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随着企业数据量以年均40%的速度爆炸式增长（Gartner, 2023），数据仓库作为企业级数据中枢的重要性与日俱增。数据膨胀导致的成本失控：某电商平台数据仓库存储成本三年增长1200%数据价值衰减引发的资源浪费：超过3年的历史数据使用频率下降70%（IDC研究）架构僵化造成的敏捷性缺失：传统ETL流程迭代周期长达2-3周如何通过标准化流程实现跨团队协作效率提升30%以上怎样利用自动化工具链降低4
MaxCompute报错处理方案摘要：报错可能由lxml版本限制、依赖缓存问题或环境不一致导致。解决方法是指定安装lxml旧版本（<6）并重新安装tqdm包，命令为/home/tops/bin/pip3 install "lxml<6" simple-salesforce。此操作能促使pip重新解析依赖，选择兼容版本，避免编译错误，确保环境一致性。新版lxml可能引
oracle12.2.0.1.0_win64安装包
1)$.get(URL,data,function(data,status,xhr),dataType)url:请求的服务器url地址data:发送给服务器端的参数,格式是key=valuefunction(data,status,xhr):当请求成功后的回调函数,包含返回的数据,状态码 xhr:全称为XMLHttpRequest，用于与服务器交互数据，是ajax功能实现所 依赖的对象d
数仓中数据清洗的方法
1.一般导入imp用户名/密码@172.16.5.36/orcl file=E:\t02 fromuser=xyjj touser=dbcenter grants=n FEEDBACK=100 ignore=y2.较大的sql文件采用 CMD 登陆SQLplus导入sql文件start c:/emp.sql3.指定导入过程日志路径，缓存空间大小imp 用户名/密码@172.16.2.33/orcl
常见的数据清洗正则表达式
关于数据清洗工作的理解-清洗是做什么的，为什么要进行数据清洗工作，什么样的数据叫脏数据，脏数据如何进行数据的处理
oracle错误代码解释
oracle11$conn = oci_connect("GADATA0009","gold","(DEscriptION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=WIN-FBN9RSHMGLC)(PORT=1521))(CONNECT_DATA =(SID=orcl)))");oracle10$conn = oci_connect("GADATA0009","gold","lo
ETL数据清洗工具总结 - osc_a0ivqvbh的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区
select * from表 where rownum
数据清洗与数据集成（随笔）文章目录数据清洗与数据集成（随笔）一、数据清洗数据清洗的意义数据清洗的目的数据异常的不同类型1.语法类异常2.语义类异常3.覆盖类异常数据质量的评价标准1.正确性2.唯一性数据清洗的任务和过程数据清洗的操作数据清洗的过程数据清洗的具体方法二、数据集成数据集成需要解决的问题--异构性数据集成的模式联邦式数据库模式数据仓库模式中介者模式实体解析一、数据清洗**数据清洗是一种消
说明：此次演示基于windows10系统第一步：在任务管理器中关闭oracle的所有服务第二步：找到卸载程序第三步：点击“卸载产品”第四步：勾选目录（注意：第一个没勾选，在这里卸载不了）第五步：点击“删除”第六步：点击“是”第七步：等待即可第八步：关闭对话框第九步：关闭窗口第十步：点击“是”第十一步：打开注册表第十二步：找到指定目录第十三步：删除ORACLE目录第十四步：找到指定目录第十五步：删除
关于ODS层是否做数据清洗一直是存在争议的，但有一点是可以确定的，对于比较重的清洗工作是要留到后面数仓的ETL过程中进行处理。但是，有这么一种情况：我们在长期的生产实际过程中，发现部分已知的数据问题的处理可以通过自动化的方式来处理，这种方式通常在数据入库之前，做额外的加工处理后再做入库操作。数据清洗的主要工作是处理那些不符合要求的数据，从而提升数据质量，比如一些常见的问题：错误的数据、重复的数据错
报错内容：2021-08-06 15:18:30 : Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): java.sql.BatchUpda
说起数据清洗，可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉，但是！作为混迹在数据分析这一块多年的老油条，小编在此严肃地声明！资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分，它是资料分析过程中不可缺少的一环，其结果的好坏直接关系到模型的效果。实际上，数据清洗通常要占用50%—80%的分析过程。国外有些学术机构还会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。数据清洗的主要类型有哪几种一、残缺数据此类数据主要是缺少某
目录1.加载用户数据至用户维度表1.1.1打开Kettle工具，创建转换1.1.2配置“表输入”控件1.1.3配置“表输入2”控件1.2.1打开Kettle工具，创建转换1.2.2配置“映射输入规范”控件1.2.3配置“数据库查询”控件1.2.4配置“数据库查询2”控件1.2.5配置“数据库查询3”控件1.2.6配置“过滤记录”控件1.2.7配置“JavaScript代码”控件1.2.8配置“字段
oracle 授权用户查看指定视图conn 用户名/密码@ip:端口/数据库名;SQL> conn hhzsk/hisoft@192.185.18.233:1521/bomc;oracle 授权用户查看指定视图预:先写好视图–1新建用户使用PLSQL或sqlplus创建新用户–2授权用户视图查看grant select on v_icu_subdoctortype to jk_user;–3
8.2版本kettle没有kettle没有repositories.xml，主页面也不存在connect按钮，执行转换时报错 No matching service for optional OSGi...
