数据是当今分析世界的宝贵资产。在向最终用户提供数据时，跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。在 SCD 的类型中，我们将特别关注类型 2（SCD 2），它保留了值的完整历史。每条记录都包含有效时间和到期时间，以标识记录处于活动状态的时间段。这可以通过少数审计列来实现。例如：生效开始日期、生效结束日期和活动记录指示器。让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计。
维度缓慢变化为SCD（Slowly Changing Dimensions）一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言，事实表数据变化的速度比维度表快，如果还不知道什么是事实表和维度表请看→数仓模型设计详细讲解）把处理维度表数据历史变化的问题，称为缓慢变化维问题，简称SCD问题。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
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5.5.2 SCD1（缓慢渐变类型1） 通过更新维度记录直接覆盖已存在的值。不维护记录的历史。一般用于修改错误的数据，即历史数据就是错误数据，除此没有他用。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入，详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式，并通过实例介绍了具体操作。
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
实际上，线上业务很多时候数据源在上报数据的时候，由于各种原因可能会重复上报数据，这就会导致数据重复，使用merge函数可以避免插入重复的数据。具体操作方法如下：
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话：“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
摘要：今天我们就来解构数据湖的核心需求，同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤，包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
本篇博客，菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
DARE 的功能介绍 PowerHA 6.1 提供了 cluster 动态调整的功能，即在 cluster 处于活动的状态时，动态地对 cluster 拓扑和资源进行变更，这个功能就称作 Dynami
0x00 前言 本文会分享数据仓库中和缓慢变化维度相关的内容。在看之前建议回顾一下和维度建模相关的知识点，可参考数据仓库系列文章。 为什么会分享这个听起来很奇怪的东西？因为站在的笔者的视角中，只要是做数据仓库的小伙伴们，在工作中基本上都会接触和维度建模相关的内容，而谈到维度建模，就少不了会和维度表打交道。我们要谈的就是维度表相关的知识点。 在正式开始之前，先解释一下什么是缓慢变化维度。笔者个人理解，缓慢变化维度其实就是指在维度表中那些会随着时间变化的字段，比如用户基本资料。 注：缓慢是一个相对的概念。与缓慢
组件是模块化构建块，可以插入任意数量的信号处理应用程序中以执行特定且可重用的功能。组件完全由其接口、属性和功能定义。示例包括调谐、滤波和抽取宽带信号的组件以及执行 FM 解调的组件。某些组件不可避免地需要自定义实现，但大多数信号处理功能可以重用和共享。
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
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☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
（四）定期装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，然而，必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。本篇说明执行定期装载的步骤，包括识别源数据与装载类型、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试定期装载过程。 从源抽取数据导入数据仓库有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。影响选择数据抽取方式的一个重要因素是源数据的可用性和数据量，这基于是抽取整个源数据还是仅仅抽取自最后一次抽取以来的变化。考虑以下两个问题：
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个人理解: hdfs启动流程 hdfs是Hadoop Distribute File System 的简称,即分布式文件系统,用于存储海量数据. hdfs的启动分为三步:1.启动Namenode;2.启动Datanode;3.启动Secondary Namenode; 详细说说: Secondary NameNode的工作流程:(为了方便Secondary NameNode以SN替代,NameNode)首先SN通知NN切换成edits文件; NN中的edits和fsimage通过http的方式传输到SN,并在SN中合并成新的fsimage.ckpt,之后传输回NN,并将旧的fsimage替换; NN中的edits生成新的edits文件并替换旧的edits
静态建立：ListNode dummy(0)是在栈上定义对象，在栈中分配内存。栈由编译器自动分配释放。
FDD：Framework-dependent deployment，框架依赖部署。这种方式针对某个特定版本的.NET Core进行发布，只打包应用本身及.NET Core类库之外的第三方依赖项，需要目标系统上已安装相应的.NET Core运行时。使用dotnet publish命令时，FDD是.NET Core 2.x的默认发布方式。
文章：Scan Context++: Structural Place Recognition Robust to Rotation and Lateral Variations in Urban Environments
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
Linux系统下的 iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
