登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
缓慢渐变维度是指维度表中的属性值会随着时间的推移而发生缓慢、不可预测的变化。客户地址变更产品分类调整员工部门调动会员等级变化如何记录和反映这种变化，决定了SCD的类型选择。维度属性值从第一次设置后就不再改变。无论源系统如何变化，数据仓库始终保持其原始状态。用新的属性值直接覆盖旧值，不保留任何历史痕迹。历史事实会自动关联到新的属性值。当属性发生变化时，不更新原记录，而是插入一条新的维度行，并为该行分
很多时候，同班同学A与B两人学习经历、能力都相差不大时，未来的发展可能相差万里。正所谓选择比努力更重要，这句话的意思是在相同努力付出下，不同的选择会带来巨大的结果。在目前疫情及国际大环境中，在校期间未雨绸缪，选择一个毕业时能够风生水起，未来也能够有长期发展红利的行业是你现在就可以开始考虑并付诸行动的一件事。本文给同学们推荐一个新兴有巨大发展前景的岗位：高性能计算工程师。高性能计算 (HPC) ，是
图像处理技术已经深度嵌入现代视觉应用的肌理，成为驱动智能化变革的核心力量。从算法模型的持续突破，到硬件算力的不断革新，再到软件生态的日益完善，其发展轨迹清晰地指向更智能、更实时、更普惠的方向。尽管在可解释性、数据隐私、算法公平性等方面仍面临挑战，但其赋能百业、重塑生活的潜力毋庸置疑。未来，随着技术的不断成熟与演进，图像处理技术必将在更广阔的舞台上，扮演愈发重要的角色，继续拓展人类认知和创造力的边界
摘要： 本文探讨商业融合平台“领码 SPARK”如何赋能现代企业五大核心数据架构（数据仓库、大数据平台、数据湖、数据中台、湖仓一体）。通过厘清其与Apache Spark的技术差异，明确领码 SPARK作为“iPaaS+aPaaS”双引擎融合平台的定位，聚焦元数据驱动、低代码和AI能力。文章系统分析五大架构的演进与价值，并阐述领码 SPARK如何作为“数据动脉”“智能管家”和“服务化引擎”，无缝集
本文探讨了ETL管道韧性测试的关键策略。首先分析了ETL中断的三大成因：技术故障、数据问题和外部依赖失效，指出60%中断由数据质量引发。其次提出结构化测试方法，包括故障注入、边界条件测试和数据完整性校验，强调自动化集成和监控的重要性。最后介绍了主流工具（如Apache NiFi、Gremlin）的实战应用，通过电商和金融案例说明优化方向。建议采取预防性设计、定期演练和跨职能培训，以应对云原生和AI
2026年软件DevOps领域将呈现六大关键趋势：1）全生命周期AI代理将实现从规划到运维的端到端自动化；2）语义层和本体论应用将提升AI对业务上下文的理解能力；3）平台工程与内部开发者平台（IDP）将简化复杂技术栈管理；4）软件供应链安全将成为核心关注点，采用"安全左移"策略；5）基于OpenTelemetry等标准遥测的可观测性将增强系统监控能力；6）FinOps实践将成本
摘要： MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。数据是开启全新洞察和机器智能创新的基础，拥有高性能、稳定、可扩展性强的存储能力和充沛的计算力，才能全面释放数据价值。阿里巴巴大数据计算平台MaxCompute，作为阿里巴巴统一的计算平台，支持了整个阿里巴巴集团内部几乎99%的数据存储，数据规...
