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数据仓库的设计思想

当然也有不变的维度和剧烈变化的维度:例如一个人的相关信息,身份证号、姓名和性别等信息数据属于不变的部分,政治面貌和婚姻状态属于缓慢变化部分,而工作经历、工作单位和培训经历等在某种程度上属于急剧变化字段。通过维度建模的理论探讨分析,可以发现事实表中会存在着维度表关联的外键,以此来实现从不同的维度分析事实数据内容。,修改更新个属性字段值啥的,因此在设计维度和使用维度的过程中,就要考虑到缓慢变化维度的处

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#数据仓库#数据库#数据挖掘
RocketMQ的负载均衡模式和广播模式消息消费方式

消费者采用负载均衡方式消费消息,一个分组(Group)下的多个消费者共同消费队列消息,每个消费者处理的消息不同。一个Consumer Group中的各个Consumer实例分摊去消费消息,即一条消息只会投递到一个Consumer Group下面的一个实例。广播模式下,消息队列 RocketMQ 保证每条消息至少被每台客户端消费一次,但是并不会对消费失败的消息进行失败重投,因此业务方需要关注消费失败

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#java-rocketmq#rocketmq#负载均衡
Flink快速入门

本文介绍了使用Apache Flink进行单词计数的两种实现方式。批处理模式下使用ExecutionEnvironment,通过读取文本文件、切分单词、分组聚合等步骤完成统计;流处理模式下则使用StreamExecutionEnvironment,采用类似的处理流程但支持实时计算。两种方式均通过Maven管理依赖,配置了Flink 1.16.0及相关日志组件,最终都能正确输出单词统计结果,其中流处

#flink#大数据#java
Java AI 开发工具_Langchain4j入门示例

如何通过低级 API 接入阿里百炼平台的通义模型qwen-max。通过使用 LangChain4j 框架,开发者可以轻松调用该模型并集成到 Java 应用中。

#java#开发语言
excel_openpyxl_读取数据

excel_openpyxl_读取数据。

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#python#开发语言
使用Canal同步MySQL数据到Kafka

Canal架构原理1.Canal Server结构server 代表一个 canal 运行实例,对应于一个 jvm。instance 对应于一个数据队列 (1个 canal server 对应 1…n 个 instance )instance 下的子模块a.eventParser: 数据源接入,模拟 slave 协议和 master 进行交互,协议解析b.eventSink: Parser 和 S

#mysql#kafka#数据库
到底了