下载、编译PHP源码 从github的PHP-src克隆下含有漏洞的版本，最好采取7.0以上版本，编译时候会比较简单，本次选用PHP7.1.9。编译环境为 阿里云 Ubuntu 16.04 LTS git clone --branch PHP-7.1.9 https://github.com/php/php-src Cloning into 'php-src'... remote: Counting objects: 725575, done. remote: Compressing objects: 10
该研究比较了30例MDD患者和30例健康对照组，采用rTMS-EEG研究方法发现MDD患者亚属扣带回(SGC)活性明显高于健康对照组。经过rTMS治疗后，MDD患者的SGC亢进程度降低到健康对照组的水平。该研究证明SGC超活性可作为MDD病理生理学重要的生物学靶点。
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材料属性千变万化，任何一个数值模拟软件的材料模型库也只能包含常见的材料本构模型，但是随着科技的发展以及极端服役环境对材料性能的要求越来越高，各种新的材料本构被不断开发出来，如何将新的本构模型转化为程序并植入到数值模拟软件中成为越来越重要的研究方向。
本篇博客，博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
Pod容器想要获取集群的资源信息，需要配置角色和ServiceAccount进行授权。为了更精细地控制Pod对资源的使用方式，Kubernetes从1.4版本开始引入了PodSecurityPolicy资源对象对Pod的安全策略进行管理。
对于 FDD，仅部署应用程序和第三方依赖项。 应用将使用目标系统上存在的 .NET Core 版本。 这是定目标到 .NET Core 的 .NET Core 和 ASP.NET Core 应用程序的默认部署模型。
小站VIP群里有中标标书的摘要，不过大家使用的并不全面站长挑选几个研究热点的摘要，本期的主题是【肺炎】。 肺炎 肺炎（H2402）-1* 尘肺病是由长期吸入致病粉尘引起的肺纤维化病，目前尚无有效治疗方法。吸入性粉尘引起的炎性反应和促纤维化因子上调是尘肺纤维化的主要病因，针对关键炎性与促纤维化因子的抗体靶向干预策略有望突破尘肺病临床防治的困境。GRN基因调节炎性，调控成纤维细胞分化与尘肺纤维化密切相关，但在尘肺纤维化中的作用机制尚不清楚。前期研究结果证明：Gxx在尘肺中高表达，是尘肺发病过程中潜在的关键炎性和
监控系统状态 iostat -x 磁盘使用 iotop 磁盘使用 查看磁盘使用情况 在运维工作中，除了查看CPU和内存之外，磁盘的io也是非常重要的一个指标 有时候，CPU和内存有内存，但系统负载就是很高，我们用vmstat命令查看到 b 列或者是 wa 列 较大，这时候就说明磁盘有瓶颈，那么我们就需要更详细的查看磁盘的状态 iostat命令 iostat命令，在查看系统输入输出设备和CPU的使用情况 在安装 sysstat 这个包的时候，就会安装上iostat命令 iosta t和 sar 属于同一
框架依赖的部署：顾名思义，依赖框架的部署 (FDD) 依赖目标系统上存在共享系统级版本的 .NET Core。 由于已存在 .NET Core，因此应用在 .NET Core 安装程序间也是可移植的。 应用仅包含其自己的代码和任何位于 .NET Core 库外的第三方依赖项。 FDD 包含可通过在命令行中使用 dotnet 实用程序启动的 .dll 文件。 例如，dotnet app.dll 就可以运行一个名为 app 的应用程序。 对于 FDD，仅部署应用程序和第三方依赖项。 不需要部署 .NET Core，因为应用将使用目标系统上存在的 .NET Core 版本。 这是定目标到 .NET Core 的 .NET Core 和 ASP.NET Core 应用程序的默认部署模型。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛，赖小娟，张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书（Facebook），但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上，我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴，并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿，我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具，并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
内容分发网络（Content Delivery Network），是在现有 Internet 中增加的一层新的网络架构，由遍布全国的高性能加速节点构成。这些高性能的服务节点都会按照一定的缓存策略存储您的业务内容，当您的用户向您的某一业务内容发起请求时，请求会被调度至最接近用户的服务节点，直接由服务节点快速响应，有效降低用户访问延迟，提升可用性。虽然距离并不是绝对因素，但这么做可以尽可能提高性能，用户将会觉得比较顺畅。这使得一些比较高带宽的应用（传输高清画质的视频）更容易推动。内容分发网络另外一个好处在于有异地备援。当某个服务器故障时，系统将会调用其他邻近地区的服务器服务，进而提供接近100%的可靠度。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是，先建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 用到的技术架构包括：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据, iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
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命令简介 iostat 命令用于统计系统IO状态信息。 语法格式 iostat [options] 选项说明 -c #仅显示CPU使用情况 -d #仅显示设备利用率 -k #显示状态以千字节每秒为单位，而不使用块每秒 -m #显示状态以兆字节每秒为单位 -p #仅显示块设备和所有被使用的其他分区的状态 -t #显示每个报告产生时的时间 -V #显示版号并退出 -x #显示扩展状态 应用举例 查看指定设备的IO状态信息 [root@centos7 ~]# iostat -x /dev/sd
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
包含： •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
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