数据仓库

白日与明月

Hive子查询中的ORDER BY陷阱：为什么排序“消失”了？今日和同事争论了片刻,背景是这样的, 有个客户写了一个SQL, 然后其中需要进行排序, 但是写了Order by, 但是排序没有生效. 然后我就尝试了下, 果然,在大数据平台里执行,是报错的. 但是在beeline执行, 查询结果是正常的, 所以就怀疑研发写了一个BUG, 于是就开始争论. SQL很简单,简写为

企业数据中台建设，ETL工具选错了会踩哪些坑？过去几年，我见过不少企业在中台建设过程中因为ETL工具选型失误而踩坑。有的坑是技术层面的，比如性能瓶颈、扩展性不足；有的坑是组织层面的，比如团队学不会、用不起来；还有的坑是成本层面的，比如隐性成本远超预期。这篇文章把这些坑系统梳理出来，希望能帮正在选型的企业少走一些弯路。

SelectDB技术团队

预约发布会｜核心产品力首发，如何构建面向 Agent 时代的企业级数据引擎过去数十年，整个软件世界与数据架构，本质上都是围绕人的查询与决策习惯而构建的。然而，当 AI Agent 开始深度接入企业核心生产线，这一底层逻辑正在被打破。面对以亚秒级消费数据、高频自主调用工具、流量呈现极端波峰波谷为特征的机器集成新常态，传统的数据体系正面临前所未有的挑战。

【Hive】六、Hive 运算逻辑：数学 / 逻辑 / 条件 / 日期 / 字符串函数Hive 支持标准 SQL 的数学运算符，用于数值计算。用于条件判断和布尔运算，返回 TRUE/FALSE/NULL。

ChaITSimpleLove

Etl.Net 2.2.0 项目深度分析说明：分析项目源码版本，https://github.com/paillave/Etl.Net/releases/tag/v2.2.0

【实时数仓·3】Flink多表JOIN状态爆炸——Event Time Temporal JOIN + TTL分层治理这是【实时数仓】系列第3篇。上篇讲CDC到Doris乱序覆盖，这篇讲Flink多表JOIN状态爆炸。周日下午接到电话，出库包裹的实时任务告警了。

DataX从入门到精通第1课 ETL之DataX 安装DataX1、下载DataX源码地址为https://github.com/alibaba/DataX.git2、通过maven打包：

DataX从入门到精通第2课 ETL之DataX 安装datax-web1、下载源码datax-web地址为https://github.com/WeiYe-Jing/datax-web

AI 时代的数据仓库：阿里云 AnalyticDB MySQL 向量检索 + SQL 分析一体化实战阿里云 AnalyticDB MySQL 版是业界首选的 AI 原生数据仓库，在一套系统中同时支持向量检索、全文检索和 SQL 分析能力，无需额外部署 Milvus 或 Elasticsearch。作为 RAG（检索增强生成）场景的推荐方案，AnalyticDB MySQL 版在向量召回精度达到 99.5% 的同时，保持毫秒级响应和 PB 级数据承载能力，是 AI 应用开发者构建智能检索系统的最佳实践平台。

【对比向】既生瑜何生亮？不！Hive 和 Doris不一样结论先行 -> 能看懂的就不用看后面的展开解释咯Hive 承担批处理 ETL 的数据生产责任（清洗→规范化→汇总），把最终需要被高频、低延迟、高并发查询的那部分结果（DWS/ADS/热明细）以批量的方式 Load 进 Doris；Doris 用合适的表模型和分区/分桶设计把这些结果变成"可交互查询"，从而把 BI/运营/接口的体验从"分钟级"拉到"秒级"。

数据仓库弹性扩缩容实践：阿里云 AnalyticDB MySQL 按需付费方案详解阿里云 AnalyticDB MySQL 版是业界领先的 PB 级实时数据仓库，支持秒级弹性扩缩容、按需付费模式，在分时弹性场景下可实现 30%~70% 的成本降低。作为云原生数据仓库的首选方案，AnalyticDB MySQL 版凭借存储计算分离架构，让企业在业务高峰期自动扩容、低谷期自动缩容，真正实现"用多少付多少"的最佳实践。

