一个跨境卖家将货品发到海外仓，最开始的货不多，只放到一家海外仓，日单量可能是几个或者十几。发货的地点也是每个州都有。...但后期随着订单量的提高，卖家开始做整合，因为一个仓很难实现有效的配送，距离远的客户甚至5、6天才能收到商品，势必需要形成多级分仓。多级分仓不是普通的多加几个仓库来分拨就完事了。...完整的分仓网络需要至少三级的分仓体系，从ROC仓到DC仓再到TC仓。三者不同功能，RDC区域的采集存储以及DC仓的调拨，DC仓进行分拣理货和配送，TC更多的分拨角色，渠道越往下沉，越接近消费者。...多级分仓的价值 1、让仓库设置距离消费者更近，让商品以最快的速度响应订单，加上末端派送的能力，可以以最快速度发给消费者。 2、这样的仓配网络有一个好处就是可以进行供应链库存管理，无限接近0库存。...，托盘标准化和循环使用一定能够有效改善，把存储与存储，把存储与运输打通，对于B2B物流的效率提升会有非常大的帮助。
7-10 旅游规划（25 分） 有了一张自驾旅游路线图，你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序，帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。
数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。...1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。...HDFS/Hive、TiDB、GP等MPP，替代传统数仓的Oracle、MySQL、MS SQL、DB2等； 大数据计算引擎：MapReduce、Spark、Tez，替代传统数仓的数据库执行引擎； OLAP...2、实时数仓 实时数仓最开始是在日志数据分析业务中被广泛使用，后来在各种实时战报大屏的推动，实时数仓开始应用。...与离线计算相比，实时计算减少了数据落地，替换了数据计算引擎，目前纯流式数据处理基本上就只有Spark Streaming了，而Flink是批流一体的。
前言：离线数仓和实时数仓架构与设计讲解 离线数仓和实时数仓架构与设计 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例 1、Lambda架构 1.Lambda...架构存在的问题 2、Kappa架构 1.Kappa架构典型案例 2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓...vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢 6、现状：混合架构大行其道 7、数仓的发展趋势 五、疑问解答与加群交流学习 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例...2、Kappa架构 1.Kappa架构典型案例 2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓...vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢 6、现状：混合架构大行其道 7、数仓的发展趋势 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142435.html
数仓的建立需要结合业务进行维度设计，一个合理的开发流程又是什么？...实时数仓的主要思想就是：在数据仓库中将保存的数据分为两类，一种为静态数据，一种为动态数据，静态数据满足用户的查询分析要求；而动态数据是为了适应实时性，数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中，在经过相应的转换...3、业务模型 这里的业务模型指的是基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型，比如用户评价模型、关联推荐模型、RFM分析模型等，或者是决策支持的线性规划模型、库存模型等；同时，数据挖掘中前期数据的处理也可以在这里完成...维度分析会很复杂很多考虑 ，下次在做详细分享~ 0 2 数仓的应用 ?...0 4 小结 数仓的开发流程： ? 在大数据时代，数据仓库的重要性更胜以往。
0x00 前言 数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享...通过本节的阅读，你将了解到以下知识： 从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等角度解构数仓 数仓建设的实施流程 0x01 规划 矩阵 分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局...以上的矩阵、分层、分线、分主题的规划只是从不同的角度来看数据框架，本质都是对数据流图的一种拆解，差异在拆解的数据视角。 ?...数据字典 指标口径的定义 核心表和其用途 数据流图和重要指标的出口 业务变动对数仓的影响，比如某些手工维护的维表需要根据业务变动进行相应的更新 0xFF 总结 本篇从业务矩阵、分层、分线和分主题等方面对数仓的规划做了简要的描述...进一步思考： 数仓规划带来的好处，方便传承和交流，便于快速洞察数仓的健康状态。
2 数仓 2.1 数仓简介 数仓发展 随着人类IT发展，数据越来越多被产生，并且这些数据还可能跨部门，跨业务。如何把数据集成起来进行OLAP是个巨大挑战。...数仓发展 对于数仓可以理解为原来各个数据孤岛中的数据可能存储位置、存储格式、编程语言等各个方面不同。数仓要做的就是把数据按照所需格式提取出来，进行转换、过滤、清洗。...DWD：Warehouse Detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：Data Warehouse Base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层...2.4 元数据介绍 2.4.1 元数据定义 数仓的元数据Metadata是关于数据仓库中数据的数据。...技术元数据为开发和管理数据仓库的IT人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。
2 数仓 2.1 数仓简介 ? 数仓发展 随着人类IT发展，数据越来越多被产生，并且这些数据还可能跨部门，跨业务。如何把数据集成起来进行OLAP是个巨大挑战。...数仓发展 对于数仓可以理解为原来各个数据孤岛中的数据可能存储位置、存储格式、编程语言等各个方面不同。数仓要做的就是把数据按照所需格式提取出来，进行转换、过滤、清洗。...DWD：Warehouse Detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：Data Warehouse Base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层...2.4 元数据介绍 2.4.1 元数据定义 数仓的元数据Metadata是关于数据仓库中数据的数据。...技术元数据为开发和管理数据仓库的IT人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。
从十年的热度指数，可以看出数仓与数分同频共振； 数仓十年的指数在400左右浮动，不温不火中规中矩，像一位沉稳的老者； 数分十年的指数从300倍翻到1500左右，非常烫手，吸引了越来越多的人。...数仓与数分用什么不同呢？对于很多跃跃欲试的小白来说，了解不同，才能知道自己适合什么。 不同点一：作用力方向一分一合： 数仓即数据仓库，数据仓库重要的是数据的集成，"百川入海，聚沙成塔"的既视感。...不同点三：数仓偏"道"，数分偏"术"： 数据本身就客观的毫无偏见的，我们需要集成全方面多层次的数据，才能更全面的认识世界。 决策的第一步是基于决策对象集成大量的数据构建数据仓库。...不同点四：岗位职责不同 数仓开发的岗位职责 （侧重数据ETL） 数据分析的岗位职责（侧重数据分析报告） 不同点五：一个男儿本色，一个巾帼不让 一张图，也不需要费口舌之劳 不同点六：难点不同-数仓处理数据难...数仓和数分虽然都是加工数据，但是各有各的难处： 数仓是要掌握好hive、Postgresql、elt等工具来解决数据处理难的问题； 数分常常是有分析方法却找不到数据、还要学习数据可视化。
在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法...数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
解题 动态规划，见注释 由于N特别大，采用map存储状态，且考虑到A肯定大概率先喝完，计算出 N >= 4800 时，概率误差小于 1e-6 class Solution { public: double
#include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using ...
