常见问题： 1.某一个数仓开发项目举一个实际的案例详细讲解一下怎么设计的？...某种状态+度量 |维度+度量 派生指标=原子指标_时间周期_业务限定_统计粒度 衍生指标=原子指标的表达式组合(比如除计算比率) 13.指标的价值 突出重点，不能罗列，有目标，贴合业务 14.如何衡量数仓的好坏...模型的复用性、完整度、规范性、核心与拓展模型分离 15.命名规范 16.ui设计规范 颜色 排版 不同分析场景使用不同组件 17.存储格式 sequencefile avro rcfile orc...rfm 最近一次消费（Recency）、消费频率(Frequency)以及消费金额(Monetary) 第三部分，数据治理 （该部分有做过的话会问的细一点，可以翻看我的其他博文） 1.元数据管理 2.主数据管理...HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率 7.HDFS中块（block）的大小为什么设置为128M？
下面就聊聊这些年我公司在里面，MySQL中的DDL执行方式的变化、大表DDL该如何选择以及DDL执行过程监控。...一般MySQL binlog格式都是ROW，pt-osc在拷贝数据的过程也会产生大量的binlog，也可能导致主从延时，需要控制好每次拷贝数据的大小和频率，在执行期间，也会降低DML的并发度。...令人激动的是，MySQL 8.0也推出了INSTANT方式，真正的只修改MetaData，不影响表数据，所以它的执行效率跟表大小几乎没有关系。...(Introduced in MySQL 8.0.12) 既要解决主从同步，又要解决rename数仓不同步的问题，目前只有INSTANT方式满足需求了。...总结 DDL在业务系统版本迭代的过程是必不可少的，如何在不影响业务以及外围系统的情况下，实现DDL的平滑变更，是需要综合个系统特性考虑的，评估出重要性和优先级，同时也要掌握不同MySQL版本DDL执行方式
上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工，在标签生命周期流程中，标签体系设计完成后，便进入标签加工与上线运行阶段，一般来说数据开发团队会主导此过程，但我们需要关心以下几个问题：・标签如何快速创建和实现标签逻辑的在线化管理...・业务人员怎么参与到标签建设流程中・百万级别的标签如何落表一、加工方式：传统 VS 在线当企业无标签系统时，一般由数据开发在离线数仓中完成标签的加工和运行，运营或市场同学需要某个标签需要通过产品经理向数据开发提需求...可基于最近一次购买时间、最近一年消费金额、最近一年消费频率等几个原子标签，进行不同区间的取值，给用户打上 “重要价值客户”、“重要发展客户”、“重要发展客户”、“重要挽留客户” 等。...2、落表方式上面我们介绍了有各种类型的标签，那么标签如何落表呢，大家看下面这个图： 在业务场景中，存在有的标签需要每天更新，如最近 30 天消费金额区间；而有的标签周更新、月更新即可，更新频率不高，如活动类型偏好...这样，便需要支持每个标签有不同的更新频率，但 hive2.x 版本不支持单列更新，为了解决该问题，我们将每个标签先在临时表存一下（就包含 2 列，1 列用户 ID，1 列标签）该临时表即建即用即删，每个标签只有一个临时表
上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工，在标签生命周期流程中，标签体系设计完成后，便进入标签加工与上线运行阶段，一般来说数据开发团队会主导此过程，但我们需要关心以下几个问题： ·标签如何快速创建和实现标签逻辑的在线化管理...·业务人员怎么参与到标签建设流程中 ·百万级别的标签如何落表 一、加工方式：传统VS在线 当企业无标签系统时，一般由数据开发在离线数仓中完成标签的加工和运行，运营或市场同学需要某个标签需要通过产品经理向数据开发提需求...可基于最近一次购买时间、最近一年消费金额、最近一年消费频率等几个原子标签，进行不同区间的取值，给用户打上“重要价值客户”、“重要发展客户”、“重要发展客户”、“重要挽留客户”等。...2、落表方式 上面我们介绍了有各种类型的标签，那么标签如何落表呢，大家看下面这个图： 在业务场景中，存在有的标签需要每天更新，如最近30天消费金额区间；而有的标签周更新、月更新即可，更新频率不高，如活动类型偏好...这样，便需要支持每个标签有不同的更新频率，但hive2.x版本不支持单列更新，为了解决该问题，我们将每个标签先在临时表存一下（就包含2列，1列用户ID，1列标签）该临时表即建即用即删，每个标签只有一个临时表
过多的碎片文件会造成数据膨胀，进一步降低湖仓表的读取性能，故及时得合并碎片文件到用户的预期大小对湖仓表的性能至关重要。...可见要解决湖仓表的自动优化需求并没有那么简单，我们要面临如下难点： 什么时候进行优化：不同的表在数据写入上一般存在着较大的差异，即使同一张表在不同时间段也可能有着较大的数据写入变化，在进行优化时我们需要根据表当前的实际文件情况来判断是否需要进行优化...基于以上的文件分类，Arctic 将文件优化任务分为以下三类： 类型 定义 目标 任务大小 调度频率 Minor Optimizing 在 Fragment File 上的优化任务 降低文件碎片，将写友好的文件转换为读友好的文件...） 较频繁（比如每 1 小时一次） Full Optimizing 表或者分区内所有文件上的优化任务 将所以文件全局排序后重写 取决于表或分区的大小 不频繁（比如每一天） 具体来说，对于 Iceberg...，相同优化组内的表共享优化资源，不同优化组的表在优化资源上进行物理隔离。