AI不是取代测试工程师，而是辅助他们。传统测试工程师的价值，在于「理解业务逻辑、设计复杂测试场景」；而AI的价值，在于「自动化重复劳动、覆盖人力无法触及的场景」。两者结合，才能让数据仓库测试从「被动救火」转向「主动预防」。作为AI应用架构师，我见过太多团队用AI解决了「测试效率低」的问题，但更重要的是——AI让测试工程师从「执行者」变成了「设计者」，让他们有更多时间去思考「如何提升数据质量」，而不
虚拟滚动技术通过动态渲染可视区域内容，将大数据量列表的渲染复杂度从O(n)降至O(1)，有效解决DOM节点爆炸、内存飙升和交互卡顿问题。核心原理是只渲染可视区域及缓冲区的元素，配合transform定位和滚动事件优化，相比传统渲染方式可提升首次加载速度120倍、减少内存占用85%。实现时需处理动态高度、GPU加速和DOM回收等关键技术，主流前端框架均有成熟集成方案。该技术已成为处理海量数据渲染的必
理论与实证联袂、科技前沿落地实践应用，金融与最新科技的融合，带来“金融+科技”人才的诉求，初出校园的学子的训练还是职场人士的淬火都需要在高校和业界搭建一个桥梁；软件计算的高性能往往带来数倍的性能提升，而数据存贮和访 问的高性能方案，往往为应用带来数量级的性能提升。在信息爆炸的今天，算力成为一个永恒的话题，计算领先步步领先，大数据计算超级计算机是否可以为金融计算所用?摒弃单一的数据存贮引擎，采用融合
阿里妹导读：MaxCompute 是阿里EB级计算平台，经过十年磨砺，它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务。去年MaxCompute 做了哪些工作，这些工作背后的原因是什么？大数据市场进入普惠+红海的新阶段，如何与生态发展共赢？人工智能进入井喷阶段，如何支持与借力？本文从过去一年的总结，核心技术概览，以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述。BigData ...
csharp运行/// 物料操作类型Query = 1, // 查询Take = 2, // 领用Return = 3, // 退料Warning = 4 // 库存预警上报/// 终端操作状态Success = 1, // 成功Failed = 2, // 失败Offline = 3 // 离线缓存/// 控制端物料领用入参/// 终端编码（多控制端标识）[Required]/// 终端认证密钥
面向主题：围绕“销售”“库存”“用户”等业务主题组织数据，而不是按“ERP系统”“CRM系统”等源系统划分；集成性：把不同源系统的异构数据（比如Excel的订单、MySQL的用户、POS的支付）清洗、转换后，统一成一致的格式；稳定性：数据一旦存入，就不会被修改（比如2023年的订单数据，永远是2023年的样子）；随时间变化：保留历史数据（比如近3年的订单），支持“趋势分析”（比如对比今年和去年的双
本文旨在全面介绍大数据环境下数据仓库的AIOps应用，包括其核心概念、技术原理、实现方法和实际应用场景。文章面向IT从业者、数据工程师和运维人员，提供从理论到实践的完整指南。文章首先介绍数据仓库和AIOps的基本概念，然后深入探讨技术原理和实现方法，最后通过实际案例展示应用效果。文章包含大量代码示例和图表，帮助读者理解复杂的技术概念。数据仓库：一个用于存储、管理和分析大量历史数据的系统，支持商业智
端到端的高可用设计：覆盖从存储（HDFS）、元数据（Metastore）、计算（Presto）到调度（Airflow）的所有组件；数据一致性优先：所有高可用方案必须保证数据一致（比如HDFS的JournalNode同步、MySQL MGR的组复制）；监控与告警：用Prometheus+Grafana监控核心指标（比如NameNode的堆内存、Metastore的请求响应时间、Presto的查询成功
TestRail作为专业测试管理工具，在数字化转型时代为测试团队提供了高效解决方案。本文详细解析TestRail的配置与应用：首先介绍云服务与本地部署两种模式的选型要点，以及项目规划、权限管理等核心配置；其次阐述测试用例编写规范、执行跟踪和数据分析等实践技巧；最后强调持续优化的重要性，包括定制化配置、团队规范建设和系统集成。通过合理配置和深度应用，TestRail能显著提升测试组织的管理效率和质量
摘要： 低代码测试市场快速增长（年复合增长率28.6%），主流平台如Katalon、mabl等通过AI元素定位、自愈脚本等技术显著提升效率（用例创建速度+65%，维护成本-40%）。选型需结合团队成熟度、技术栈适配和成本效益，实施建议分阶段迁移，未来将向智能编排、全链路可观测方向发展。核心结论：2026年低代码测试进入智能新阶段，需平衡效率与深度，重点关注AI修复等新兴能力。
