数据仓库

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Delta Lake 解析：架构、数据处理流程与最佳实践Delta Lake 是一个基于 Apache Spark 的开源存储层，主要解决传统数据湖（Data Lake）缺乏 ACID 事务、数据一致性和性能优化的问题，使大数据处理更加可靠、高效。从本质上讲，它让数据湖具备了数据仓库的结构化管理能力，同时保留了数据湖的灵活性。

StarRocks 主键（Primary Key）深度解析StarRocks 是一款高性能分析型数据库，专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓（Lakehouse）加速引擎，StarRocks 融合了 MPP 架构和列式存储引擎的优势，能够支持亿级数据秒级查询响应。

Hive高频SQL及典型应用场景总结场景‌ 日志表按年月分区，提升查询效率（如按日期过滤时仅扫描特定分区）。高频操作‌：窗口函数、行列转换、条件聚合典型场景‌：日志分析、用户分层、报表生成优化重点‌：分区/分桶设计、避免全表扫描、合理使用存储格式（ORC/Parquet）

存算分离是否真的有必要？从架构之争到 Doris 实战解析在数据库与大数据领域，“存算一体” 与 “存算分离” 的架构之争从未停歇。有人质疑：“存算分离真的有必要吗？本地盘性能难道不够？” 答案并非非黑即白 —— 技术选型的关键，在于业务场景与资源诉求的精准匹配。本文以 Apache Doris 为例，为你拆解两种架构的本质差异、优劣对比及落地场景。

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Azure云平台数据库迁移方案全解析在Azure云平台上进行数据库迁移项目时，一个全面、系统的迁移方案至关重要，它涵盖从前期规划到后期优化的各个环节，以确保业务平稳过渡。以下将详细阐述Azure数据库迁移方案。

StarRocks vs Doris：深度剖析与选型分析在大数据技术蓬勃发展的当下，企业对于高效的数据分析工具的需求日益增长。StarRocks 和 Doris 作为两款优秀的 MPP（大规模并行处理）数据库，在数据仓库和数据分析领域备受关注。本文将从多个维度对 StarRocks 和 Doris 进行深度剖析，旨在为企业技术选型提供全面、客观的参考依据。

难以触及的高度

Hive配置JDBC连接Hive搭建完成后可以配置JDBC连接1.修改Hadoop配置文件2.启动Hive的JDBC连接

派可数据BI可视化

什么是 BA ？BA怎么样？BA和BI是什么关系？前几天有朋友在评论区提到了BA这个角色，具体是干什么的，我大概来说一下。什么是BABA 英文的全称是Business Analyst，从字面上意思就是商业分析师，做过商业智能BI项目的应该比较了解。实际上以我个人的经验，BA 的角色更像是一个带有技术背景的业务需求分析师、产品经理的融合体。

vivo 湖仓架构的性能提升之旅作者：郭小龙 vivo互联网大数据高级研发工程师导读：本文整理自 vivo互联网大数据高级研发工程师郭小龙在 StarRocks 年度峰会上的分享，聚焦 vivo 大数据多维分析面临的挑战、StarRocks 落地方案及应用收益。

Hive的分区分桶和数据抽样分区表的本质就是对应HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive表的一个分区就是一个子目录。把一个大的数据集根据业务需要切分成一个个小的数据集，在查询时通过查询条件选择所需要的指定的分区，这样避免去扫描所有数据文件，大大提升查询的效率。

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稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤在以 Microsoft Azure Cosmos DB 数据库为数据源和目标的 ETL (提取、转换、加载) 过程中，性能变差时，可能有多种原因。

什么是ETLETL（Extract-Transform-Load）是一种数据集成过程，常用于数据仓库、数据分析、数据清洗等场景。ETL的主要目标是从不同数据源提取数据，进行清洗、转换，然后加载到目标数据仓库或分析系统。

数据仓库是什么，跟数据集成有什么关系在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。数据仓库作为企业数据管理的核心组件，其重要性不言而喻。那么，数据仓库到底是什么？它与数据集成又有着怎样的关系呢？本文将深入探讨这些问题。

随缘而动，随遇而安

第二十九篇数据仓库与商务智能：技术演进与前沿趋势深度解析声明：文章内容仅供参考，需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标，仅作技术描述；代码示例为交流学习用途，部分参考开源文档（Apache 2.0/GPLv3）；案例数据已脱敏，技术推荐保持中立；法规解读仅供参考，请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。

MySQL实现全量同步和增量同步到SQL Server或其他关系型库在将MySQL中的两张表同步到SQL Server的过程中，全量同步和增量同步各有其优缺点。全量同步简单直接但可能耗时较长且资源消耗大，而增量同步则更加高效但需要额外的逻辑来处理数据的变更。以下是对这两种同步方式的详细解释及代码示例的完善。

ui设计前端开发老司机

在大数据开发中ETL是指什么？hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!

(超详细) ETL工具之Kettle原本想上传安装包和数据连接包的，上传不了，有意可联系主页扣扣。并行处理机制：Kettle的转换步骤默认以并发方式执行，所有步骤同时启动，通过行集缓存实现数据流处理，这种机制既能高效利用系统资源，又避免内存溢出，尤其适合大数据量的ETL场景，比如，多个步骤可同时处理不同的数据分片，提升整体的吞吐量。

涤生大数据

Doris 湖仓一体：数据分析新范式在大数据的浪潮里，企业数据量呈爆发式增长，数据处理和分析的需求也变得越来越复杂。传统的数据库、数据仓库和数据湖各管一摊，彼此割裂，导致数据利用效率大打折扣。这个时候，湖仓一体的概念横空出世，像是一场及时雨，为企业的数据管理带来了全新的可能性。今天，我们就来聊聊基于 Doris 的湖仓一体，看看它到底是怎么解决数据管理的难题，让企业玩转大数据的！

派可数据BI可视化

《商业智能(BI)的演进：从数据仓库到智能决策》01、什么是商业智能BI？商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台首先要了解什么是商业智能BI（ Business Intelligence ）？百度商业智能BI有很多很多官方的定义，各种解释，实际上从这么多年的经验出发，对商业智能BI的定义我认为不需要弄得很复杂，就三条：

随缘而动，随遇而安

第二十七篇数据仓库与维度建模指南：从理论到实战的进阶之路声明：文章内容仅供参考，需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标，仅作技术描述；代码示例为交流学习用途，部分参考开源文档（Apache 2.0/GPLv3）；案例数据已脱敏，技术推荐保持中立；法规解读仅供参考，请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。