一、理解数据含义&明确目标做可视化，最容易进入的误区就是，拿到一堆数据，还没有理解数据有什么含义，直接就开始套用图形进行展示，把大部分时间用在美化图表上，而完全忽略数据本身传达的意义。上面这张图信息量很大，可以帮助大家评估一个可视化作品是否成功。比如，把数据按照一个故事线组织起来，那多半是一个研究文档或者提纲，再加上特定的目标和功能介绍，才可以画出线框图，最后加上视觉形式，才有可能变成一个

0、前言maven作为包管理工具，好处不必多说但是有些情况，比如需要引入第三方包，如快递鸟，支付宝，微信等jar包（当然有可能直接提供maven依赖）如果直接下载到本地之后，怎么整合到自己的maven工程呢？方式挺多的，下面列举四种方式一、 上传到maven中心仓库Nexus Repository Manager愿意折腾可也搞搞，可以参考如何发布Jar包到Maven中央仓库（确实比较麻烦）如这是我

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

每个步骤都需要严谨细致的管理与执行，确保整个迁移项目的成功。在整个过程中，充分沟通、风险控制、质量管理、变更管理都是至关重要的环节。建立数据映射规则：在不同数据模型间转换数据时，定义字段映射关系。创建并执行小规模迁移试验，验证迁移过程和结果是否符合预期。迁移完成后进行全面的数据校验，确保新旧系统间的数据一致性。设计详细的迁移流程：包括备份策略、迁移顺序、回滚计划等。执行迁移计划，在特定的时间窗口内

大数据测试通常是指对采用大数据技术的系统或者应用的测试。大数据测试可以分成两个维度，一个维度是数据测试，另一个维度是大数据系统测试和大数据应用产品测试。大数据测试和传统数据测试的不同与其他类型的测试一样，大数据测试也需要遵循既定的策略和方法。

一、数据库从集中式到分布式的演进

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。

0、背景Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。0.1 目前数据存储的方案一直以来，我们都在使用两种数据存储方式来架构数据：数据仓库：主要存储的是以关系型数据库组织起来的结构化数据。数据通过转换、整合以及清理，并导入到目标表中。在数仓

一、SparkSQL相关1.在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG解决：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.

一、埋点的管理1.1 新增埋点设计1.1.1 埋点指标定义-事件表一款互联网产品每天产生的数据是庞大杂乱的，全部都存下来会占据硬盘空间，而且，不加定义和标记的数据也很难使用。因此，在初期的数据建设阶段，先要做的是定义想要的数据，告诉前端开发和后台的同事，你想要的数据有哪些，定义这些数据的字段包括但不限于以下字段：埋点位置：平台覆盖了APP、Web和小程序平台，其中有部分核心功能、页面在三个平台都有