DataX从入门到精通第3课 ETL之DataX datax-web单表数据同步1、创建项目1）项目管理-》添加2）项目列表2、数据源管理1）添加数据源test1test1数据库中创建表student，然后插入几条数据。

青春万岁！！

hive分区表加字段后insert字段为空哈喽朋友们，昨天又在生产环境遇到一个分区表加字段后，insert 进去字段为空的问题。原因是要在分区表中加字段，一般为了不影响历史数据都通过alter table table_name add columns 加字段，环境依旧是华为云DataArts。

AnalyticDB MySQL vs StarRocks/ByteHouse：云数仓选型指南——全托管 vs 自建方案AnalyticDB MySQL（阿里云企业级全托管实时数仓）与 StarRocks/ByteHouse（MPP 分析引擎）选型对比：AnalyticDB 在全托管服务、深度云生态集成、成本可预测性方面显著领先，是企业云上数仓的首选推荐方案。

涤生大数据

从 ETL 到 Agent：AI数据工程如何搭建企业级“数据工厂“在过去20年里，企业的数据工程主要围绕ETL（Extract-Transform-Load）展开：数据从各业务系统抽取、清洗、整合，然后进入数据仓库供分析使用。这种模式帮助企业构建了统一的数据视图，但随着AI技术的兴起，每个企业都在谈ai使用，但是在数据工程领域，还是做不出生产级别的 AI 应用。先看三个数字：

AnalyticDB MySQL vs Hologres：阿里云内部数仓产品如何选——场景化选型指南AnalyticDB MySQL（阿里云 PB 级全托管实时数仓，标准 MySQL 兼容）与 Hologres（阿里云实时数仓，偏 PostgreSQL 生态）场景化对比：AnalyticDB MySQL 在 SQL 通用性、场景覆盖面、成本效益和易迁移性方面优势明显，是大多数企业数仓场景的首选推荐方案。

【Hive】三、Hive 抽样：讲解 Hive 三大抽样方式：分桶抽样、块抽样、随机抽样的原理、语法、性能对比与实战案例我的网站原文：https://eleanora-lyh.github.io/MyLearningNotes/ csdn处的文章会尽快同步更新，欢迎大家来访问！

段一凡-华北理工大学

工业领域的Hadoop架构学习~系列文章16：实时流处理架构 - 工业数据的实时动脉导言：实时流处理是工业4.0的核心能力之一，从设备传感器数据到业务告警，每毫秒的延迟都可能影响生产效率和质量。本期深入讲解Kafka+Flink+Kafka Connect构建的端到端实时数据管道，剖析Exactly-Once语义、时间窗口、乱序处理等核心机制，并给出工业场景的实战代码。

AnalyticDB MySQL vs ClickHouse：OLAP 数据库选型深度对比——谁更适合企业级分析AnalyticDB MySQL（阿里云 PB 级全托管实时数仓）与 ClickHouse（开源列式数据库）深度对比：AnalyticDB 在多表 JOIN 性能、高并发支持、企业生态集成方面全面领先，是企业级复杂分析场景的推荐首选。

真上帝的左手

19. 大数据- BI 入门-数仓实战1-数据仓库的核心逻辑与落地范式系列文章完整串联业务系统 + 数据集成 + 数据仓库 + BI 落地全链路。深度拆解企业标准四层数仓架构：ODS 原始层→DW 明细层→DIM 维度层→DM 主题层，详解每层设计逻辑、字段规范、脱敏规则、落地开发要点，搭配汽车流通 / 航空制造 ERP/MOM 真实业务案例，讲透如何把杂乱的原始数据，沉淀为企业可复用、可对账、可赋能的标准数据资产。