二、数据传输——Kafka做消息总线连接在线和离线系统 数据在客户端向服务端回传或者直接在服务端产生时，可以认为是在线状态。当数据落地到统计分析相关的基础设施时，就变成离线的状态了。...三、数据入库—数据仓库、ETL 数据仓库中数据表的元信息都放在 Hivemetastore 里，数据表在 HDFS 上的存储格式以Parquet为主，这是一种列式存储格式，对于嵌套数据结构的支持也很好...四、数据计算——计算引擎的演进 数据仓库中的数据表如何能被高效的查询很关键，因为这会直接关系到数据分析的效率。常见的查询引擎可以归到三个模式中：Batch 类、MPP 类、Cube 类。...为了更好的支持 Adhoc 交互式查询，调研 MPP 类查询引擎，先后使用过 Impala 和 Presto，但在超大数据量级下都遇到了稳定性的问题。
美国的网络监控引起全世界对“大数据”的警惕，而新加坡却另辟蹊径，展开一场实验，希望在保护国家安全之外，还能借助“大数据”打造更加和谐的社会。...但政府认为，这是保持和谐社会必须付出的代价，大数据就是这么说的。 被监控者变成监控者 总之，如果社会稳定意味着要接受更多的监控和大数据扫描，新加坡人似乎很乐意做交换。...2002年H o与波因德克斯特见面时，波因德克斯特表示在新加坡建立大数据分析系统比在美国容易多了，因为新加坡的隐私法宽松得多。...在这个小小的大数据实验室，得出了出人意料的结果：新加坡人在网上待的时间越长，读到的东西越多，跟他人及政府分享想法的时候就越多，就越会意识到新加坡的做法在发达民主国家中并不完全正常，政府也并非绝对可靠。...新加坡是其他国家仿效的模范，在这个方面，新加坡更能提醒人们的，或许正是大数据的局限性，不是所有问题都能预测得到。
推动大数据相关产业发展和应用示范，正在成为各地抢占新一轮经济和科技发展制高点的重大战略，成为增强区域竞争力的前沿。 广东省是率先在全国推行大数据战略的省份。...作为基础设施的大数据 工业时代的基础设施是铁路、公路、航空以及水、电等。在大数据时代，云计算、高速的泛在网、数据中心成为新一代的基础设施。...这一政策的出台将对大数据的技术基础设施建设起到巨大的推动作用，大数据引擎发展的效果也将愈加明显。...云计算和大数据就像一个硬币的两面。...实验表明，采用云计算能使每台服务器的平均利用率从7%提高到68%~80%；部署时间从小时级降低到分钟级；服务器重构和应用加载时间从20~40小时降低到15~30分钟；数据中心总运营成本节约30%以上，其中包括提高服务器利用率
传统OLTP/OLAP之分 数据仓库里面有OLTP/OLAP之分，OLTP是传统关系型数据库的主要应用，其主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易。...OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。...大数据场景下的同与不同 1、大数据时代，大数据仓库面对的最基本，最典型的场景还是传统的OLAP场景，最明显的区别是数据规模的急剧膨胀，从传统的单表千万级，到现在单表百亿，万亿。...2、大数据时代，数据价值越来越大，分析手段和分析工具的越来越多。传统sql包打天下的局面可能就不行了，sql,python,R,BI工具/可视化工具都有需求。...所以除了性能之外，大数据仓库必然在接口上需要做更多。 3、云化带来的挑战。it基础设施云化的趋势不可逆转。云上的易用，安全，可服务性都是很大的挑战。
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。 kudu目标 cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。