使用仓库、组织、物料、库存流水，进行响应测试，oracle使用dbeaver等将测试数据从外系统加载至测试环境，hive使用sqoop将测试数据从外系统加载至测试环境。备注：1、数据量超达到4万条，dbeaver客户端加载数据明显慢很多，受限于客户端工具（客户端工具是java所开，需要将sql文件在工具中打开），使用服务端加载。测试数据的加载，按照oracle、hive的不同，分别采用不同的方式和
yyyy-MM-dd hh:mm:ss.0 格式转化为yyyy-MM-dd hh:mm:ss总结：共有三种方法，但具体使用场景受限。1、regexp_replace函数trim(regexp_replace(列名，'\\.0', '')) as new_l列名.容易被转义，前面加两个\可以防止被转移。2、replace函数另外hive里没有replace函数，否则也可以使用此函数。trim(rep
c3p0-config.xml文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><c3p0-config><default-config><property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property><property name="jdbcU
ETL
“ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。清理的过程往往只需要运行Mapper程序，不需要运行Reduce程序。实例：
数据清洗：提升数据质量的关键环节 数据清洗是指对原始数据进行清理和整理，去除错误、缺失、重复或异常值，以提高数据的准确性和一致性。它是数据分析前的重要步骤，直接影响分析结果的可靠性。 清洗工作需提前明确目标，了解数据来源，并制定详细计划。具体步骤包括数据审计、处理缺失值/重复值/异常值、数据标准化以及最终验证。常用工具包括Python、R等编程语言，数据库管理系统，以及专业数据清洗工具如FineD
oracle远程连接其他数据库的 db_link 方法
如何实现Hive数据清洗步骤1. 概述在数据处理过程中，数据清洗是非常重要的一步。Hive作为一个数据仓库，也需要进行数据清洗来保证数据的质量。在本文中，我将会教你如何实现Hive数据清洗步骤，让你的数据更加干净和可靠。2. 数据清洗流程首先，让我们来看一下整个Hive数据清洗的流程：journeyti...
谈到数据可视化报表对于企业的主要价值，其实可以从两个方面去理解，一是企业业务的发展，传统的业务流程、模式限制了业务的发展优化，不能追踪业务执行效果，缺少了复盘、预测的能力，不能在流程中持续优化；第三，数据可视化报表也不只是对管理和业务人员有各自的作用，在业务指标确立完成后，数据分析师以及高层管理人员能够通过数据可视化报表调整企业架构，制定适合各业务部门的KPI指标任务，对数据战略、业务流程、经营管
数仓建模理论基础文章目录数仓建模理论基础一、范式理论1.1函数依赖例表1.1.1完全函数依赖1.1.2部分函数依赖1.1.3传递函数依赖二、范式区分1.1第一范式1.2第二范式1.2第三范式三、维度表和事实表3.1维度表3.2事实表3.3加深理解一、范式理论1.1函数依赖例表1.1.1完全函数依赖（学号，课程）推出 分数 ，但是单独用学号推断不出来分数，那么就可以说：分数完全依赖（学号，课程）即：
在 Hive 中，元数据主要包括数据库、表、分区、列的定义以及数据存储格式等信息。本地文件存储关系型数据库（RDBMS）接下来，我们将详细讨论这些元数据存储方式及其各自特点。Hive 的元数据存储方式多种多样，各自具有不同的特点和适用场景。选择合适的元数据存储方式对于提升 Hive 的性能和可用性至关重要。对于开发和测试环境，可以考虑使用本地文件存储，简单易用。在生产环境中，建议使用关系型数据库（
17周期末考试重点从第五章 scala语言开始比如：映射（匿名函数）
ODS（操作型数据存储)
2021SC@SDUSC目录概述SemanticAnalyzer类分析：①从analyzeInternal(ASTNode ast)到genResolvedParseTree(ASTNode ，PlannerContext)概述前面，我对BaseSemanticAnalyzer类进行了简单的分析，知道了该类是各个语义分析器的基类，由他派生的子类包括SemanticAnalyzer等诸多查询分析器。
数据可视化之地理图：特点，应用场景，以及效果展示与代码绘制
Hive中的数据分为真实数据与元数据，一般来说Hive的存储格式是指真实数据的存储格式。Hive常用的存储格式包括以下四种：TEXTFILE,SEQUENCEFILE,RCFILE和ORCFILE。
14.继续盘问了上一道手撕题目代码在hadoop底层的执行过程，每一段执行几轮map几轮reduce(没太懂在问什么，根据自己的理解大概说了说)第一道签到题，第二道主要考察专窗的应用，第三道主要考察聚合开窗的应用。5.讲述一个你曾经做大数据优化的经历，如何解决，达到了什么样的效果。13.一个难度较高，较怪异的手撕，需要发掘数据之间的联系，编程解决。11.学习大数据的过程中遇到了什么技术上的难题，如
从他们的结构上可以看出，行存储在写入时比列存储要快〈eg:如果是机械硬盘，行存储时磁头在磁盘上只需要顺序写入，而列存储需要频繁的移动定位到下一个字段需要写入的地址，造成了时间上的开销)﹔同时由于行存储下表的数据是放在一起的，一次写入，所以数据的完整性可以确定;拉链表的设计是将更新的数据进行状态记录，没有发生更新的数据不进行状态存储，用于存储所有数据在不同时间上的所有状态，通过时间进行标记每个状态的
大数据技术框架中，hive组件作为数仓工程师必不可缺少的计算框架组件。本篇文章是hive性能调优详解系列之第三篇hive语法层面调优。上两篇分别为hive 建设表层面调优hive 语法和参数层面调优更多内容请关注哔哩：老姜的数据江湖，微信公众号同步；Hive架构层面1.启用本地抓取Hive的某些SQL语句需要转换成MapReduce的操作，某些SQL语句就不需要转换成MapReduce操作，例如：
来源 |谈数据开局一张图：这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多。从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应...
