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在大数据场景应用中，业务不仅要计算数据结果，而且要保障时效性。目前，我司演化出两条链路。数据采集主要通过 APP 端上报的行为事件数据。服务端上报的日志数据会通过网关以及分发层，流式分发到大数据数仓体系内。MySQL 中存储的业务数据，通过 Datax 周期性的批式同步到数仓内。时效性高的数据会通过 Flink+Kafka 进行流式计算。时效性低的数据通过 Spark+HDFS 进行批计算最后出仓
内核参数 vm.max_map_count 用于限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量。注意: 安装7.X以后版本官方建议要安装集成JDK的包,所以无需再专门安装 JDK。通过使用插件可以实现对 ES 集群的状态监控, 数据访问, 管理配置等功能。使用默认系统配置，二进制安装时会提示下面错误，包安装会自动修改此配置。Elasticsearch 是基于java的应用,所以依赖JDK环境。
step3：通过游标来执行SQL语句：execute(String：SQL)：基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，如支付总金额。：基于原子指标添加了维度：近7天的支付总金额等。只要知道指标的计算方式，基于维度分组计算指标。ODS层与DWD层的功能与区别是什么？step1： 先构建服务端的远程连接。：面向业务将业务划分主题域及主题。：明确每个业务主题对应的维度关系。星座模型：
传统数据仓库 postgresql greenplum 数仓分层 ods dw dm dim ads app dolphinScheduler datax magic-api
hudi的入门和使用
常用的构建数据仓库的流程【数据调研】数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。1、业务调研业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。熟悉业务流程要求做到，明确每个业务的具体流程，需要将该业务所包含的每个业务过程一一列举出来熟悉业务数据要求做到，将数据（包括埋点日志和业务数据表）与业务过程对应起来，明确每个业务过程会对哪些表的数据产生
数据仓库原理ODS>DWD>DWS>ADS
文章目录一、数仓分层数仓概念ODS（原始数据层）做了哪些事DWD（明细数据层）做了哪些事DWS（服务数据层）做了哪些事DWT（主题数据层）做了哪些事ADS（应用数据层）做了哪些事二、数仓建模常用的建模工具ODS 层DWD 层DWS 层DWT 层ADS 层一、数仓分层数仓概念什么是数仓：数据仓库是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务
目录1.1 数据中台2 数据库的"分家"2.1 OLAP 和 OLTP简介2.2 定义差别2.3 定位差别2.4 组成差别2.5 技术差别2.6 功能差别2.7 OLTP数据库三范式介绍2.8 OLAP典型架构2.9 OLAP数据立方体(Data Cube)3 数据仓库的演进4 数据仓库主要用途4.1 支持数据提取4.2 支持报表系统4.3 支持数据分析4.4 支持数据挖掘4.5 支持数据应用5
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的...
