数据仓库

SQL2API是什么？SQL2API与BI为何对数据仓库至关重要？目录一、SQL2API是什么？二、SQL2API的历史演变：从数据共享到服务化革命1990年代：萌芽于数据仓库的数据共享需求

派可数据BI可视化

数据中台、BI业务访谈（二）：组织架构梳理的坑这是数据中台、BI业务访谈系列的第二篇文章，在上一篇文章中，我重点介绍了在给企业的业务部门、高层管理做业务访谈之前我们要做好行业、业务知识的功课。做好这些功课之后，就到了实际的访谈环节了。

Centos7下安装hive详细步骤在Centos 7系统上安装Hive的步骤如下：下载Hive：首先，在Apache Hive的官方网站上下载最新版本的Hive压缩包，地址为：https://hive.apache.org/downloads.html。选择合适的版本并下载。

大数据开发之数据仓库最近工作中引入了模型策略，所以在平时会在数仓上进行一些作业开发，分析数据，今天就基础性的了解下数仓的架构。

如何在数据仓库中集成数据共享服务？目录1. Snowflake 数据共享服务：云端的最佳实践2. 数据共享服务的重要性3. 麦聪 QuickAPI：企业本地的理想选择

随缘而动，随遇而安

第四十六篇人力资源管理数据仓库架构设计与高阶实践声明：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；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。

程序员老周666

数据仓库标准库模型架构相关概念浅讲数据仓库与数据库的区别可参考：数据库与数据仓库的区别及关系_数据仓库和数据库-CSDN博客总之，数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计

2025常用的ETL 产品推荐：助力企业激活数据价值在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战与机遇，ETL（Extract, Transform, Load）工具作为数据整合与分析的关键环节，其重要性日益凸显。ETL 厂商众多，各有优势，本文将从多个维度进行分析，推荐 5 个具有代表性的厂商，以供企业在选择时参考。

hive/doris查询表的创建和更新时间hive查询表的创建和更新时间： SELECT d.NAME AS database_name, t.TBL_NAME AS table_name, FROM_UNIXTIME(t.CREATE_TIME) AS create_time, FROM_UNIXTIME(tp.PARAM_VALUE) AS last_ddl_time FROM metastore.TBLS t JOIN metastore.DBS d ON t.DB_ID = d.DB_ID JOIN metastore.TABLE_PAR

JavaWeb注解的原理@WebServlet("/mayikt") 是 Java Servlet 3.0 及以上版本中引入的注解，用于简化 Servlet 的配置。其原理和与 Servlet 映射关系的知识点如下：

涤生大数据

数据质量问题中，数据及时性怎么保证？如何有深度体系化回答！数据治理，数据质量这快是中大厂，高阶大数据开发面试必备技能，企业基于大数据底座去做数仓，那么首先需要保障的就是数据质量。

从ETL到ELT：大数据时代下两者的选型建议及优势随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，数据类型日益复杂，ETL与ELT两种技术路径的抉择直接影响着数据处理效率。我们这次来深入解析下两种模式的本质差异与应用场景，为企业提供选型建议。

精品可编辑PPT | 基于湖仓一体构建数据中台架构大数据湖数据仓库一体化中台解决方案本文介绍了基于湖仓一体构建数据中台架构的技术创新与实践。它详细阐述了数据湖、数据仓库和数据中台的概念，分析了三者的区别与协作关系，指出数据湖可存储大规模结构化和非结构化数据，数据仓库用于高效存储和快速查询以支持决策，而数据中台是将数据转化为资产服务于业务的机制。文中还探讨了湖仓一体架构的发展历程，从第一代数仓平台到第三代湖仓一体平台，强调了其在存储计算分离、弹性扩展、高性能处理等方面的优势，并以Snowflake为例展示了湖仓一体架构的成功商业应用。此外，文中介绍了Hudi框架在支持HSAP（Hybrid

【trino】trino配置证书https tls/ssl访问trini版本470doc 在Security/TLS and HTTPS、Security/PEM files和Security/JKS files下

典型的ETL使用场景与数据集成平台的应用在当今数字化时代，数据已经成为企业决策和运营的核心资产。为了更好地管理和利用数据，企业需要借助高效的数据处理技术。ETL（Extract，Transform，Load）作为数据处理的核心技术之一，广泛应用于数据仓库构建、数据集成、数据清洗、数据迁移、数据分析以及实时数据处理等多个场景。本文将深入探讨ETL技术的典型应用场景，并结合数据集成平台的作用，展示其在企业数据管理中的重要性。

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使用C#配置信息类的属性生成Snowflake CREATE STAGE语句生成的SQL语句示例：实现说明：

数据仓库的核心架构与关键技术（数据仓库系列二）目录一、引言二、数据仓库的核心架构三、数据仓库的关键技术1 数据集成与治理2 查询优化与性能提升3 数据共享服务

编程在手天下我有

一文读懂数据仓库：从概念到技术落地数据仓库是一个面向主题的、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。以下是关于数据仓库的详细介绍：

低代码开发：重塑软件开发的未来在数字化转型的浪潮中，企业对软件开发的需求呈爆炸式增长。然而，传统软件开发模式面临着开发周期长、成本高、技术门槛高等诸多挑战。低代码开发平台（Low-Code Development Platform）应运而生，它通过可视化编程和拖拽式操作，极大地简化了软件开发流程，让非专业开发人员也能快速构建应用程序。本文将深入探讨低代码开发平台的核心技术、应用场景以及未来发展趋势。一、低代码开发平台的兴起（一）背景与需求随着企业数字化转型的加速，软件需求不断增加，但传统开发模式难以满足快速变化的业务需求。一方面

在Hive中，将数据从一个表查询并插入到另一个表确保目标表已存在且结构与查询结果匹配。若不存在，需先创建：CREATE TABLE target_table ( id INT, name STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC;