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Hive数据仓库建模实战：星型模型与雪花模型的构建与选择

此外，Hive支持数据分区和分桶机制，通过合理的数据组织方式可以大幅减少查询时需要扫描的数据量。 对于数据仓库建模而言，Hive提供了完善的表管理功能。...除了支持内部表和外部表的概念外，还提供了视图、索引等数据库常见特性。Hive的分区表功能特别适合时间序列数据的处理，可以按时间维度对数据进行物理划分，显著提升按时间范围查询的性能。...表分区与分桶策略 不合理的分区和分桶设计会导致数据存储效率低下，查询时扫描过多数据分区，增加I/O开销。星型模型中的事实表通常按时间分区，而雪花模型还需要考虑维度表的规范化存储方式对分区的影响。...Hive配置与资源调优 Hive作业的性能也受到集群资源配置的影响，包括内存分配、并行度设置和垃圾回收机制等。...集成集群管理工具：使用Apache Ambari或Cloudera Manager监控作业资源使用、运行时长和失败率。

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什么是雪花数据云平台？

1、什么是雪花数据云仓库？...Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。...Snowflake 使用 MPP（大规模并行处理）计算集群执行计算，其中集群中的每个节点在本地维护完整数据集的一部分，类似于无共享系统。...雪花架构中有 3 层。 存储层， 计算层， 云服务层。 让我们详细讨论每一层。 2.1、存储层 Snowflake 将数据划分为无数个微分区，每个微分区都在内部进行了优化和压缩。...转到您的电子邮件收件箱，打开来自 Snowflake 支持的激活邮件，然后单击“点击激活”链接，您将被重定向到新的，您可以在其中设置用户名和密码。 设置用户名和密码。单击“开始”继续。

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    对于一般大数据物流项目的面试题(问题+答案)

    1、数据采集如何完成 OGG 不要涉及，Oracle DBA完成 Canal数据采集，一定知道高可用HA集群模式 2、数据量大小 Kafka topic 数据存储生命周期（多久） 7天 Kafka...Topic 个数及分区数和副本 Kakfa 分区数 分区数并不是越多越好，一般分区数不要超过集群机器数量。...分区数越多占用内存越大（ISR 等），一个节点集中的分区也就越多，当它宕机的时候，对系统的影响也就越大。...雪花模型和星型模型区别是什么？？？？...雪花模型和星型模型区别在于是否围绕事实表,星型模型是一个事实表为中心，多个维度表环绕周围,雪花模型是它的延伸 9、ClickHouse 为什么选择，有哪些优势？？

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    java面试题 --- 分布式

    什么是集群？ 不同的机器部署相同的服务，对外表现为一个整体。集群要具有高可用性，一台机器挂了其他机器还能正常提供服务；也得具备可扩展性，可以动态地增加机器，提高集群的处理能力；还得具备负载均衡能力。...C 表示一致性，A 表示可用性，P 表示分区容错性。分布式系统是通过网络联通的，但是由于一些故障可能导致各节点之间联不通了，数据分布在不同的节点上，这就叫出现了网络分区。...所以并不是 CAP 只能 CP 或 AP，只是当网络发生分区时，分区容错性是一定要满足的，不能出现分区了整个服务就不可用了，所以就得在一致性和可用性之间做取舍。 ---- 4....对 dubbo 了解吗？ dubbo 是阿里开源的 RPC 框架，所谓 RPC，就是远程调用，即调用别的服务的方法可以像调用本地方法一样。...可以用百度开源的 UidGenerator、hutool 工具里的雪花算法来解决这个问题。

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    TiDB 6.0 实战分享丨冷热存储分离解决方案

    如：1.冷热分离存储，降低存储成本TiDB 6.0 正式支持数据冷热存储分离，可以降低 SSD 使用成本。...还支持针对任意数据提供副本数、角色类型等维度的灵活调度管理能力，这使得在多业务共享集群、跨中心部署、冷热数据归档存储等场景下，TiDB 得以提供更灵活更强大的数据管理能力。...，将最新分区的数据存入 SSD，历史数据存入 HDD功能验证1.部署集群并建立放置策略部署 TiDB v6.0.0 集群，具体参考部署集群操作创建数据落盘策略，以备使用 # 应用该策略的库、表、分区，数据会存储在...在集群没有外部访问压力时，在默认配置下，集群以每小时约 3000 万行的速度从 ssd 迁移到 hdd 节点。...4.放置策略应用操作步骤对已有集群应用 Placement Rules将集群升级到 6.0.0 版本创建默认 SSD 策略打开放置策略默认开关，使得集群已有库表都默认存储在 ssd 上 （该功能依赖官方发布新版本支持