摘要：嵌入式系统测试面临实时性、资源约束和硬件耦合三大挑战，传统方法在高可靠性领域失效。核心技术包括时序验证（WCET分析、调度测试）、硬件在环（HIL）模拟（支持200+故障场景）和非功能测试（功耗、内存泄漏等）。敏捷测试采用DevTestOps流程，结合虚拟化环境和AI预测模型（准确率>89%）。前沿方向聚焦数字孪生、混沌工程和量子安全，ISO26262-6标准要求严格时序验证。测试工程
本文探讨金融科技测试的三大核心策略：合规性测试需应对动态法规，通过审计驱动和场景化测试确保系统合规；安全性测试应构建"零信任"防线，采用威胁建模和渗透测试防御新型威胁；高可用性测试通过负载测试和混沌工程保障系统稳定运行。未来趋势显示，AI和自动化将重塑测试流程，测试团队需整合"铁三角"策略，成为金融系统韧性的核心引擎。
数字化转型推动软件测试工程师从"找bug者"升级为质量保障核心。核心竞争力体现为技术深度与业务广度的双轨驱动：技术深度聚焦自动化工具、编程能力及性能测试，提升效率与覆盖率；业务广度强调需求分析、行业认知及协作能力，实现质量战略升级。二者融合形成T型人才模型，如谷歌团队将缺陷逃逸率降至0.5%。未来趋势显示，兼具AI测试技术与业务洞察的复合型人才需求将增长60%，建议通过认证学习
摘要：为适应AI大模型对非结构化数据（文本、图像等）的需求，数据仓库需系统性改造。通过构建"湖仓一体"架构实现结构化与非结构化数据的统一管理；引入多模态处理工具链和向量数据库等技术；建立非结构化数据专属治理体系，包括元数据管理、质量控制和敏感信息处理；采用场景化主题建模强化语义关联；转变服务模式为主动赋能；并构建适配非结构化特性的运维体系。最终将数据仓库升级为全类型数据的治理与
感觉kimi 偏向总结不是推理呢
【双休特供！Dify节点超全攻略，看完直接上手玩转正！】周末宅家别躺平！这波Dify工作流节点干货，让你从新手秒变进阶玩家——各节点的使用统统讲透别等了，点进来手把手教你把节点玩活，评论区随时答疑，周末超车就现在！🚀
本文介绍了一个基于AI技术的自动化数据血缘发现系统。系统采用微服务架构，通过SQL解析引擎和语义分析自动追踪异构ETL环境中的数据血缘关系。核心组件包括：1）AI增强的SQL解析引擎，结合NLP模型分析SQL语义，提取输入输出表和转换逻辑；2）图数据库存储设计，以节点和边表示表列血缘关系；3）REST API提供血缘查询功能，支持按表或列进行多级追溯。系统实现了从SQL语句到完整血缘图谱的自动化构
Dify 作为一个开源的大语言模型应用开发平台，提供了强大的 ETL (Extract, Transform, Load) 模块，能够处理多种格式的文档，并通过检索增强生成 (RAG) 技术构建高效的知识库系统。因此，亟需一种自动化的文档处理方案，能够将分散的、非结构化的文档转换为结构化的 SOP (标准操作流程) 知识库，提高知识检索效率和应用价值。：使用 Dify 的可视化工作流设计工具，创建
BurpSuite的核心功能是Proxy——“代理”。代理模块主要用于拦截浏览器的http会话内容，给其他模块功能提供数据。Proxy向下又分为四个部分：Intercept、HTTP history、Websockets history、options。
Doris & SelectDB 以其极速、实时、云原生、湖仓融合、高效多模数据分析的优秀能力，使得其成为实时数据分析、湖仓融合分析、可观测性与日志分析、数仓构建的最佳选择。安踏、长安汽车、顺丰科技、特步、中通快递、趣丸科技、MINISO、MiniMax、观测云、迅雷、新东方、星火保等众多客户基于 Doris & SelectDB 构建了高效的数据分析平台。未来，将持续提升其弹性的能力、批量处理能
下载源码，查看ResourcesServiceImpl，发现是在读取存储类型和地址。本地用idea启动没问题。检查各种配置都没解决，后来再查源码是在用ServiceLoader加载StorageOperatorFactory，加debug信息发现是什么类型也没加载到，再仔细排查，发现api-server/libs目录下没有 dolphinscheduler-storage-*.jar的实现包，全部
数据仓库（DW）和商业智能（BI）系统是企业决策的重要工具，但数据错误可能导致严重损失。本文探讨了DW/BI测试的关键策略和工具，强调准确性验证的必要性。主要内容包括：DW/BI系统概述及测试价值、核心测试类型（ETL、数据质量、BI报表、元数据测试）、推荐工具（如Informatica DVO、Great Expectations）及方法论（Agile测试周期）。文章还分析了测试面临的挑战（数据