2021SC@SDUSC目录概述：BaseSemanticAnalyzer类小结：概述：前面我们主要通过关注SemanticAnalyzerFactory工厂类中get(conf, tree)这一方法获得对应的语义分析器sem的操作，总结了每次会话中SessionState对象的CommandType类型如何定义以及与语法分析器的对应关系。接下来的主要分析主要基于通用的语义分析器SemanticA
数据可视化平台是通过三维表示技术来表达复杂的信息，实现海量数据的立体体现。可视化技术借鉴人脑的视觉显示能力，通过挖掘重要数据之间的关系，揭示数据中隐藏的关联和发展趋势，从而提高数据的使用效率。可视化平台使人们不再局限于传统的关系数据表来分析数据信息，而是以更加直观的方式从视觉的角度观察数据信息。
Apache Hive是由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具，其是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统，可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表，基于表提供一种类似SQL的查询模型，称为Hive查询语言（HQL），用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序，然后将程序提交
先把spoop的安装包 sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz 拷贝在系统目录下的 /root/softwares下面。因为我们现在通过JDBC让MySql和HDFS等进行数据的导入导出,所以我们先必须把JDBC的驱动包拷贝到。注意：在安装Sqoop之前要配置好本机的Java环境和Hadoop环境。
对数据可视化时常用的图表进行简要概述，让读者明白每个图表适用于展示什么数据，什么类型的数据适合使用哪些图表进行数据展示。
导读：业务问题的范围太广、太深、太复杂，一种工具无法解决所有问题，在大数据和分析领域尤其如此。作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（...
2021SC@SDUSC概述经过前面的分析，我们知道，Hive处理一条HQL语句，分前端和编译器部分，前端（Cli）主要负责接受用户在命令行上输入的信息，然后准备执行并将执行的结果返回。而后面的工作由Compiler完成。编译流程的第一步主要由HiveParser部分完成，该类是编译的入口，入参是一条字符串的sql，输出是一棵抽象语法树，ASTNode 是树的头结点，前面的分析知道，其拥有树相关操
3.Hive元数据释对真实数据的描述，通常单独储存在MySQL中Hive除了两种命令行开发工具(CLI和Beeline) 之外还有许多第三方工具(HUE、 Ambari, zeppelin)。为了有效地对真实数据进行管理，根据粒度大小，Hive 将真实数据划分为如下数据单元。Hive是Hadoop上处理结构化数据的数据仓库基础工具，用来处理存储在Hadoop上的海量数据。RCFILE 是可分割的文
RCFILE 遵循“先水平划分，再垂直划分”的设计理念：首先把 Hive 表水平切分成多个行组，保证同一行的数据位于同一节点，其次在行组内按照“列”垂直切分，实现列与列的数据在磁盘上呈现为连续的存储块。外部表指向已经存在 HDFS 中的数据，与内部表元数据组织是相同的，但其数据存放位置是任意的。RCFILE 遵循“先水平划分，再垂直划分”的设计理念：首先把 Hive 表水平切分成多个行组，保证同一
## 元数据管理与存储—Metastore 1. 在Hive中，需要定义表结构信息与结构化的数据映射关系，映射指的是对应关系。在Hive中需要描述清楚表跟文件之间的映射关系、列和字段之间的关系等信息。这些描述映射关系的数据的称之为Hive的元数据 2. 只有通过查询Hive元数据才可以确定用户编写sql和最终操作文件之间的关系。 3. Metadata即元数据。元数据包含用Hive创建的datab
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