单单提起java或者大数据，很多人对此都一目了然，但对于Java大数据这样一个新鲜名词，多少有些疑惑。那java和java大数据学习的内容是一样的吗？两者有什么区别呢？...今天就从java和java大数据的以下方面谈谈两者的区别。...Java和Java大数据有什么区别 Java和大数据的关系： java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，...而java大数据则是java和大数据的结合产物，也可以说是java程序员向大数据程序员的过渡阶段。...Java和大数据职业发展区别 从以后的发展来看，java和java大数据的区别： Java工程师的发展：初级java工程师、中级java工程师、高级java工程师；而java大数据工程师以后的发展，相比于
所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。 事实表，就是一个事实的集合。...图片形成这样的一个架构之后，我们的数据仓库的结构分层，和里面的数据表设计完成了，就可以进行同步和开发了。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库
在数据治理工作中，经常听到元数据、主数据的概念，随着数据资产成为企业和国家的战略级资产，DAMA等机构进行的认证培训中，把主数据治理和元数据治理分成两个大的模块进行整理，今天想把这两个概念彻底掰扯清楚。...主数据 主数据（MD Master Data）百度百科定义：指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，主数据（也称基准数据）变化缓慢。...主数据管理和治理工作重点是要尽可能共享和复用，比如公司层面只有共用一套城市维度，这样数据统计分析或者产品端用户定位功能才能统一口径，如果都是上海，A部门城市ID是12，B部门城市ID是20，后期应用就非常混乱...在数据仓库维度建模理论当中，把数据模型分为维度表和事实表，事实表就是基于业务过程构建的对应的业务模型。...元数据体现数据的各类关系和属性，可从技术、业务、管理3个维度对元数据进行划分，从而帮助用户对整个系统内数据资产的质量和分布形成清晰直观的认知，并有助于持续地进行数据质量的提升以及问题的跟踪回溯。
主数据管理，不仅包括硬件和软件，还是将数据作为重要资产管理的思想和办法，是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。...目前很多行业的主数据甚至是动态和不完整的，例如：一家证券公司需要覆盖交易所、中登、银行间市场、证监会等相关数据，这些主数据往往需要采用人工和自动相结合的方式来进行维护和管理。...三、主数据管理 （1）主数据管理 企业主数据管理是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案，以保证主数据的完整性、一致性和准确性。...主数据管理的目标是提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源，以支持业务流程和交易。...，构建覆盖整个企业范围的数据管理基础 提高业务分析的准确度和企业管理的水平，满足法规的要求，降低业务风险 四、主数据管理实施 （1）主数据管理如何实施 主数据管理项目需要持续的建设和运营，建设阶段更多的在于确定架构
平时生活中听过、看过大数据这个词很多次了，但对于这个行业之外的人来说，大数据是什么还是很陌生，大数据有多大呢，大数据有什么用？ 大数据有多大 顾名思义，是海量的数据或巨量的数据。...简单理解为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。...根据维基百科的定义，大数据的大小从TB级别到PB级别（1PB=1024TB,1TB=1024GB）不等。...大数据是一个抽象的概念，到目前为止，尚未有一个公认的标准来界定“大数据”的大小，“大”只是表示大数据容量的特征，并非全部含义。 ? 大数据有什么作用 大数据的作用：挖掘数据价值。...简单地说，大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill...在十多年前，这两个流派的数据仓库曾经是最为热门的技术话题。这两种方法都将数据仓库看作是企业的中心数据存储。主要应用场景就是各类业务报表的需求。两者都建议使用ETL来加载数据到数据仓库。...区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。...建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。...数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。