❝凌晨三点，办公室里只剩下屏幕的幽光。 数据工程师小明正在和两个"大家伙"较劲 —— Doris和Hive。 "导出、清洗、导入..."他机械地在不同组件来回重复着这些步骤，眼睛都开始冒金星了。...随着数据量的爆炸式增长，企业的数据架构越发复杂，数据存储分散在各个系统中。如何打通这些数据孤岛，实现统一的数据访问和分析，成为了一个普遍的技术痛点。...从Doris 2.1.3版本开始，通过Hive Catalog，Doris不仅能够查询和导入Hive中的数据，还能执行创建表、回写数据等操作，真正实现了湖仓一体的架构设计。...公司的数据分析场景越来越复杂，既有传统的HDFS存储，又引入了对象存储。 如何让Doris优雅地处理这些不同的存储媒介？让我们深入浅出Doris Hive Catalog的强大功能。...智能的元数据管理 Doris采用智能的元数据缓存机制，在保证数据一致性的同时提供高性能查询： 本地缓存策略 Doris会在本地缓存表的元数据信息，减少对HMS的访问频率。
如果该表是大表，使用场景偏OLTP并且update和delete频率不高，可以考虑使用AORO表。...分区压缩：在使用分区表的时候，每个分区表也可以设置不同的压缩配置，这个常用于对数据进行冷热分离，比如对于非常老的数据，由于访问频率较低，可以考虑采用较大的压缩比，减少存储量。...以下列出了不同的表结构，在不同的ALTER语法下的行为，其中YES代表需要重写表，NO代表不需要重写表。...] 说明：可以看出Heap表占用空间更大，即使AO表不采用压缩。...各级别压缩率比较 使用AOCO表，zlib压缩格式，选取不同的压缩级别，比较数据写入时间和表所占大小，由于zlib支持9个级别，这里选取1,6,9 三个级别进行比较，体现出趋势即可，结果如下： [各压缩级别比较
如果该表是大表，使用场景偏OLTP并且update和delete频率不高，可以考虑使用AORO表。...分区压缩：在使用分区表的时候，每个分区表也可以设置不同的压缩配置，这个常用于对数据进行冷热分离，比如对于非常老的数据，由于访问频率较低，可以考虑采用较大的压缩比，减少存储量。...以下列出了不同的表结构，在不同的ALTER语法下的行为，其中YES代表需要重写表，NO代表不需要重写表。...表占用空间更大，即使AO表不采用压缩。...各级别压缩率比较 使用AOCO表，zlib压缩格式，选取不同的压缩级别，比较数据写入时间和表所占大小，由于zlib支持9个级别，这里选取1,6,9 三个级别进行比较，体现出趋势即可，结果如下： 说明
场景描述：数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一，该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。...当然本地缓存 LruCache 的容量大小和 Redis 的性能也是影响实时性的两个因素。...其中对 Binlog 日志的处理主要是完成库或者实例日志到表日志的拆分，对流量日志主要是做一些通用 ETL 处理，由于我们使用的是同一套 PB 结构，对不同 App 数据处理的逻辑代码可以完全复用，这大大降低了我们的开发成本...3.在需求评审通过后，数仓工程师开始排期开发 首先在可视化系统中创建一个数据源，这个数据源是后期配置实时报表的数据源，创建数据源也即在 HBase 中创建一张 HBase 表。...一个完整的数据源创建后，数仓工程师才能开发实时应用程序，通过应用程序将多维指标实时写入已创建的数据源中。 4.需求方根据已创建的数据源直接配置实时报表。
图1 失重秤工作原理示意图 图1左是一种失重秤的结构示意图，当称重料仓料空需要加料时，可打开装料阀装料，当到达最高料位时，装料阀关闭，称重料仓由失重秤支承。...每次循环由2个周期组成：当称重料仓为空料仓时，打开装料阀装料，称重料仓物料重量不断增加，当t1时刻到达最高料位时，装料阀关闭，螺旋输送机开始卸料，此时失重秤开始工作；一段时间后，当称重料仓物料重量不断减少并在...t2时刻到达最低料位时，装料阀重新打开，t1~t2这段时间为重力式给料周期；一段时间后，当称重料仓物料重量不断增加并在t3时刻再一次到达最高料位时，装料阀关闭，t2~t3这段时间为重新装料周期，如此周而复始...表1 推荐的重新装料频率 在最大给料量时的重新装料频率，次/h 每次循环时间，Min 6 10 10 6 15 4 20 3 30 2 作为一个经验法则，大部分的失重式给料系统，特别是对粉末料和流动性差的的颗粒料...如下例： 最大给料流量2kg/h 物料堆比重803kg/m3 最大体积给料流量2/803=0.0025m3/h 如果料仓容积为0.01m3（大体相当于250mm×250mm×250mm这样一个立方体料仓的大小
