前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
Sync Framework 是一个功能完善的同步平台，实现了应用程序、服务和设备的协作和脱机访问。Sync Framework 提供了一些可支持在脱机状态下漫游、共享数据和获取数据的技术和工具。通过使用 Sync Framework，开发人员可以构建同步生态系统，通过在任意网络上使用任意协议，将任意应用程序与任意存储区中的数据集成在一起。 本文档涵盖所有 Sync Framework 组件，包括以下组件： 核心组件 数据库同步提供程序（在以前的版本中称为 Sync Services for ADO.N
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
Sync Framework 2.1 引入了新功能，这些功能支持您计算机上的 SQL Server 或 SQL Server Compact 数据库与 SQL Azure 数据库进行同步。此发行版还引入了基于参数的筛选、从数据库删除同步作用域和模板的功能，并且增强了性能可加快和简化同步过程。 SQL Azure 同步 使用 Sync Framework 2.1，您可以通过综合利用 Windows Azure 平台和 SQL Azure 数据库将您的数据范围扩展到 Web。通过将您企业内部部署的 S
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
在前面的文章《快速切换分析度量原来这么简单！| PBI实战》中，我们介绍了使用字段参数直接创建默认筛选器的用法。但是，默认的筛选器在格式设置上，其实是有一些限制的，文章里也留了个小尾巴——为啥冠军作品的筛选按钮有点儿不一样？
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
我敢肯定你一定经常问“这个字段是用在什么地方？”这样的问题。如果字段是在页面布局中或者对用户可见的话，就很容易确定字段的用途，但如果字段被用在工作流、报表或者 Apex 代码中就没那么容易识别字段的用途了。这就会很不妙。
数据透视表是Excel历史上最伟大的发明，然其本质上是个很简单的原理，就是一个漏斗，即筛选器。按照不同的角度筛选输出分析结果。
Druid 是一个专为大型数据集上的高性能切片和 OLAP 分析而设计的数据存储系统。
介绍一款Windows下的神奇 —— everything，软件很小巧，但是搜索速度非常快，比Windows自带的搜索功能更强大、更快。掌握它的基本用法，在查找文件时能提升很高的效率
在网易集团内部有大大小小几百套 hive 集群，为了满足网易猛犸大数据平台的元数据统一管理的需求，我们需要将多个分别独立的 hive 集群的元数据信息进行合并，但是不需要移动 HDFS 中的数据文件，比如可以将 hive2、hive3、hive4 的元数据全部合并到 hive1 的元数据 Mysql 中，然后就可以在 hive1 中处理 hive2、hive3、hive4 中的数据。
分析需求：评估客户价值，调整销售策略。 解决方案：将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值：购买总金额，频次，平均每次购买金额，最近购买金额，它们的线性组合。 数据挖掘方法：描述汇总，分类，预测，概念描述，细分，相关分析。 数据来源：客户信息表，订单信息表，订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额：读入订单明细表，计算单品总金额。 计算订单总金额：读入订单表，合并单品总金额数据，计算订单总金额。 汇总至客户总金额：读入客户表，合并订单总金额。 列出Top n客户：先按金额排序，然后选取
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema，其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
目前，很多企业已经意识到，由于业务人员看不懂系统中存储的数据，所以难以通过大数据来提升业务创新能力，本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。（同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据管理》） 目录： 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 二、业务元数据——数据背后的业务上下文 三、基于本体的业务元数据管理实践 四、总结与展望 一、计算机和人之间出现“语义屏障” 大概70多年前的一个情人节，ENIAC诞生在了美国宾夕法尼亚大学，从此人类开启了在计算机“智能化”上的探索，“语言识别”、“图像识别
如果你在调试时，经常将鼠标悬停在数据提示上，就可能想固定变量的数据提示，方便自己随时查看。 即使在重新启动后，固定的变量也能保持不动。 要固定数据提示，请在鼠标悬停其上时单击固定图标。 你可以固定多个变量。
Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
不要使用此安装方式，讲述这种安装方式，仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到，我连环境变量都没有配置。
⑤ 上述操作会自动打开M客户端，在M客户端可以查看执行日志，当出现了错误都可以在这里进行原因查找；
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
Response 对象 错误 ‘ASP 0251 : 80004005’
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
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在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中，全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。
我经常听到 Microsoft 内部和外部的人将新的 IIS 7.0 Web 服务器称为 Microsoft 在过去几年中所进行的最重要的开发工作之一。考虑到 Microsoft 最近推出了一系列引人注意的技术，包括 Windows Vista™，这个评语具有重要意义！ IIS 7.0 的发布时间正好是 Windows NT® 4.0 中第一个 IIS 版本发布十周年的纪念日。2001 年，在四个版本之后，IIS 5.0 成为了 Internet 上最流行的 Web 服务器，尽管几个月后它成了臭名昭著的
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
最近因业务需要创建可以对外查询的API来供其他人使用，但是本人纯小白一枚，不会写相关代码，非常苦恼。而且处于项目初期，没有太多的经费购买服务器，之前了解过服务器的购买流程，对我这种个人来说，真的是很贵了。直到我遇到了LightHouse和LightDB：轻量应用服务器和轻量艺应用数据库。非常适合我这种小白个人开发者，不仅价格实惠，性能也不比服务器差，而且带宽也很高。所以本次教程就用LightHouse和LightDB来进行演示。
大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。IBM 具有得天独厚的优势, 可以提供全面的技术和服务, 从大数据中吸取可操作的洞察力，通过与如IBM InfoSphere BigInsights 为代表的Hadoop技术互链, IBM Cognos 商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。
关系数据库里有表（table），分区，hive里也有这些东西，这些东西在hive技术里称为hive的数据模型。今天本文介绍hive的数据类型，数据模型以及文件存储格式。这些知识大家可以类比关系数据库的相关知识。
（1）查看master与segment的状态与配置 # 概要信息 gpstate # 配置详细信息 gpstate -s
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
HIVE中的表以及语法 一、HIVE的表 HIVE使用的功能性的表格分为四种：内部表、外部表、分区表、分桶表。 1、内部表、外部表 1．特点 创建hive表，经过检查发现TBLS表中，hive表的类型为MANAGED_TABLE，即所谓的内部表。 内部表的特点是，先有表后有数据，数据被上传到表对应的hdfs目录下进行管理。 其实内部表的流程和sql数据库的表流程是几乎一样的。 但是在真实开发中，很可能在hdfs中已经有了数据，希望通过hive直接使用这些数据作为表内容
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
无论是使用何种语言进行编程，碰到的第一个问题莫过于乱码的问题，而使用数据库的时候，也大致差不多。
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
通过Power BI的可视化图表我们可以非常方便的理解数据，如果我们想要深层次了解数据是否存在问题就需要使用到PowerBI中图表交互。Power BI中常用设计图表交互的方法有：筛选器、切片器、钻取、工具提示等。
Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数，值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多，这里介绍的是行上下文转换。
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂，不过没关系，以后如果有机会接触的话，在慢慢在工作中学呗。
本文整理自 BIGO 在 nMeetp 上的主题分享，主要介绍 BIGO 过去一年在数据管理建设方面的理解和探索。而 BIGO 数据管理的核心重点在于元数据平台的建设，用以支撑上层数据管理和建设应用，包括数据地图、数据建模、数据治理和权限管理等等。本文主要围绕以下五个方向展开：
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