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通过 1 和 2 内容我们能看出来，在公司贷款业务中，细节流程各不相同，但是各业务线都有相同的阶段，只是阶段中可能会有不同的操作，如车业务中，在身份核实的阶段，分为验二、验四、活体，而消费金融业务只有活体验证，在授信审核阶段，车业务分为自动审核、人工一审、人工二审，而消费金融只有自动审核，所主题流程一致，但是内部细节不同，故而对数仓建设带来困难。而且DV构建模型易于理解，降低使用学习成本。2.DV

存储对标mysql定义一个schema，schema的本质是什么？主要描述下面这些信息1）当前存储的物理位置的描述2）数据格式的组成形式然后Hive可以让用户定义一段sql，针对上面定义的schema进行，sql的本质是什么，是业务逻辑的描述。然后Hive内部会将这段sql进行编译转化为原生的底层MapReduce操作，通过这种方式，屏蔽底层技术原理，让业务开发人员集中精力在schema和sql业

问题导读1.首次运行hive-console需要什么条件？2.运行hive/console是否需要启动Spark？3.如何查看查询的Unresolved LogicalPlan？4.如何查看不同查询的运行计划？5.SparkSQL如何调优？1.1  运行环境说明1.1.1 硬软件环境l  主机操作系统：Windows 64位，双核4线

Dinky 定义了 CDCSOURCE 整库同步的语法，该语法和 CDAS 作用相似，可以直接自动构建一个整库入仓入湖的实时任务，并且对 source 进行了合并，不会产生额外的 Mysql 及网络压力，支持对任意 sink 的同步，如 kafka、doris、hudi、jdbc 等等。面对建立的数据库连接过多，Binlog 重复读取会造成源库的巨大压力，上文分享采用了 source 合并的优化，

在数据仓库中，无一例外地需要和时间维度打交道，因此设计合理的时间维度，也是一个数据仓库项目开始必备的资源储备，如果有这方面的积累，就不用到处寻找合适的设计模型以及存储过程的代码了，否则可能需要花费一定的时间去寻找符合该项目合适的存储过程，或者自己动手编写。一般来说，时间维度的创建要根据实际的数据仓库应用来，基本上可以分为天、月的时间维度表，更细的可以分为半小时时间段，小时时间段等等，一般数据量大的

Python自动化测试，JMeter性能测试，软件测试9 人赞同了该文章在用工具之前，首先我们来简单了解一下什么是性能测试？性能测试是系统在一定的负载和压力的情况下，系统的响应时间，吞吐量，稳定性，课扩展性等性能指标。也就是我们要验证系统是否在这些指标范围，或者说验证这些指标是否符合用户或客户的需求。性能指标包含系统指标和资源指标，今天我们就以用户角度去看一下如何验证系统指标？（系统指标：与用户场

Github 斩获Star，究竟为什么，竟让这么一个小工具如此火爆。让我们一起看看吧。

1.1 为什么需要数据建模有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的

(1)以前应用服务的zk配置可以不改(只要配置里有一个zk节点的地址,如果全部节点都迁移了，可能也不需要改，但是要验证)，下次应用服务要重新配置新的集群zk链接串。(2)dubbo-admin和monitor可以不重新启动(只要配置里有一个zk节点的地址,如果全部节点都迁移了，可能也不需要改，但是要验证)，但是改配置文件，下次启动更健壮。