, 订单管理系统, 商城系统等 3 分析系统的设计模型和业务系统的设计模型是不一致的, 针对于分析系统, 我们会使用维度建模, 对于业务系统, 我们会使用ER建模 什么是数据库建模 在设计数据库时，...由于数据分布于众多的表中，查询会相对复杂，在大数据的场景下，查询效率相对较低。 ...事实表作为数据仓库建模的核心，需要根据业务过程来设计，包含了引用的维度和业务过程有关的度量。...维度是维度建模的基础和灵魂， 数据仓库分层 数仓分层结构 ODS层: 存放业务系统采集过来的原始数据, 直接加载的业务数据, 不做处理 DWD层: 对于ODS层的数据做基本的处理, 并且进行业务事实的分析和定位...group by)的相关的条件进行统一的设计和规范, 比如时间, 地区, 用户等 ADS(数据应用层): 需要的业务统计分析结果, 一般会把ADS层的数据抽取到业务数据库MySQL中 为什么需要对数据仓库分层
注意：首次启动HDFS时，必须在主节点hadoop01对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作，因为此时的HDFS在物理上还是不存在的。
从大数据实时处理架构开发到上线，耗时近2个月时间，经过大量优化，我们的系统才趋于稳定。...系统架构 10台服务器组成hadoop集群，其中NameNode节点同时作为采集机安装FTP和Flume，选取其他5台服务器安装Kafka，Zookeeper和Storm实现大数据实时流处理架构，为了充分利用集群计算资源...图一 系统拓扑图 项目实施 1.使用的相关技术 我们先来回顾一下相关的大数据架构和开源技术，大数据处理分离线分析架构和实时处理架构。.../kafkastream.jar sighdfs.sighttphdfs stormmaster 总结 经过几个月的实际运行，我们的大数据实时处理架构能够始终保持稳定，话单处理速度高于话单生成速度，有效的支撑了运营商大数据的各种分析查询需求...此处建议配置Yarn的中间盘时，不要使用操作系统根盘，不要使用Hdfs的数据盘，可以有效避免Storm写Hdfs超时的问题。
大数据数据仓库技术Hive 基本概念 诞生背景 在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下，为什么会诞生Hive这样的产品？其实主要还是因为易用性问题。...数据量达到某个量级之后，单机或MPP数据库无法承受其负载，势必要转向大数据平台；但数据迁移完成后，因为大数据有自己的计算引擎（如Mapreduce），所以之前所有使用SQL编写的分析任务，都需要重构为MapReduce...那可不可以将特定领域，已经成熟的语法和使用习惯，如结构化数据分析的SQL，也迁移到大数据平台上来？当然可以，而且在大数据产品中，都是致力于此，用于提升大数据在不同场景的易用性。...在结构化数据分析，即数据仓库场景中，可以将SQL自动转化为MapReduce任务的，在Hadoop家族中，最常用的便是Hive了。 什么是Hive？...它是基于Hadoop的一个数据仓库工具。
今天和大家讨论下大数据仓库中的更新技术。 当前很多大数据技术，如HDFS最早设定的是数据不更新，只增量叠加。...传统数据仓库（Greenplum,treadata,oracle RAC）通常碰到两个问题： 1、 更新的throughput不高。
2，大数据技术相比传统的数据仓库有什么优势？ 搞来搞去，又回到了传统的数据仓库吗？事实上，大部分企业的应用传统数据仓库支持就非常好。...对于小于100T的结构化数据处理时，往往会发现MPP架构的数据仓库反而性能更高。但是数据仓库有非常明显的扩展瓶颈，目前已知的，最大生产数据仓库节点数据大概是几百个节点。...而大数据平台几千台一个集群比比皆是。3）和新的分析方法和算法的结合上。传统数据仓库，还停留在统计，钻取这些传统的BI分析方法。大数据技术衍生出非常多的交互式，BI工具等。...相比传统数据仓库，大数据也有很多劣势：1）小数量下面，比传统的mpp差。大数据量下面，不能满足交互式分析秒级响应的需求。2）对SQL对支持不充分等。...本文先介绍数据仓库的基本概念，下一篇介绍大数据数据仓库的应用场景。