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    高级大数据研发工程师面试题总结

    23.如何建设数仓，如何构建主题域 24.缓慢变化维 几种处理方式 25.什么是维度建模，星型模型与雪花模型的区别 26.数仓建设以及分层的好处 27.怎么做数据质量，怎么保证及时性和准确性...39.Kafka重分区问题，如何尽可能避免重分区问题？ 40.Zookeeper作用，服务节点动态上下线和负载均衡怎么实现的？...zookeeper选主和在其他集群（如Hadoop HA）中是如何进行选主的？zookeeper分布式锁、监听（watcher）机制 41.用过哪些任务调度工具？...了解azkaban、airflow吗？ 42.Redis数据结构、分布式锁。数据发生更新、是先更新DB再更新redis缓存还是反过来，怎么处理以及为什么？...52.大数据集群运维事项（Hadoop集群节点、配置，HBase集群运维等） 53.为什么离职？什么时间能入职？ 54.对于将来的职业规划？ 55.你有什么想问我的吗？

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    日增量500万的表结构如何设计

    （解决时钟回拨）展开代码语言：JavaAI代码解释/***雪花算法ID生成器*技术亮点：解决时钟回拨问题，支持最大100ms的回拨容忍*/publicclassSnowflakeIdGenerator{...从库负载均衡热点隔离，避免一颗老鼠屎坏了一锅粥⚠️数据倾斜部分库表数据量远超其他，导致性能不均1.哈希取模前加盐（userId+随机数）2.定期监控数据分布，动态调整路由3.引入一致性哈希算法数据均匀分布，充分利用集群资源...;--按天分区关键点：主键用雪花算法，分库分表时不会冲突。只建了两个最必要的联合索引，覆盖查询，绝不多建，以免拖慢写入。按天分区，方便30天后直接truncate冷数据。面试官：索引上很克制。...比如“查某个设备最新一条数据”，“查某个设备过去7天曲线”，“查所有设备昨天每小时平均值”。...4.冷数据自动归档（分区交换+OSS上传）MySQL端使用分区交换，瞬间清理：展开代码语言：JavaAI代码解释publicvoidarchiveDaily(Datedate){StringpartitionName

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    想知道女朋友到底撤回了什么小秘密吗，微信已经支持消息防撤回了，你想知道怎么用吗？

    我们用的最多的应该是微信。在微信当中，不管你是消息发错了还是后悔了，只要长按消息内容点击 「撤回」，对方没看到的话，就永远看不到了！ 当你看到别人撤回了一堆消息后，是不是很好奇 Ta 说了啥？...RevokeMsgPatcher 是一款 Windows 下 PC 版的微信防撤回补丁。它除了支持微信，而且还支持 QQ 和 TIM 哟！...RevokeMsgPatcher 目前支持的版本 支持的最新版本 支持的历史版本 RevokeMsgPatcher 安装方法 RevokeMsgPatcher 使用和大多补丁程序类似，你肯定需要先关闭...微信/QQ/TIM。...另：因为补丁修改了微信的 WeChatWin.dll 文件、QQ/TIM 的 IM.dll 文件，如果杀毒软件弹出警告，你需要放行一下哟！

    1.8K10

    「数据仓库架构」数据仓库的三种模式建模技术

    Oracle数据库旨在支持所有数据仓库模式。一些特性可能特定于一个模式模型（例如在“使用星型变换”中描述的星型变换特性，它特定于星型模式）。...3NF模式的一个特别重要的特性是分区连接。应该对3NF架构中最大的表进行分区，以启用分区连接。这些环境中最常见的分区技术是针对最大表的组合范围哈希分区，其中最常见的连接键被选为哈希分区键。...雪花模式 雪花模式是比星型模式更复杂的数据仓库模型，是星型模式的一种。它被称为雪花模式，因为模式的图表类似于雪花。 ? 雪花模式规范化维度以消除冗余。...图19-3展示了雪花模式的图形表示。 图19-3雪花模式 ? 注： Oracle建议您选择星型模式而不是雪花型模式，除非您有明确的理由不这样做。...【首席架构师圈】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群：架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化，产品转型。