Kafka 和 ES 都是用来处理大数据的中间件，一个是消息中间件的代表（Kafka），另一个是大数据搜索引擎的代表（ES）。...它们在 Java 领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主（选择主节点）有什么关联与区别呢？接下来，我们一起来看。 1.基础概念 1.1 什么是Kafka？...ES 集群组成如下： 说明：一个 ES 集群中只有一个 Master（主节点）节点，其他的为数据节点（还有其他节点类型，这里忽略），主节点协调整个集群的工作，数据节点中存储了多个分片，每个分片分为两种类型...：主分片和副本分片（类似 Kafka 中分区的概念）。...2.Kafka和ES选主 Kafka 选主指的是选 Broker 中的 Controller，而 ES 选主指的是选取集群中的 Master，它们两个的关联是 Kafka 新版本（2.8 之后）和 ES
采用此种方式，保留历史数据，维度值变化前的事实和过去的维度值关联，维度值变化后的事实和当前的维度值关联。也就是一个维度会存在多行的数据，按时时间范围将维度与事实表关联。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库...(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。...这一块就是我们数据仓库的数据来源，并且这类数据往往有各自的格式和内容，我们同步过来之后，需要对数据进行清洗和规范化。 ...加载，指的就是经过转换的数据，我们加载到我们的目标路径或者目标表之中。一般有维度建模和范式建模的表中，kimball架构使用的是维度建模。 ...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库
天睿资讯(Teradata)首席技术长宝立明认为大数据的发展可以分成叁阶段，正说明了大数据的来源多样化：.com时期、社群网络时期和物联网时期。...而第叁阶段物联网时期，可能是最有趣的阶段，无论是机器还是人都开始被数据解构，数据可能来自手錶、鞋垫甚至皮带，这些物联网数据将是接下来重要的数据分析对象。 Q：大数据有什么风险?...，更加注重数据的蒐集和整理工作。...高成就者是那些拥有大量数据，而且已经展现出优异的数据分析成果的企业，例如消费性商品、保险业者、互联网公司、旅游、运输和信用卡公司。在所有互联网公司中，又以电子商务业者对数据的应用最直接和强烈。...以全球最大的电商平台阿里巴巴为例，阿里巴巴假货问题向来猖獗，但透过分析商品文字、图片描述、权利人投诉，甚至是社交媒体等16种维度的数据，结合大数据打假货，现在阿里巴巴有90%以上的下架商品都是大数据系统主动出击发现的
「SAP技术」SAP MM 启用了MPN物料管理的物料，物料主数据与源清单数据有啥不同？...物料主数据 11000245启用了MPN料号管理， 40000691没有启用MPN料号， Source List主数据 11000245启用了MPN料号管理， 40000691没有启用MPN料号，
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。...我们先来了解一下事实和维度，基于上面再来分析一下。 事实，表示的是某一个业务度量。比如说订单的金额，订单中出售商品的数量。...维度建模,就是将我们的每一个业务过程，拆分为事实表和维度表，事实表对应着具体的指标度量，维度表对应着事实的描述，状态，也就事实对应的环境。 ...(03)数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库...(08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库
这里，可以采用基于 二进制位比较 和 快速排序算法中的 分割思想 来寻找中位数，实际上这也是 桶排序 的一种应用。...10 亿个数字的中位数是10 亿个数排序之后的第 5 亿个数，现在 file_0 有 6 亿个正数，file_1 有 4 亿个负数，file_0 中的数都比 file_1 中的数要大，排序之后的第 5...亿个数一定是正数，那么排序之后的第 5 亿个数一定位于file_0中。...它实际上是一个很长的二进制矢量和一系列随机映射函数。 它可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。...举个例子，假设布隆过滤器有 3 个哈希函数：f1, f2, f3 和一个位数组 arr。现在要把 2333 插入布隆过滤器中： •对值进行三次哈希计算，得到三个值 n1, n2, n3。
