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腾讯全场景数仓

腾讯全场景数仓是一种基于云计算的大数据处理和分析解决方案,旨在为企业提供一站式的数据存储、处理和分析服务。它可以帮助企业实现数据的实时处理、批量处理、报表查询、数据分析和机器学习等功能,并支持多种数据源和数据格式的接入。腾讯全场景数仓的优势在于其高可扩展性、高可靠性、高安全性和高兼容性,可以满足企业不同场景下的数据处理需求。

腾讯全场景数仓的应用场景非常广泛,包括互联网、金融、游戏、医疗、制造等领域。例如,在互联网领域,企业可以通过腾讯全场景数仓对用户行为数据进行实时分析,以便更好地了解用户需求和行为,从而提升产品和服务的质量和用户体验。在金融领域,企业可以通过腾讯全场景数仓对金融数据进行分析,以便更好地了解市场趋势和风险,从而制定更加科学和精准的投资策略。

腾讯云提供了腾讯全场景数仓的相关产品和服务,包括数据仓库、大数据工作流、数据集成、数据分析、机器学习等。这些产品和服务可以帮助企业更加高效地处理和分析数据,从而实现数据驱动的业务决策和创新。

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做数据开发不能绕过数据仓库的建设,是数据分析/数据挖掘的基础料,更是描述一个企业蓝图的智库。...如何打造出一个反映企业全局的视图是“路漫漫其修远兮”的任重远道; 在数据公众号“数据指象”的上一篇推文《矛盾的演进之旅》中,描述了由简入繁的其中道理。今天我们接着了解数的名义。...数据集成性:集成是最重要的特点之一,也是突出与传统数据库的特性之一;没有集成数就没有价值;只有将:同义不同名、同名不同义、多数据源、码值分解等等杂乱无章的数据,以集成就行统一、进行归一、进行编排形成一致性统一的的...数据越细化存取成本越高,但是表达的越多能回答的也就越多 数据中对粒度的选择是门很深的学问,没有明确的标准和答案,最好的选择来自于业务场景的需要;数据仓库中有许多其他的数据组织形式,最常用的是:简单堆积...具体中粒度如何选择,后续将分享如何构建双粒度数 周末快乐

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建设篇」主题域划分

一、前言数据仓库具有面向主题的特性,那么就会有主题的概念,建设是遵循纵向分层开发,横向划分主题域设计,分层就不在这次谈了,这次我会结合本人数工作实践总结的经验来聊聊主题域划分,同时会引申出主题划分...这个对于工程师来说是必备的能力,比如当你面临着一个新业务的开启,需要从0到1开始搭建数据仓库或者数据集市,这时候就要考虑到主题域和主题的合理划分。二、建设的步骤1....业务调研开发侧是承上对接业务研发侧&承下对接数据分析侧,在数建设前期要对上游业务过程和对下游数据分析指标体系有所了解和熟知,然后拉齐上下游沟通数据口径和数搭建。2. 主题域划分3....分层设计模型表6. 公共层表迭代升级三、主题和主题域下面结合本人对搬家业务的建设,进行主题域划分和主题划分实践,当然项目的大小决定着这是一个小型的数据集市 还是 企业级的数据仓库。1....:「建设篇」主题域划分 另外,公众号有海量大数据领域资料 欢迎领取。同时也欢迎大家加我微信,拉你进大数据技术交流群,一同成长。图片

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关于建设及数据治理的超概括

在谈之前,先来看下面几个问题: 为什么要分层?...而原始数据位于的最底层,离应用层数据还有多层的数据加工,所以加工应用层数据的过程中就会把原始数据的变更消除掉,保持应用层的稳定性。 分几层最好?...设计 设计的3个维度: 功能架构:结构层次清晰。 数据架构:数据质量有保障。 技术架构:易扩展、易用。 架构 按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为:源数据、数据仓库、数据应用。 ?...实际业务中分层 分层要结合公司业务进行,并且需要清晰明确各层职责,要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游影响,一般采用如下分层结构: ?...整体流程 数据治理 建设真正的难点不在于设计,而在于后续业务发展起来,业务线变的庞大之后的数据治理,包括资产治理、数据质量监控、数据指标体系的建设等。