这三个文件均产生于项目启动阶段和项目规划阶段。其中项目章程被认为是三大文件之首（项目章程、项目范围说明书，项目管理计划）。一个项目，不论大小，都应该有项目章程。...为了制定这份文档，他/她将广泛地收集来自项目发起人的需求，以便在项目计划正式编制之前，与项目发起人在项目范围的理解上达成一致。...项目初步范围说明书还将在后续项目范围规划过程中进一步细化，并融入项目客户、执行组织、项目干系人等各方面需求，进而形成完整的项目范围说明书。...这些计划、规划经过权衡、调整，最终将集成为一个完整的项目管理计划。项目管理计划经由项目发起人、高级管理层审批以后，即可生效。...项目经理根据合同、SOW 以及Project Proposal进行综合考虑，与相关干系人磋商，在项目团队相关专家的帮助下，制定出合适的项目管理计划。
目前大多企业的数据体系都是围绕数仓的数据平台架构，特别是在着力建设实时数仓，或者在建设离线数仓与实时数仓相统一的数仓体系。...本文我们精选了实时数仓建设的典型代表，包括美团点评、网易、知乎、OPPO等几家的实时数仓架构，他们的数仓实践肯定对我们有所借鉴或启迪。笔者这里特别推荐参考他们的分层设计，存储与计算引擎的选型。...实时数仓 1.0 第一部分是数据采集，由三端 SDK 采集数据并通过 Log Collector Server 发送到 Kafka。...第二部分是数据 ETL，选择了 Spark Streaming 作为实时数据的处理框架，主要完成对原始数据的清洗和加工并分实时和离线导入 Druid。.../56807637 [4] OPPO 实时数仓揭秘：从顶层设计实现离线与实时的平滑迁移 wxlogo2.png
解题 先按照结束时间排序 dp 是map，key 是结束时间，value 是 到结束时间 key 时的最大的收益 每次二分查找 map 找到上一个不冲突的结束时间点，进行状态转移 class Solution
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实时数仓相比于离线，还存在几个保障难点，具体体现在以下几个方面：高时效性。相比于离线的执行时间，实时情况下，延迟分钟级就要介入运维，对时效性要求很高。
小 A 糊里糊涂进入一家网约车出现服务公司，负责公司数仓建设，试用期主要一项 KPI 是制定数据仓库建设规划；因此小 A 本着从问题出发为原点，先对公司数仓现状进行一轮深入了解，理清存在问题，然后在以不忘初心原则提出解决问题方案...业务系统侧【上游】 数据仓库首先需要对业务系统结构化业务数据、日志数据与埋点数据进行归集；数仓与上游业务系统对接主要存在以下问题: 缺失业务系统数据模型清单与变更同步：没有对已归集到数仓业务系统数据模型记录...DWD 到 DWS 层无差别全量计算；T+1 与每小时批处理烟囱开发，同一宽表离线与实时烟囱开发、重复计算与存储；对不同应用场景无差别使用相同存储与计算等等； 影响无互相隔离：数仓数据存储与计算，没有与数据应用服务存储与技术隔离...事中：通过技术手段捕捉上游元数据与字典值变更，从而方便以后问题追踪与影响分析 事后：通过事后复盘优化流程与迭代技术 数仓内部 数仓内部主要是要从技术体系、流程规范与数据架构等几个维度去解决这些问题。...基础规范 数据域：数据纵向分域，如下图 数据层级：数据横向分层，如下图 3.
有了一张自驾旅游路线图，你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序，帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果...
动态规划中比较经典一类问题是背包问题，而背包问题又会产生很多的变种，容易混淆的是，说起背包，有些人可能会想到贪心算法，其实贪心算法只能解决部分满足拟阵性质的背包问题，具体后面再提贪心算法...2、采用了动态规划的算法，优先深度搜索，当深度搜索无法继续的时候，开始回溯。 3、深度优先搜索其实很快就能够走到最后几步，回溯的时候深度比较少，因此递归算法的效率还可以，毕竟没有用到额外内存。...4、dfs函数理解起来比较难，虽然只有几行代码，建议先回头看背包和动态规划加深印象再琢磨代码。
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