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离线数仓
项目实战 | 新零售分析的10个案例详细解析
答:
实战需求分析需求一:统计各国客户数量:SELECT Country,COUNT(DISTINCT CustomerID) AS countOfCustomer FROM data GROUP BY Country ORDER BY countOfCustomer DESC LIMIT 10需求二:销量最高的10个国家:SELECT Country,SUM(Quantity) AS sumOfQuantity FROM data GROUP BY Country ORDER BY sumOfQuantity...
离线数仓
属于b端和c端
答:
离线数仓
是一个非常重要的数据存储和处理工具,它能够帮助企业和个人更好地管理和利用数据。离线数仓的应用范围非常广泛,可以分为B端和C端两个方面。在B端,离线数仓被广泛应用于企业级数据仓库。企业需要处理大量的数据,包括销售数据、客户数据、供应链数据等等。离线数仓能够帮助企业将这些数据进行分析和处...
数仓
设计--维度(全量、拉链表)
答:
1 )全量快照表
离线数据仓库
的计算周期通常为每天一次,所以可以每天保存一份全量的维度数据。这种方式的优点和缺点都很明显 优点是简单而有效,开发和维护成本低,且方便理解和使用。缺点是浪费存储空间,尤其是当数据的变化比例比较低时。2 )拉链表 拉链表的意义就在于能够更加高效的保存维度信息的...
基于flink sql构建实时
数据仓库
答:
离线数仓
的架构图:实时数仓架构图:目前是将实时维度表和DM层数据存于hbase当中,实时公共层都存于kafka当中,并且以写滚动日志的方式写入HDFS(主要是用于校验数据)。其实在这里可以做的工作还有很多,kafka集群,flink集群,hbase集群相互独立,这对整个实时数据仓库的稳定性带来一定的挑战。一个数据仓库...
大数据
数仓
项目架构
答:
离线数仓
特点 基于Serverless的云上数据仓库解决方案 架构特点 实时数仓架构 [图片上传失败...(image-ec3d9a-1629814266849)]实时数仓架构特点 秒级延迟,实时构建数据仓库,架构简单,传统数仓平滑升级 架构特点 数据仓库的输入数据源和输出系统分别是什么?输入系统:埋点产生的用户行为数据、JavaEE后...
大数据
数仓
建设性能优化方案
答:
离线数仓
的计算任务基本都是通过SQL实现,这里也只讲在SQL部分如何进行优化。我们平时在进行数据处理,数据清洗,数据转换,数据加工的过程中都会使用到SQL。对于大数据体系下的SQL的优化而言,主要集中在两个大的方面进行:减少数据输入和避免数据倾斜。减少数据输入是最核心的一点,如果数据输入量太大,就会...
数仓
指标一致性以及核对方法
答:
在数字化转型的浪潮中,
数据仓库
的指标一致性是数据质量的灵魂。要确保数据的精准反映,我们需要关注四个关键维度:正确性、完整性、时效性和一致性。以下是这四个维度的具体解析和核对方法,以及一些常见问题的解决策略。数据质量的金科玉律 正确性: 细致的明细对比和DQC(数据质量检查)如唯一性验证和范围...
想学习大数据要掌握些什么知识?
答:
数据仓库
技术:Hive、Sqoop、Flime.机器学习:Mahout、Scikit leam、MLilb.学习大数据还要掌握一点是,大数据的分布式计算(一):将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率。
离线
分布式计算:在计算开始前已知所有输入数据,输入数据不会产生变化,并且...
实时
数据仓库
和传统数据仓库的区别
答:
解决由于当前
离线数仓
数据时效性低解决不了的问题。现阶段我们要建设实时数仓的主要原因是:公司业务对于数据的实时性越来越迫切,需要有实时数据来辅助完成决策 实时数据建设没有规范,数据可用性较差,无法形成数仓体系,资源大量浪费 数据平台工具对整体实时开发的支持也日渐趋于成熟,开发成本降低 ...
大数据和大数据开发有什么区别?
答:
离线大数据架构:开始使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具 Lambda架构:在离线大数据架构的基础上,使用流处理技术直接完成实时性较高的指标计算 Kappa:实时处理变成了主要的部分,出现了以实时处理为核心的kappa架构 离线大数据架构 数据源通过离线的方式导入
离线数仓
中。下游应用根据业务需求选择获取数据的方式 Lambda架构...
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