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最新面试题_知行教育项目

5、项目是如何分层的 6、一般怎么做分层处理呢? 7、分层的作用是什么? 8、项目中有做按照主题分析吗?...数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,辅助领导做决策; 它们的主要区别体现在数是综合的或提炼的,数据库是细节的,主要用星型模型或雪花模型;面向分析,支持决策需求;而数据库用的是实体-关系(E-R)...5、项目是如何分层的 一般分成三层 ODS DW ADS 也会有Dimen层 6、一般怎么做分层处理呢? ODS——》DWD——》DWM——》DWS 7、分层的作用是什么?...14、一个企业一般构建几个数据仓库最好,并说明 最好一个, 因为企业面临的困境就是数据孤岛问题,如果数据存储太过分散就无法发挥的优势。即使是两个数也会遇到数据同步问题,会浪费时间,降低效率。...同时对事务的支持性不行 适用的场景的特性很大一部分是针对列的过滤,列的搜索,列的匹配,所以很多数结构比较适合使用列存储 列存储也比较适合做OLAP 30、什么是Hive的分区?

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如何设计

一、为什么要分层?   合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性,提高重用性,可读性可维护性,另一方面也能提高运算的效率,影响到数据需求迭代的速度,近而影响到产品决策的及时性。...建立数据分层可以提炼公共层,避免烟囱式开发,可见一个合适且合理的分层是极其重要。...但是这有一个前提,就是业务场景不复杂。...建设是一个不断迭代的过程,数据建模同样是一个不断迭代的过程。同时,业务是不断变化的,建模人员对业务的理解也是变化的,这些也就注定了建模是一个迭代过程。...由于的建设是与业务息息相关的,建设的方法论仅仅只是指引我们构建的一个方向,在实际的落地执行过程中会存在各种各样的问题,且不可被这些理论所禁锢。简单一句话就是:合适就好。

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问题思考

1.2、针对业务调整频繁的场景,比如维度信息经常发生变动,如何减少数据链路的调整成本(如逻辑调整、数据回刷)?1.3、数据质量保障方面的解决方案及告警、误差情况,问题感知和定位时长情况?...2、建模相关2.1、模型的好坏有评价标准吗?有哪些评价的维度?如何持续化治理?2.2 数据一致性问题3、产品相关3.1.关于用户体验的事情如何设计和落地的?...3.2.有哪些典型场景(最重要的场景是什么)?不同场景的策略有何异同?3.3.产品或解决方案使用情况怎么样?如何衡量好坏效果?4、组织架构:4.1.团队的组织结构划分?有哪几个方向?各自规模如何?...5、职业规划5.1、工程师成长的脉络图,或者说知识架构图?5.2、发展之路上需要哪些核心能力,每个阶段需要专注提升哪些能力。

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,那么每次量中会保存很多不变的信息,对存储是极大的浪费; 对于这种表有几种方案可选: 方案一:每天只留最新的一份,比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份量数据到Hive中。...方案二 每天一份量的切片是一种比较稳妥的方案,而且历史数据也在。...缺点就是存储空间占用量太大太大了,如果对这边表每天都保留一份量,那么每次量中会保存很多不变的信息,对存储是极大的浪费,这点我感触还是很深的… 当然我们也可以做一些取舍,比如只保留近一个月的数据?...三丶在Hive中实现拉链表 在现在的大数据场景下,大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。...拉链表制作过程图解 四丶实例讲解 需求:现在需要把一张每天存有量数据的表制作成拉链表 步骤: 1.先把已有的量分区表改造为拉链表① --创建岗位状态表,在第一次执行脚本执行,这段

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