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    Hudi使用场景

    该工具还具有连续模式，在这种模式下，它可以异步地自管理集群/压缩，而不会阻塞数据摄入，极大地提高了数据的新鲜度。...Hudi还解锁了数据集群等特殊功能，允许用户优化删除数据布局。...通常，实时数据交易由专门的分析存储提供支持，如Druid、Memsql或Clickhouse，由Kafka或Pulsar等事件总线提供支持。...一个上游工作流U可以每小时创建一个Hive分区，每小时的数据(event_time)在每小时的末尾(processing_time)，提供1小时的有效新鲜度。...在这种情况下，保证正确性的唯一补救措施是重新处理最后几个小时的数据，每小时重复处理一次，这可能会严重损害整个生态系统的效率。 如; 想象一下，在数百个工作流程中，每小时重新处理tb值的数据。

    1.9K20

    为什么说数据仓库、数据库是每个IT架构师都要精通的技能？

    MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；而在实时计算方面，flink是最优的选择，不过目前仅支持java跟scala开发。...Sqoop可以做到这一点，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库。...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布 2、雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构： ?...星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...常见的技术元数据有： 分布式计算存储元数据，如表、列、分区等信息。记录表的表名、分区信息、责任人信息、文件大小、表类型、生命周期、列的字段、字段类型、字段备注等。

    1K50

    基于 Apache Hudi 构建增量和无限回放事件流的 OLAP 平台

    2.2 挑战 在将批处理数据摄取到我们的数据湖时，我们支持 S3 的数据集在每日更新日期分区上进行分区。...此外如果我们按小时（而不是每日分区）对 S3 数据集进行分区，那么这会将分区粒度设置为每小时间隔。...任何试图以低于一小时（例如最后 x 分钟）的粒度获取最新更新的下游作业都必须在每次运行时再次重新处理每小时数据分区，即这些批处理源将错过解决近实时用例所需的关键增量数据消费。...在摄取层，我们有 Spark 结构化流作业，从 kafka 源读取数据并将微批处理写入 S3 支持的 Hudi 表。这是我们配置为保持 10k 提交以启用 10 天事件流播放的地方。...有趣的是生产系统中通常不建议保留 1 天的 kafka 保留期，但是我们能够进行这种权衡以节省一些 SSD 和 Kafka 代理成本，因为无论如何我们都可以通过 S3 支持的 Hudi 表实现 10 天的事件流播放能力

    1.6K20

    分布式ID选型——雪花、号段、数据库自增与时钟回拨的风险控制

    此外，ID还需要具备有序性以优化数据库索引性能，可扩展性以支持集群动态伸缩，高可用性防止单点故障，以及安全性避免信息泄露。1.2 不同业务场景的差异化需求不同业务对ID的要求各有侧重。...其64位结构包含：1位符号位：固定为0，保证ID为正数41位时间戳：精确到毫秒，支持约69年的时间范围10位机器标识：支持最多1024个节点12位序列号：每毫秒可生成4096个ID// 雪花算法核心实现...，必须配置持久化机制（AOF+RDB）和高可用架构（哨兵或集群模式）。...（数据库瓶颈）数据库扩展性差小型系统Redis全局唯一严格递增高Redis集群数据持久化风险有Redis环境UUID v7全局唯一时间有序高无存储空间大兼容UUID系统7.2 选型决策树是否已有限制条件...下篇预告《一致性、CAP与BASE——如何在不同业务层次定义可接受的不一致窗口》—— 我们将深入探讨：⚖️ CAP定理本质：分布式系统中一致性、可用性、分区容错性的现实权衡 一致性级别：从强一致到最终一致的业务适用场景分析

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    Hudi原理 | Apache Hudi 典型应用场景介绍