风险控制管理模块：能为每个交易者设置不同的风险控制设置，还可以为不同的交易者设置清算时间。 ...3.差价分析模块：能自动分析所有交易者的交易数据，并可以分析交易者的盈亏比，交易频率，持仓偏好，大额回撤等数据。 ...unicode_literalsimport numpy as npimport pandas as pdfrom gm.api import *'''本策略标的为：SHFE.rb1901价格中枢设定为：前一交易日的收盘价从阻力位到压力位分别为...4区到5区，记为4,5） context.grid_change_last = [0,0]def on_bar(context, bars): bar = bars[0] # 获取多仓仓位...position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long) # 获取空仓仓位
如何建设实时数仓 实时数仓概念映射 我们通过离线数仓开发和实时数仓开发的对应关系表，帮助大家快速清晰的理解实时数仓的一些概念。 ?...但是，在建设实时数仓的时候，同一份表，我们甚至可能会使用不同的方式进行存储。...明细层的建设思路其实跟离线数仓的基本一致，主要在于如何解决 ODS 层的数据可能存在的数据噪声、不完整和形式不统一的问题，让它在仓库内是一套满足规范的统一的数据源。...此时会产生一个问题，在 Kafka 的表中，就相当于有两种不同的表结构的数据。...解析 DDL 语句创建更新表 当作业进行一系列操作，最终要输出某张表的时候，解析作业里面关于输出部分的 DDL 代码，创建出新的元数据信息写入到元数据系统。
信息就是经过某种处理并供人使用的数据。知识指的是你知道的事情，也就是经过内化的信息，而智慧则是指了解如何运用知识。元数据是对潜在信息的信息，是关于数据的更高层次抽象，是对数据的描述。...同时也应避免言过其实的“金玉其外，败絮其中”即数据不标准、数据质量较差、数据存在异常和形散而神散、重复建设及计算的数仓等等，即使有个华丽的元数据可视化展示，只会换来业务用户更多抱怨。...检索表的元数据信息包括分层信息、分层数据库数量、每层功能描述、数据库表数量、总计存储大小、存储类型、实际表存储位置，表基本信息包括主题分类、所属主题、主题描述、表名称、表数据功能简介、表类型、表创建人、...表更新人、创建时间、更新时间、数据更新人、数据更新时间、表预估数据量、表文件大小、表文件个数、表文件存储格式、表压缩格式、数据质量评分、数据热度、更新频率、大致更新完成时间等等。...数据价值访问评估一些常用的维度：表的访问频率分析、表分区数据访问分析、跨表访问分析、跨层访问分析、跨库访问分析、字段访问频率分析、表访问用户量分析和分层表访问总量分析等。
当然本地缓存LruCache的容量大小和Redis的性能也是影响实时性的两个因素。...其中对 Binlog 日志的处理主要是完成库或者实例日志到表日志的拆分，对流量日志主要是做一些通用 ETL 处理，由于我们使用的是同一套 PB 结构，对不同 App 数据处理的逻辑代码可以完全复用，这大大降低了我们的开发成本...在需求评审通过后，数仓工程师开始排期开发 首先在可视化系统中创建一个数据源，这个数据源是后期配置实时报表的数据源，创建数据源也即在HBase中创建一张HBase表。...针对该数据源绑定维表，这个维表是后期配置多维报表时选用维度值要用的，如果要绑定的维表已经存在，则直接绑定，否则需要导入维表。...一个完整的数据源创建后，数仓工程师才能开发实时应用程序，通过应用程序将多维指标实时写入已创建的数据源中。 需求方根据已创建的数据源直接配置实时报表。 应用层 应用层主要是使用汇总层数据以满足业务需求。
根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。所谓量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。...经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。...unicode_literalsimport numpy as npimport pandas as pdfrom gm.api import *'''本策略标的为：SHFE.rb1901价格中枢设定为：前一交易日的收盘价从阻力位到压力位分别为...4区到5区，记为4,5） context.grid_change_last = [0,0]def on_bar(context, bars): bar = bars[0] # 获取多仓仓位...position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long) # 获取空仓仓位
那一篇博客主要针对方向是项目本身，那如果我们把眼光放远，讨论的方向放到数仓设计上面，那该如何总结呢？ 不用担心，本篇博客将告诉你答案！ ?...目标就是把同一实体/主题，不同来源/不同数据表的数据打通（拉宽到一个报表），已方便后续计算业务数据的使用。...图片 - - 文件名、大小、创建时间、格式。 语音 - - 文件名、时常、大小、格式，创建时间。 视频 - - 文件名、时长、分类等。...出于成本等因素的考虑，在大数据平台上依然需要对数据生命周期进行管理。 根据使用频率将数据分为冰、冷、温、热四类。...表(SSD硬盘中) 冰（45+）：冰数据存储在HDFS的机械硬盘中 ---- 结语 关于【大数据】数仓设计的干货内容分享就到这里，后续会为大家带来其他类型的项目分析，敬请期待?
