最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍，包括各个阶段的任务以及项目的简介，环境，需求等等…
先提价再降价？ 预售等一年？ NO！NO！NO！ 我们不制造噱头， 只提供最真实的折扣，助力企业降本升效！ 企业云盘：一站式云端内容管理平台，助力企业提升数据管理效率，享受高效办公体验。 自推出以来，企业云盘即收到各方的大力关注和支持，为回馈各个渠道，企业云盘首次降价，助力企业备战双十一！ 现推出四种套餐折扣： 入门版 基础版 高级版 旗舰版 覆盖小微企业至中大型企业云盘需求。看下图 那么该如何参与呢？ 没错，看过来，按这方式准没错 方式1 点击“阅读原文”，立即抢购！ 方式2 打开“
双十一余韵未歇，刚处理完一波售后及退件等“剁手后遗症”的各方人马也已经为再战双十二做好了准备。截至 12 日零点，天猫双十一成交额达 2135 亿元。与此同时，据国家邮政局监测数据显示，主要电商企业 11 日全天共产生快递物流订单 13.52 亿件，各邮政、快递企业共处理 4.16 亿件，再创历史新高——这一系列庞大的数字背后，是否也包含了你的战绩？随手滑开购物界面，是否曾被“猜你喜欢”中的某样单品达成取向狙击，看穿你的心意？
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展，走过了13个年头，支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台，淘宝大数据平台，就是其中非常重要的一个组成部分，承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责，淘
为什么页面显示都是自己所心水的东西？为什么现在的快递速度那么快？ 9小时的时间，今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军，先问大家一个问题：购物车里面的东西都清空了吗？是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手，一边忍不住的动手一键下单购买呢？ 虽然双十一发福利的花样越来越多，令许多人恨不得不参加双十一，但是，很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛，看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看，相信在接下来的日子里，国内外朋友都会被快递包裹所包围。
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
容器技术提供了一种标准化的交付方式，将应用的代码以及代码环境依赖都打包在一起，成为一个与环境无关的交付物，可以被用在软件生命周期的任何阶段，彻底改变了传统的软件交付方式。
大家好，相信很多的同学都是用过腾讯云，并且都有感情了，今天为大家分享一个经验，如何使用100元预算，建一个1年的Web网站！！！废话少说，直接上干货：
当下，已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称，10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内，3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
后台很多小伙伴都在问Flink的学习路径，那么我们在学习Flink的时候，到底重点学习哪些东西呢？
今天在移动端，尤其是像手机淘宝这样的 app 中，动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性，就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页，它允许商家实时装修自己的店铺，更新自家的商品、活动等信息；再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面，要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态，确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏，应对各种突发情况。
在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌，一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
又是一年“双十一”，如何尽最大努力阻击阿里巴巴是各大电商平台的首要任务。近日，苏宁易购、京东接连召开发布会，价格不再是重点，一场由云计算拉开的线上线下购物体验升级正在上演。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
紧张精彩的2015年已经结束了，现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大（比如开源，云托管，基于Hadoop的SQL解决方案），同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark，大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto， Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续，而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
这还只是一个苗头，底部另有彩蛋 双十一临近，小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事，虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 年少时，课程比较少，与几个室友，看到优惠就点击，看到促销就抢购，遇到双十一还找人代替抢购，只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西，不到五分之一的价格，很是划算（当然随着这个行业的壮大，也有被骗的时候:)） 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全，不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水，天真的以为既然是
双11结束了，1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时，但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论：“马云改变了中国”。马云在双11晚会上的总结是，双十一的成交
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
十一黄金周刚刚结束，不论对于哪个行业而言，黄金周都是一个刺激消费的绝佳时机。沉寂了半年多的电影行业有着这样的期待，刚从寒冬之中复苏的旅游行业也有着同样的期待，而竞争激烈的生鲜电商领域同样如此。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：
老蒋在双十一期间选购到一台腾讯云轻量服务器（查看这里），虽然自己并不是需要服务器建站，但是本着好奇心和测试需要还是需要体验腾讯云新出来的轻量服务器产品。虽然我们也知道相比传统的云服务器基本上没有特别大的差异，只是商家在应用上可以满足一些技术能力一般的用户提供的差异化产品。
数说君导读：MNN，Mobile Neural Network，用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下，也有若干应用。
MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前，MNN 已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景，每天稳定运行上亿次。此外，菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中，MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫明星猜拳大战等场景中使用。
8月15日，菜鸟联盟首个自动化仓库在广州增城正式开仓，我有幸进行了参观。 先简单介绍下这个仓库： 这个仓库位于菜鸟增城物流园区，专门为天猫超市提供仓储和分拣服务，与别的仓库最大不同是自动化程度高，从收到订单到包裹出库，除了条码复核等环节均实现了自动化。 用户在天猫超市下单之后，仓库会收到订单并生成唯一条码，纸箱被机器贴上条码之后，将会被传送带运送到不同商品品类的货架，货架电子屏会显示需要装入的商品和数量，分拣员据此将商品放入纸箱，纸箱接着再进入下一站。所有商品装好之后纸箱到达“收银台”人工复核和封装出库，再
去年偶尔随手分享了下如何选购一台笔记本电脑，毕竟作为一个程序员来说，这可是吃饭的家伙。但是呢，对于工作的人来说，大多数的公司都是配工作电脑的，所以并不需要担心你没发挥才能的余地。
作为近期火爆的话题之一，snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后，又有着什么样的原因？它会一直火爆下去吗？云计算、大数据，这些似乎已经有些落伍的概念，为何又重新吸引了人们的眼球？本文综合了多篇资料，尝试从更多角度加以解读。
不出所料，这次的“双11”购物节中，阿里、京东、苏宁、唯品会等电商平台纷纷升级了各种新玩法吸引顾客。从衣食住行到吃喝玩乐，电商平台所提供的服务覆盖面越来越广，服务体验也在不断提升， 而今天的热搜也几乎全部围绕着“双11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做双11攻略”……
12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
多线程是完成任务的一种方法，高并发是系统运行的一种状态，通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大？4个特征： 体量化 Volume，就是量大。 多样化 Variety，可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等 快速化 Velocity，产生快，处理也需要快。 价值密度低 Value，数据量大，但单个数据没什么意义，需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
如果说，过去的购物是关于售货员、橱窗、柜台的，今天的柜台已经挪到了手机app上，橱窗变成了一张张图片和一段段视频，售货员变成了一个个带货主播。
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
【名词科普之“去IOE”：指的是摆脱掉IT部署中原有的IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储的过度依赖。于2009年首先由阿里巴巴作为战略提出。其做法是用成本更加低廉的软件（如MYSQL替代Oracle）以消除“IOE”对自己数据库系统的垄断。这一行动也被业内解读为低成本化的表现，因为云服务一旦扩张，IOE系统的维护成本将非常高。】 余额宝、百度百发、腾讯财付通谋划的互联网理财工具，吹响了互联网对金融行业的进军节奏。而后，网易、和讯、京东商城、苏宁云商等二线实力企业纷纷涉水。另一边，一众金融精英也在
近年来，全球公共云服务市场蓬勃发展，这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动，每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要，实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一，主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性，降低对 SAP HANA 平台的依赖，2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报（移动端）和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后，于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目，经过一年的努力，初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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