    这对于事件流尤为重要，因为事件流（例如单击流）通常较大，如果管理不善，可能会严重损害Hadoop集群性能。...近实时分析 通常实时数据集市由专门的分析存储，如Druid、Memsql甚至OpenTSDB提供支持。...工作流通常取决于多个上游工作流输出的新数据，传统上新生成的DFS文件夹/Hive分区表示新数据可用。...例如上游工作流 U可以每小时创建一个Hive分区，并在每小时的末尾（ processing_time）包含该小时（ event_time）的数据，从而提供1小时的数据新鲜度。...在这种情况下，保证正确性的唯一方法是每小时重复处理最后几个小时的数据，这会严重损害整个生态系统的效率。想象下在数百个工作流中每小时重新处理TB级别的数据。

    3K60

    大数据错题库（微信群Bug整理）

    αβ: 相当于分区是一级，分桶是二级 我麋鹿啦: 分区是把文件做在不同目录里面，分桶是一个目录里面多个文件 锦瑟: [图片] 锦瑟: 意思是 像这种的 就是只分区,没有分桶的吗 αβ: 不是分区是逻辑上的...Dasein: 锦瑟: 如果目标 或者源 在集群上,那当然要把sqoop放在集群了呀 Arraylist集合转换成数组，为什么不能对数组中的元素进行运算操作呢？...科弟: 好像parquet用得多点，见过的 blue: hive 不都是orc 吗 景行: hive用orc跟inpala集合的时候，好像会有问题 伟: 把好像去掉，impala就不支持查询orc...，现在磁盘又恢复了 雪花酥: du速度太慢，有没有快点的方法呢？...Silence: 不就知道是什么组件的日志了吗 雪花酥: datanode结点 雪花酥: 还没来得及定位文件夹，就自己降下来了 雪花酥: 跑的任务类型比较多，所以不好定位 请问一下flink如何批量写入到

    2.5K21

    分库分表下的 ID 冲突问题与雪花算法讲解

    (); 优缺点： ✅ 无网络开销，性能高 ✅ 完全去中心化，生成逻辑简单 ❌ 无序字符串，不适合作为索引（影响查询性能） ❌ 存储空间占用大（36字节） ❌ 不具备趋势自增特性（不利于数据库分区分页...（减少网络调用） ❌ 依赖外部服务（Redis故障影响ID生成） ❌ 需维护Redis集群，增加系统复杂度 4....5位数据中心ID：最多支持32个数据中心（2^5=32）。 5位机器ID：每个数据中心最多支持32台机器（2^5=32）。 12位序列号：同一毫秒内最多生成4096个ID（2^12=4096）。...解决方案： 人工分配：小规模集群手动规划（如数据中心ID=0，机器ID按机房机柜编号分配）。...系统时钟 无 Redis集群 数据库 时钟敏感 ✅（回拨需处理） ❌ ❌ ❌ 总结 雪花算法通过“时间戳+机器标识+序列号”的结构，在分布式场景下实现了高性能、唯一且有序的ID生成。

    52810

    Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜的N种姿势

    对于雪花模型或者星型模型来讲，多表Join应该选择什么样的顺序执行？...动态切换join策略 Spark 支持许多 Join 策略，其中 broadcast hash join 通常是性能最好的，前提是参加 join 的一张表的数据能够装入内存。...数据倾斜本质上是由于集群上数据在分区之间分布不均匀所导致的，它会拉慢join场景下整个查询。...实践成果 升级主要的实践成果如下： 性能提升明显 历史数据 Pipeline 对于大 batch 的数据（200~400G/每小时）性能提升高达40%， 对于小 batch（小于 100G/每小时）...集群内存使用降低 集群内存使用对于大 batch 达降低30%左右，每天平均平均节省25%左右。

    3.3K52

    ETL的开发过程

    如果包含某个值, 我就将变量赋值取出, 装在集合容器里 3.设置sparksession会话, 并enableHiveSupport, 我用的是hiveonspark模式, 4.初始化rdd, 从大数据emr集群中...6.将df创建临时表 createOrReplaceTemView() 7.将临时表表的数据加载到hive表中, 完成整个ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机...，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息, 4.清洗并合并设备状态信息, 5.每小时清洗每日设备分成, 清洗并合并积分流水表信息, 每小时清洗支付宝订单表信息等...pass retuen result 设置会话 spark = SparkSession.builder.appName("程序名" % statdate分区日期...测试:etlLogDF.printSchema() etlLogDF.show() exit() 创建临时表 etl.LogDF.createOrReplaceTmpView("etl_log") 写入分区表

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