售总监依然抱怨“看不到真实的渠道库存”，市场经理依然在“盲投”广告，供应链的计划员依然在凭“经验”猜下个月该生产多少。

Hive核心知识：从基础到实战全解析Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，本质是将SQL转化为MapReduce（或Tez、Spark）任务来执行，核心用于处理大规模结构化/半结构化数据的存储与分析，不适合实时计算（延迟较高）。

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使用轻易云平台实现数据ETL转换与写入金蝶云星辰V2在本次系统对接中，我们将重点分享汤臣倍健营销云数据如何高效、可靠地集成到金蝶云星辰V2平台。通过这个案例，您将了解从获取营销云数据，到写入金蝶云星辰V2的全过程及其中涉及的技术细节。

Hive中GROUPING SETS功能详解我们来详细讲解一下 Hive 中的 GROUPING SETS 功能。这是一个非常强大且实用的特性，用于实现高级的多维数据分析。

Hive常见故障多案例FAQ宝典 --项目总结(宝典一)🥇个人主页：500佰#Hive常见故障 #大数据 #生产环境真实案例 #Hive #离线数据库 #整理 #经验总结

如何利用YashanDB进行数据仓库构建随着企业数据量的快速增长，构建高效、可靠的数据仓库成为数据驱动决策的关键步骤。数据库系统在性能瓶颈、数据一致性和扩展性方面面临诸多挑战。YashanDB作为面向在线事务处理和分析型应用的高性能数据库，通过其多样化的部署架构及先进的存储和计算模型，为数据仓库构建提供了坚实基础。本文将系统分析YashanDB的体系架构、存储引擎、事务机制及优化器等关键技术，助力工程师构建高效可用的数据仓库系统。

禅与计算机程序设计艺术

了解NoSQL的数据仓库和ETL在本文中，我们将深入了解NoSQL数据仓库和ETL的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具推荐。通过这篇文章，我们希望读者能够更好地理解NoSQL数据仓库和ETL的工作原理，并能够在实际项目中应用这些知识。

派可数据BI可视化

一文读懂系列：数据仓库为什么分层，分几层？数仓建模方法有哪些简单来说，数仓分层就像盖楼房，不分层就是盖平房，虽然简单快捷，但无法建成复杂、稳固的高楼大厦数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从定义上来看，数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策，而这些关键词的实现就体现在分层架构内。

不止于名：领码 SPARK 如何“链”动数据仓库、数据湖、中台与湖仓一体新纪元本文旨在深度剖析商业融合平台“领码 SPARK”与现代企业数据领域五大核心架构——数据仓库、大数据平台、数据湖、数据中台、湖仓一体之间的深层关系。报告首先厘清了“领码 SPARK”与开源计算引擎 Apache Spark 的本质区别，明确其作为“iPaaS+aPaaS”双引擎融合平台的定位。随后，文章系统梳理了五大架构的演进脉络与核心价值，并在此基础上，通过详尽的场景分析和架构解构，论证了领码 SPARK 如何作为“数据动脉”、“智能管家”、“服务化引擎”和“AI 加速器”，无缝集成并赋能这五种架构。本文

FlinkSQL窗口函数TUMBLE、SESSION 和 HOP的区别目录TUMBLE 滚动窗口（Tumbling Window）SESSION 会话窗口（Session Window）

码字的字节

锚点模型：数据仓库中的高度可扩展建模技术详解数据仓库的发展历程可以追溯到上世纪90年代，当时企业开始意识到需要专门的系统来支持决策分析。早期的数据仓库主要采用维度建模方法，其中最具代表性的是星型模型和雪花模型。

Agentic AI人工智能与大数据

大数据领域数据仓库的ETL任务优化凌晨三点的告警声"数据报表延迟！销售部门无法获取昨日营收数据！"凌晨三点，某电商平台的数据工程师李明被刺耳的手机告警声惊醒。这已经是本月第三次出现ETL任务延迟问题。随着平台用户量突破1亿，每日数据增量达到50TB，原有的ETL流程如同一条在数据洪流中艰难前行的慢船，频频触礁。

AI架构全栈开发实战笔记

AI应用架构师教你：如何用AI自动化数据仓库的测试？作为一名深耕AI与数据领域15年的架构师，我见过太多数据仓库团队的「测试噩梦」：传统数据仓库测试的核心矛盾，在于**「数据规模的爆炸式增长」与「测试效率的线性提升」之间的不匹配**。而AI，正是解决这一矛盾的「钥匙」——它能把测试从「人力驱动」转向「智能驱动」，让测试工程师从「重复劳动」中解放出来，专注于更复杂的业务逻辑验证。

AI软件工程实践

解读大数据领域数据仓库的事实表设计关键词：数据仓库, 事实表设计, 维度建模, 事务事实表, 周期快照事实表, 累积快照事实表, 星型模型

Hive Sum(null)编译报错分析业务需求需要使用hive统计积分point字段，不假思索写上了sum(point)的字段映射，造数null，空格串，空串，数字字符串，含有字母的数字串，结果符合预期。如图：

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电信诈骗预警平台功能解析智慧反诈综合预警平台是打击治理电信网络新型违法犯罪作战平台，集资源整合、情报研判、侦查指挥为一体，在打击、防范、治理电信网络诈骗等新型违法犯罪中发挥着重要作用。综合预警平台，包括电话类诈骗预警、网络类诈骗预警、APP 诈骗预警、预警劝阻工作台、预警统计、预警设置。 #智慧警务#数据建模#大数据#大数据分析#大数据平台