数据仓库

怎么理解ETL增量抽取？目录一、增量抽取会遇到哪些实际问题？1. 如何准确识别数据变化2. “删除”操作的处理3. 数据源缺乏有效的“变化标识”

Hive---案例7-6 列转行vim movie.txt疑犯追踪悬疑,动作,科幻,剧情Lie to me 悬疑,警匪,动作,心理,剧情

干就完事了

Hive内置函数目录1：函数的查询、描述和调用2：Hive标准函数编程要求3Hive聚合函数4：Hive日期函数将时间戳转换为普通时间

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4．子任务四：Hive 安装配置只在master节点操作（1）将Hive 3.1.2的安装包解压到/root/software目录下；（2）在“/etc/profile”文件中配置Hive环境变量HIVE_HOME和PATH的值，并让配置文件立即生效；（3）查看Hive版本，检测Hive环境变量是否设置成功；（4）切换到 $HIVE_HOME/conf 目录下，将hive-env.sh.template文件复制一份并重命名为hive-env.sh；然后，使用vim编辑器进行编辑，在文件中配置HADOOP_HOME、HIV

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基于AWS的应用程序可靠性提升架构优化方案——RDS多可用区与EC2弹性架构实践一家公司雇佣了一名解决方案架构师来为其应用程序设计一个可靠的架构。该应用程序包括一个Amazon RDS数据库实例和两个手动配置的Amazon EC2实例，这些实例运行Web服务器。EC2实例位于单个可用区。最近一名员工删除了数据库实例，导致应用程序停机24小时。公司担心其环境的整体可靠性。解决方案架构师应该将数据库实例更新为多可用区，并启用删除保护。将EC2实例放在应用负载均衡器后面，并在跨多个可用区的EC2自动缩放组中运行它们来最大化应用程序基础设施的可靠性。因为该解决方案通过结合数据库的多可用区部署

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数据仓库ODS、DWD、DWR、DM、DIM各层介绍数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包含：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。

【Hive】复杂数据类型类型的定义 array<元素的类型>创建对象：array(1,4,6,3)取值array对象[角标]类型的定义： map<k的类型，v的类型>

怎么用数据仓库来进行数据治理？目录一、数据治理和数据仓库1、数据治理2、数据仓库二、如何利用数据仓库开展数据治理第一步：定规矩第二步：管质量

数据分析笔记01：数据分析概述数据分析是指使用适当的统计分析方法，对收集的大量数据进行分析、汇总和理解，以最大化数据中的价值和功能。

Flink CDC + StarRocks用 StarRocks Connector 打通实时明细与分析StarRocks Connector 在 Flink CDC 里的角色是数据下游的 Sink，它主要负责三件事：

Doris Docker 完整部署指南目前在网上没找到一个好用的doris 本地安装教程，参考官网的教程，写了一docker版本，基于mac版本的

数据仓库和数据集市之ODS、CDM、ADS、DWD、DWS数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。

【Ambari开启Kerberos】Step1-KDC服务初始化安装-适合Ubuntu温馨提示本文内容在 Ubuntu 22.04 系统下完成测试，相关系列系统在配置路径与命令格式上基本一致。如在部署中遇到问题，可联系作者共同探讨或反馈。 👉 联系入口在此页

SpringMVC框架类似于Java代码的模板，它完成了一部分功能（项目中的通用规范，接口，通用功能），开发者就可以根据我们的需求完成另外一部分功能，这样就可以快速的完成一个开发标准的项目，主要是为了提高开发效率

StarRocks技术分享StarRocks作为新一代极速全场景MPP数据库，致力于为用户提供简捷高效的数据分析体验。其核心优势在于：

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SQL字段对齐：性能优化与数据准确的关键SQL 中的 “字段对齐” 本质是多表关联 / 数据整合时，参与匹配的字段（关联键）在 “数据类型、长度、精度、编码 / 排序规则” 上的一致性，核心目标是确保关联逻辑正确、索引生效、数据匹配无偏差。字段对齐是多表查询、数据同步、ETL 等场景的基础，若存在对齐偏差，可能导致查询结果错误、性能暴跌甚至数据丢失。

制造企业的数据目录编写在智能制造转型进程中，制造企业的数据资产日益庞大且复杂，涵盖从原材料采购到成品交付全流程的生产数据、设备数据、质量数据、供应链数据等。数据目录作为梳理、管理与应用数据资产的核心工具，能够打破数据孤岛，明确数据权责，为生产优化、质量追溯、成本管控等业务场景提供数据支撑。本文将系统阐述制造企业数据目录编写的核心框架与实操方法，助力企业构建标准化、实用化的数据资产管理体系。

向量检索服务 DashVector产品计费重要本文中含有需要您注意的重要提示信息，忽略该信息可能对您的业务造成影响，请务必仔细阅读。本文主要介绍向量检索服务 DashVector的计费方式。

金融行业湖仓实践：Apache Paimon 小文件治理之道Apache Paimon 小文件治理之道1. 概述准实时数仓已由以微批数仓发展到以数据湖为核心的准实时数仓，相对微批数仓，数据湖数仓方案需要存储的数据和计算资源的消耗成指数级下降。准实时数仓中的数据湖主要实现方案有Hudi、Iceberg、Paimon等几种数据湖开源方案，这几种数据湖方案在生产应用的中的通病是存在小文件问题，小文件治理水平的好坏能看出数据湖技术应用水平的高低。我们银行使用Paimon作为数据湖存储，在应用数据湖的过程中也遇到了部分表产生海量的小文件问题，表500M数据就有几百万的小文件