只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用，一般可以从四个方面概括数据仓库模型的价值： 性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的...，主要是简单的报表系统；后期数据量越来越大，系统越来越多，尝试用ER建模的数据仓库，但是在实践中发现快速变化的业务之下，构建ER模型的风险和难度都很高，现在则主要采用基于维度建模的模型方法了。”...但Inmon和kimball关于关系建模和维度建模的争论其实也没什么值得探讨的，没有谁更好，在企业内，这两种建模方式往往同时存在，底层用关系建模合适一点，技术的优雅换来了数据的精简，往上维度建模更合适一些...，靠数据的冗余带来了可用性，优势互补，都说关系建模不易，概念模型是个坎，其实维度建模也不易，维度的梳理和运营是艰巨的，否则就是烂摊子的活。...回过头来也是浮云，其实刚起步的时候没有那么多的循规蹈矩，满足报表和取数的需求即可，尽量做到“高内聚，松耦合”，这是服务的原则，放到数据建模照样适用。
“MDM技术可帮助组织在整个企业中实现和维护主数据的单一视图，从而实现 业务和IT计划能够更好地协调一致，从而有机会增加收入，降低成本，实现目标 有效合规，降低风险并提高业务灵活性。...“ 执行概述 主数据管理（MDM）是一种主动的整个企业“管理”数据的数据管理规程，而不是在每个交易系统中“维护”它。由于商业智能（BI）应用程序的普及，最近对MDM的关注持续增加。...通过组织的主要主实体进行测量或分析,MDM通过提供一致的业务绩效视图来释放BI的真正价值. 集成主数据可以被视为与IT相关的问题，因此业务利益相关者可能不愿意参与这些举措。...MDM需要接受和广泛的组织支持，以及当MDM被置于业务环境中时，消息会产生共鸣。 跨多个源/应用程序的主数据错误可能会大大让企业错失商机或让客户不满意。 MDM帮助降低此类成本并帮助业务增长。...Oracle Master数据管理（MDM）解决方案旨在整合，清理，丰富，管理和共享整个企业的关键业务数据，并将数据与所有下游业务应用程序和工具同步。
我们每个人的生活，每天是不是喝红酒，是不是抽烟，都和认知有关，包括我们讲改革，邓小平改革，所有历史的改革很难用利益观念来解释它。 最关键的问题是，为什么这些理念和观念是重要的？...物质利益达到一定程度，稀缺性已经解决了；所以后工业社会和信息社会，非物质利益变得更为重要。 非物质利益更依赖于个人——你希望有荣誉、有好的名声，这都是给你的。...这种稳定性和变化，依赖于有什么样的观念，这些观念的本身，又是我们人发展来、用来对付不确定性的。 企业家有能力应对不确定性 成功预测未来的不是经济学家，而是企业家，为什么呢？...所有最伟大的成功企业家，不是根据过去的数据做出未来的判断，如比尔·盖茨、乔布斯、马化腾的微信，五年前没有任何数据可以预测微信的，大家很热衷大数据，大数据改变我们的工作，改革我们的工作，改革我们的思考，这对经济学家是很好的一点...很好的一点，大数据信息不可能完全，不确定性永远在那儿。 任何人在大数据（方面的努力）不会变成比尔·盖茨，不会变成乔布斯，这些不是说没有用，这些东西非常有用。
前言： model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。...基本概念 维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...② TYPE2 增加维度行 在为维度成员增加新行时，需为其分配新的主代理键。并且，至少需要在维度行再增加三列：有效日期、截止日期、行标识。这个地方可联想拉链表设计。 ?...2.1 维度模型 企业中最流行、也是最经典的数仓建模经典，数据仓库大师Ralph Kimball的经典著作《数据仓库工具箱 维度建模权威指南 第三版》一本书进行了论述。...结语 对于数仓而言，模型就是命脉，好与坏直接决定企业数据存储、处理和应用。 对于维度建模，真正理解了粒度和一致性维度，也就理解了维度建模的魂。
For example, user can maintain description for Material in ERP and Product in CR...
一、杂项维度 在维度建模的数据仓库中，有一种维度叫Junk Dimension，中文一般翻译为“杂项维度”。杂项维度是由操作系统中的指示符或者标志字段组合而成，一般不在一致性维度之列。...建议不要直接使用所有的组合生成完整的杂项维度表，在抽取时遇到新的组合时生成相应记录即可。杂项维度的ETL过程比一般的维度略为复杂。...例如，客户类型标识出每个客户的一个值，应该属于客户维度表。 如果事实不属于已存在的任何一个维度表，我们可以为它们建立单独的维度表或者整合成杂项维度表（Junk Dimension）。...建立单独的小维度表是比较容易的方式，但是为增加事实表中的外键个数。这样的维度比较多时，我们可以建立杂项维度表。下面列举了不同情况的一些说明。...1．如果事实表中的维度外键已经很多，如20个左右，那么最好建立杂项维度表。 2．理想情况下，杂项维度的记录数不要超过10万条。如果建立了杂项维度记录过多，可以考虑拆分成独立的维度或者其他杂项维度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
