ColumnMeta.py:Oracle列的信息对象:用于将列的名称、类型、注释进行封装
优秀可靠的数仓体系,往往需要清晰的数据分层结构,即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响,并且要避免链路过长。那么问题来了,一直在讲数仓要分层,那数仓分几层最好?
主从复制,指将一台 Redis 服务器的数据,复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点(Master),后者称为从节点(Slave);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。默认情况下,每台 Redis 服务器都是主节点;且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点。
本文主要内容:一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容,然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文:必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) 系列文章: 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(上) 必懂的NoSQL理论-Map-Reduce(中) Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式,为了在集群上更好的并发的处理计算,我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型,这个
本次主要分享结合单例模式实际应用案例:实现实时增量数据加载工具的解决方案。最关键的是实现一个可进行添加、修改、删除等操作的增量ID记录表。
我们一般使用redis作为缓存来提高我们的应用性能,我们听过很多redis的功能:主从复制,主从切换,持久化(RDB,AOF,AOF重写),今天我们从降低redis服务的不可用的角度来讲解,redis从单体到集群架构的演进过程,以及这些功能的运用。
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程。
ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程
尽管如此,目前还是有许多企业踏上了服务化改造的道路,这其中则免不了”旧改”的各种繁杂事。
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
抛开业务逻辑的因素,根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求,有不同的可选路径决定迁移方
Redis 的数据全部在内存里,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的持久化机制。
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
简而言之,缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置,而不是每次都从源检索数据。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
数据测试环境只有一套,平时只用于日常的数据需求测试,无法满足用户 UAT 要求,因此需要重新搭建一套数据测试系统,作为用户的 UAT 环境。
这周遇到的一个小需求是通过Go实现对Redis的hash field实时上限检查,而因为是线上的服务,所以这个上限检查不能对redis pod造成负担,跟组内导师交流学习后了解到可以通过redis的HScan命令来实现这个需求
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。
在大数据平台中,是不生产数据的,或者说原始数据都是来源于业务系统。所以,我们需要做的第一件事,就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话,我不生产数据,我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工,就是数据平台的第一个模块--数据集成。
因为传统的关系型数据库如Mysql已经不能适用所有的场景了,比如秒杀的库存扣减,APP首页的访问流量高峰等等,
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环,不管是建设数据仓库,还是搭建灾备系统,都需要确定数据复制策略。
ODS ETL过程临时表 按天分区 最多保留最近7天分区。 DBSync非去重数据 按天分区 由应用通过中间层保留历史数据,默认ODS层不保留历史数据。
Redis是一个基于内存的数据库,所有的数据都存放在内存中,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的持久化机制。
chown -R mysql.mysql /backup/ 把备份的目录所属人所属组改为mysql
导读:本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验,在企业数仓初期建设时多少都会遇到,对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义,推荐收藏。
通常在数据量较少的情况下,我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是:先将目标数据库的数据全部清空掉,然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案,但是在很多时候会带来性能上的问题。
多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
早上被微盟运维人员删库的事件刷屏了,超过36小时,仍未完全恢复,我花了点时间从通告的信息中做了一些深入地分析解读,分享给大家。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
在默认情况下,Redis将内存数据库快照保存到dump.rdb的二进制文件中。可以对Redis进行设置,让它在“N秒内数据集至少有N个改动”, 这一条件被满足时,自动保存一次数据集。比如说:让Redis满足“60秒内至少有1000个键被改动”这一个条件时,自动保存一次数据集。
表结构和数据总是在程序执行的时候无端的修改,折腾了好长时间,查了很长时间hibernate的数据库映射文件和接口程序,始终没有发现有什么错误,到最后才发现了它!
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务:“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。此业务数据质量管理重点放在 ODS层,EDS层(DWD层、DWS层)、DM层几个方面,每层数据校验的内容不一样,我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控。
数据仓库 Data Warehouse,是为企业所决策制定过程,提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合,随着大数据技术的发展,其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑,帮助企业完成数字化转型。
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
无知的风险是巨大的,而一知半解比无知更有害,因为我们将以错误的观念做出决定并采取行动。商业智能所追求的是在日常运营中充分利用企业收集的大量数据,并将其转换为信息和知识,以避免企业盲目猜测和无知状态。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
本文作者:张茄子,来源于专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
我们今天说一下hotspot的算法实现,我先将回顾一下我们几个知识点.如何判断对象已经可回收了,即不可能再被任何途径使用这些对象.
简单来说 Redis 就是一个使用 C 语言开发的数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的 ,也就是它是内存数据库,所以读写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 除了做缓存之外,Redis 也经常用来做分布式锁,甚至是消息队列。
它执行的时候,你不会有什么感觉。commit在数据库编程的时候很常用,当你执行DML操作时,数据库并不会立刻修改表中数据,这时你需要commit,数据库中的数据就立刻修改了,如果在没有commit之前,就算你把整个表中数据都删了,如果rollback的话,数据依然能够还原。听我这么说,你或许感觉commit没什么用,其实不然。当你同时执行两条或两条以上的sql语句时,问题就出现了。举一个例子,你去银行转账,你转的时候银行的数据库会update你银行账户里面的数据,同时对另一个人得账户也进行update操作。
2)ODS层要保存全部历史数据,故其压缩格式应选择压缩比较高的,此处选择gzip。
今晚,我在知识星球:测试人员生存指南的线上会议里,与星球伙伴们进行了大数据测试主题的分享,此篇为《大数据测试实践之全量改增量》上半部分的文字版~
最近微服务架构火的不行,但本质上也只是风口上的一个热点词汇。 作为笔者的经验来说,想要应用一个新的架构需要带来的变革成本是非常高的。
数据抽取是指从源数据源系统抽取需要的数据。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。总体而言,数据抽取的常见方法有两大类,一是基于查询式的,一是基于日志的。
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