0、前言市面上企业级数据分析体系的最佳实践大部分是这样的：内部感知系统：及时告知各项内部运营参数；外部感知系统：及时反馈外部竞争、机会状况；报警系统：及时发现并报告各项异常，并指明故障点；导航系统：根据设定的目标，提供可到达的若干方案，根据当前方案和位置，指明下一步行动方向，对目标进行合理预测，实时反馈当前执行情况。但是企业有大小，业务流程有粗细，产业链有长短，企业所处阶段有不同，如何构架一个符合

1、检测两台服务器指定目录下的文件一致性#!/bin/bash######################################检测两台服务器指定目录下的文件一致性######################################通过对比两台服务器上文件的md5值，达到检测一致性的目的dir=/data/webb_ip=192.168.88.10#将指定目录下的文件全部遍历出来

一、启动类功能说明命令启动hiveserver2服务bin/hiveserver2启动beelinebin/beeline连接hiveserver2beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop102:10000metastroe服务bin/hive --service metastorehive 启动元数据服务（metastore和hiveserver2）和优雅

0.前言有了数据平台，有了数据仓库，那就需要一个系统来调度和管理数仓的任务，因此调度系统的地位可见之重要。没有工作流调度系统之前，公司里面的任务都是通过 crontab 来定义的，时间长了后会发现很多问题：大量的crontab任务需要管理；任务没有按时执行，各种原因失败，需要重试；多服务器环境下，crontab分散在很多集群上，日志查看不方便。于是，出现了一些管理crontab任务的调度系统。而在

数据采集也被称为数据同步。随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大数据的基础，没有数据采集，何谈大数据！

目前，分布式数据一致性问题还没有普世通用的解决方案，它需要从业务需求的角度出发，确定对各种一致性模型的接受程度，再通过具体场景来选择解决方案。从应用角度看，分布式事务的现实场景常常无法规避，特别是对涉及金融类的业务，数据一致性是底线，业务需要对数据有百分之百的掌控力。而一般的电商交易场景，使用基于消息队列的柔性事务框架是不错的选择。

随着流量红利的结束。最大的价值是可以带来更迅猛的复合增长，复合增长相对于线性增长，最大的区别是每一份投入是否可以换来成倍回报。在上面模型中提高留存的优先级还是不够的，Growth Loops，增长循环，又叫增长飞轮，是一套自循环的系统，这套系统的输入经过一系列的流程产生了一些输出，这些输出又可以直接带来新的输入。（Average Revenue Per User）= 某期间内点总收入/该期间内的用

对于产品分析来说，数据指标可以从三个方面进行梳理，APP端、WEB端以及业务维度。

根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。

一、简介Apache Sentry：Sentry是由Cloudera公司内部开发而来的，初衷是为了让用户能够细粒度的控制Hadoop系统中的数据（这里主要指HDFS，Hive的数据）。所以Sentry对HDFS，Hive以及同样由Cloudera开发的Impala有着很好的支持性。Apache Ranger：Ranger则是由于另一家公司Hortonworks所主导。它同样是做细粒度的权限控制。但