拥抱数据，拥抱时代 让数据助力青春 绽放更靓丽的色彩 《大数据实践课》通过真实的数据 培育学生数据思维 锻炼团队协作能力 提升应用创新水平 培养数据科学素养 一、课程简介 课程名称：《大数据实践课》...实践动员会暨安全培训，签承诺书、导师知情同意书，组队 6月16日——6月20日 对接项目负责人，企业务必提供实践所需全部数据，文献调研，开题答辩（校内），并提交开题报告 6月26日——8月20日 项目实践（全时持续八周...，每周向助教提交进展报告；第五周中期答辩，提交中期报告） 8月22日 结题答辩（校内） 8月27日 截止提交实践考核表、项目报告书 温馨提示： （1）大数据实践课由于涉及学生分组，开课后不接受补退选，...（2）需要获得导师签字同意全时参与实践。...三、大数据实践课预选报名链接 https://f.kdocs.cn/g/Dx89rSxL/ （建议电脑端填写） 四、联系方式 联系电话：62773971，王老师 邮箱：sjkxyjy@tsinghua.edu.cn
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目前，consumer在解析数据时，首先查找table标签，发现table标签后，再做进一步解析，如果没有发现table标签，丢弃该条消息。...调用kafka consumer启动程序 类KafkaConsumerController 消费端启动类，启动时负责初始化数据。...类YZHBaseTransferConfig 该类主要用于记录mysql数据同步至hbase时的对应关系： 创建对象时，连接一次数据库，并初始化数据。...依据数据库对应关系表，将数据实例化为两个对象，分别为SynColumn,SyTable。 同步时主要分为全表同步和部分同步。...全表同步时，所有列都会同步至hbase中，部分同步时，只同步指定列 类YZHBaseTransfer 该类主要负责格式化数据。将kafka接收的消息按照同步对应关系要求。
这本讲 spark 使用的书，非常基础，命令讲的也详细。很适合现在的我。幸运地能读到。
温馨提示：多图，建议在wifi环境下阅读 京东大数据平台从无到有，从集中式到分布式，从Oracle数据仓库到JDW2.0，在演变过程中一直在思考的两个问题：1、如何建设电商特有的复杂业务的数据仓库？
图10 各种油加工产量以及各省份加工原油产量 图11 使用的函数代码 4、特别地，我们安装pyecharts库将2019年各省油的产量在整个中国地图中呈现出来，观看时只需要将鼠标移到对应的省份，这样观看更加直观和方便...（其中山西、重庆、贵州、西藏、台湾暂无数据）代码及成果如下，结果如图 四**、**关键问题及对策 1、*爬取时的问题* 问题描述：找到要爬取的网站，找到网站上目标表格。...，我发现了问题主要出在fillUnivlist函数中，把tds增加到可以容纳整个列表后问题就可以解决，并且将string改为text以加强函数的稳定性，如图14 ： 图14 2**、** 实际编写代码时遇到代码过长问题...问题描述：在我编写到输出折线图和饼状图的代码时，由于要输出的图过多，导致代码过长，输出一张图至少需要10行，加上在绘制饼状图时要计算出百分数，计算一系列百分数最少需要5行，那么七个系列至少需要180行含有大量重复的绘图代码
离线需求，一般是根据前一日的数据生成报表，虽然统计指标、报表繁多，但是对时效性不敏感。
0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。...其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。...就拿大数据来讲，13年的时候我们会讲，大数据包括了数据清洗、数据存储、数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等一系列的概念。...比如说我是搞大数据开发中的数据收集、数据清洗工作，换一个名字我就可以说自己是搞 ETL 开发的；然后我再了解一些数据仓库建模的内容，将自己的数据清洗的工作套上数据仓库中的模型设计和数据分层，我就可以说自己是搞数据仓库的...再比如说我之前是搞数据仓库的元数据系统、血统分析、调度系统的，然后同样的理论模型，使用场景从 Oracle、Mysql这些关系型数据库转移到 HDFS、Hive、Spark 中，我就变成了大数据开发中的系统开发了
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