AnythinLLM 搭本地知识库时报错解决
摘要：构建自适应软件质量保障体系需以持续测试成熟度模型(CTMM)为核心，通过五维评估框架(自动化深度、反馈时效性等)实现阶梯式提升。关键路径包括：1)自动化筑基，建立API测试核心层；2)质量内建，实施风险驱动测试；3)智能演进，构建质量数字孪生。配套组织变革支撑机制，实施企业可实现发布频率提升300%、质量成本下降67%的突破。未来趋势将融合AIGC技术，发展智能测试助手和预测性质量运营，推动
摘要：本文探讨故障注入技术在提升软件系统韧性中的关键作用。通过主动引入网络延迟、服务崩溃等故障，测试团队可验证系统恢复能力，将韧性提升30%以上。文章强调测试与运维的协作闭环，双方共享数据、实时监控，共同优化系统，使故障响应时间缩短50%。实施策略包括文化共建、工具整合和风险管理，并以金融系统案例展示MTTR从5分钟降至30秒的成效。尽管面临文化冲突等挑战，但通过"韧性冠军"机
本文构建了数据生命周期质量保障体系，针对行业痛点提出四维验证方案：1）分层测试策略覆盖单元到业务验收全流程；2）动态采样与智能差异定位技术；3）元数据驱动的自动化断言规则库。关键技术包括自动化测试工厂架构和持续验证流水线设计，通过某零售案例证实测试周期缩短62%、缺陷拦截率提升4倍。未来将向AI增强验证、区块链审计等方向发展，为大数据质量保障提供系统化解决方案。
数据连接器是企业数据整合的“传菜员”能有效解决数据孤岛问题。它支持多种数据源连接，具备数据转换能力，确保传输稳定安全。在ERP系统中实现销售、库存等数据实时同步；在CRM中整合多渠道客户数据。同时，它支撑数据分析和可视化，为大数据平台提供数据支持。使用需注意数据源兼容性、安全风险和数据完整性验证。随着数字化转型加速，数据连接器将成为企业提升竞争力的重要工具。
For Amlogic S905L3A devices, the ROM can be backed up by using ADB to extract individual partition images such as boot.img, system.img, vendor.img, and others. After obtaining the necessary images, Am
原材料（数据）从不同地方进来，有的需要去掉杂质（数据清洗）、有的需要换个规格（字段转换）、有的需要拼装（数据聚合），最后才能整齐地送到目标仓库中去。它们支持批处理与实时同步、可视化数据映射、跨数据库迁移，以及与 API 集成的混合方案，能够应对 ERP、CRM、财务系统、IoT 平台等多种复杂场景，减少大量自研成本。无论你的企业是刚开始数据治理，还是在做复杂的混合云架构迁移，理解 ETL 并用好它
本系列将持续更新数仓建模相关知识，将学习到的理论知识和工作实践结合起来，总结沉淀下来，积跬步成千里。作者：吴珍基本概念数据仓库概念由世界公认的数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）中提出：A data warehouse is a subject-oriented, integrated, no
本文主要介绍网易的实时计算平台的建设实践以及网易对于实时数仓方面的一些规划及展望，希望能够起到抛砖引玉的作用。
当前基于 Hive 的离线数据仓库已经非常成熟，数据中台体系也基本上是围绕离线数仓进行建设。但是随着实时计算引擎的不断发展以及业务对于实时报表的产出需求不断膨胀，业界最近几年就一直聚焦并探索于两个相关的热点问题：实时数仓建设和大数据架构的批流一体建设。实时数仓建设：实时数仓 1.0传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。对于实时处理场景，我们一般又可以分为两类，一类诸如监控报警
数字化、智能化转型的背景下，数据作为企业核心生产资料，被寄望发挥更大的价值。从Hadoop、Spark到Flink，从Iceberg、ClickHouse到Kubeflow，与“4V”对抗的大数据技术不断更新，而受其推动的行业进步又带来了新的挑战。如何打造适应未来业务发展的技术体系，成为各大数据团队都在探索的课题。6月19日，网易数帆、Intel联合举办的“升级！智能时代的大数据基石”数字+技术沙
数据仓库
——数据仓库
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
九章云极普惠算力
2048 AI社区
深开鸿 技术专区
火山引擎 ADG 社区
网易云信开发者社区