无论是离线数仓还是第三方工具，其实主要的问题还是“慢”，如何解决慢的问题，此时就该实时数仓出场了。...不同层级的表结构可能不一致，并且当数据产生不一致的问题时，还需要去进行比对排查。...就是每个数据流的大小，rollover-interval 就是时长间隔。...如何在表结构里避免分区引起的 Schema 差异？...创建 view 的目的是将 Dim join 所需要的 process time 加上（Dim Join 需要定义 Process time 是个不太自然的过程，后续也在考虑如何在不破坏 SQL 语义的同时
当然本地缓存 LruCache 的容量大小和 Redis 的性能也是影响实时性的两个因素。...其中对 Binlog 日志的处理主要是完成库或者实例日志到表日志的拆分，对流量日志主要是做一些通用 ETL 处理，由于我们使用的是同一套 PB 结构，对不同 App 数据处理的逻辑代码可以完全复用，这大大降低了我们的开发成本...在需求评审通过后，数仓工程师开始排期开发 首先在可视化系统中创建一个数据源，这个数据源是后期配置实时报表的数据源，创建数据源也即在 HBase 中创建一张 HBase 表。...针对该数据源绑定维表，这个维表是后期配置多维报表时选用维度值要用的，如果要绑定的维表已经存在，则直接绑定，否则需要导入维表。...一个完整的数据源创建后，数仓工程师才能开发实时应用程序，通过应用程序将多维指标实时写入已创建的数据源中。 需求方根据已创建的数据源直接配置实时报表。 应用层 应用层主要是使用汇总层数据以满足业务需求。
今天，我们来谈谈一个新仓库应该如何规划！ 仓库先进先出规划 1. 进出从不同的门进行，入库从进仓门进，出库从出仓门出。 2....仓库布局设计 货位位置确定： （1） 一般应按入库、验收、存储、分拣、出库流程安排； （2）根据作业频率确定位置，频率高的靠近门。...不注重货物流量（吞吐量大的应置于移动距离最短的位置，包括主通道、低货位）。...物流相关性设计 直线型 出入口在仓库的相对面，无论订单大小与拣货品相多少，均要通过仓库全程，适合作业流程简单、规模较小的物流作业； 双直线型 出入口在仓库的相对面，但具有两条通路，适合作业流程相似，但有两种不同的进出货形态的物流形式...； 锯齿型 出入口在仓库的不同侧面，路线成锯齿状，通常适合多排并列的库存货架区内； U型 出入口在仓库的同侧，根据进出货频率大小，将物流量大的物品安排在靠近进出口端的储区，缩短物品的拣货搬运路线； 分流式
答案是不行，原来的链路还是要保留，因为下游还是需要用这些数仓表，并且实时链路由于字符串 hash 冲突，无法做到精确去重，会有 2% 左右的误差，看板数据和数仓表数据不一致会对依赖数仓表做分析的人造成困扰...如何让这边分数据的就绪时间提前？最简单的方法就是加资源，但是这个与我们控制成本的目标不符，这条路行不通。...测试用例是使用两个不同的计算引擎，读取文件数和文件大小差不多的 Hive 表和 Iceberg 表。...Hive 表和 Iceberg 表，测试结论是： 相同数据量下，Iceberg 表的存储大小会略大于 Hive 表 按各字段对比，发现复杂 KV 字段和较长的 String 类型字段都会膨胀较多 分析发现...我们按照使用数据的 ROI，将每个表天级分区数据分成四部分：无用数据，冷数据，温数据，热数据，对不同部分的数据同样也是会应用不同的生命周期存储策略和数据组织策略。 数据 ROI 的计算方法如图所示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
