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关键词

基于Azkaban的任务定时调度实践

1.1 作业流执行过程 Azkaban webserver会根据搜集起来的Executor的状态选择一个合适的任务运行节点,并将任务推送给该节点,管理并运行该工作流的所有job。 2,Snova提供外网IP访问的能力。下图为网络连通示意图: Azkaban Executor在执行运行job时,其脚本或者命令通过公网IP访问Snova。 三、前期准备工作 3.1 Snova集群创建外网IP 在Snova集群控制台,基础配置页面,点击“申请外网地址”,等待运行成功后,会看到访问该集群的外网IP地址。 3.2 添加Snova访问地址白名单 在Snova控制台,集群详情页,配置页,新建白名单如下所示。 为什么要建这个访问白名单? insert into gp_table select * from cos_table; 数据的导入也可以通过其他导入工具,如DataX将其他数据库的数据周期性的导入Snova数据仓库中。

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沈浩老师谈如何学好数据挖掘

还需要掌握数据仓库和程序算法方面的知识吗?因为我从本科到研究生都是学习管理方向的,数学方面的基础相对薄弱,因此想请您指教一下。 另外,如果我要入门,从哪个方面入手比较好呢?有什么合适的参考书吗? 我常说编软件的人最懂理论,否则编不出来,编软件的人最知道应用,否则软件不出去;现在软件越来越友好,把软件自带案例做一遍,你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型; 数据仓库问题:OLAP 和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用,从企业整体角度,数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。 所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的,但我们应该记住,企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库,而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求! 关于入门的教材: 互联网,其实不用什么书网络基本都有;要有好的搜索能力,当然包括搜各种软件!

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    数据产品不就是报表吗?大错特错!这分类里有大学问

    TO B:外部购买-面向运营 TOB是指面向企业经营管理者,举个例子,今天我想在京东上牙膏,在一顿操作猛如虎后,筛到了牙膏,下单,静等快递小哥上门。 举例,我LG的牙膏,我们来说说LG公司经营者看数据场景,首先我们来看看有什么样的业务数据,业务数据也可以叫事实数据,未经过任何处理及加工的原子数据。 以上案例是指没有能力自己搭建数据仓库数据产品,用excel进行数据分析的企业经营者。 基于这种背景,企业需要去外部市场购买数据产品。 数据清洗,数据加工功能在哪里呢?当然我们有自己的数据仓库,加工和清洗也都在我们自己的数仓中消化。 58的slogan,“人人信赖的生活服务平台”,6个业务线上千种类目,你的所有需求都能在58平台上满足,难道我们自己的数据仓库是直接对接的58这么多的类目吗?显然不是的。

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    大数据入门

    方案其实很简单(说白了一个是垂直伸缩,一个是水平伸缩): 多几块硬盘,组成一个更大的“硬盘”,希望能容纳更多的数据。 数据量很大,通过网络传输大数据到某一台机器上做操作,不合适。 机器D只有一台机器,处理的效率低下。 所以我们会将程序分别放到机器A/B/C上处理,本来程序就非常小,放到别的机器上是轻轻松松的。 还可以使用机器A/B/C的资源做运算,这就很合适了。 「将数据传递给程序」这种就是所谓的“移动存储到计算”,而「程序到数据所在的地方执行」这种就是所谓的“移动计算到存储的观念”。 (注:不要被上面的Sqoop、Flume 这样的名词给吓着了,其实就是现有的成熟的框架技术) 我们把所有的数据收集起来,把这个存储数据的地方叫做数据仓库。 最后 这篇文章简单的说了一下所谓的「大数据」中的数据是从哪里来的,由于数据量很大,所以我们要解决数据的存储和计算的问题。

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    互联网行业哪个职位最有前途?

    获取食材的方式可以是多种多样的:可以去菜场现成的(开发工程师),也可以自己种植(研究工程师),前者比较高效,但是选择去哪个菜场(使用语言)、如何控制原材料成本(代码可读性)和运输成本(代码复用性)都是值得探究的 02 专门雇一个人来筛选食材(数据仓库工程师 - 底层),对于小餐馆来说是很奢侈的。因为小餐馆卖的菜少,食材来源比较单一,数量也不多。 他们这么做,是为了让厨师尽快地挑选合适的食材进行加工,并且具备一定地应对菜单变化的能力。这份工作其实很有意思,因为他能解决餐馆厨房的效率问题。 食材归类后,通常并不能直接吃,需要一个切菜的(数据仓库工程师 - 应用层)。有些餐馆比较简单,专门卖凉菜,切好以后就可以直接给顾客了,有些则需要进一步加工。 顶级的厨师大多具有很出色地炒菜功夫,他们知道哪些菜放在一起炒比较好吃,每样菜放多少调味品是合适的。

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    互联网行业哪个职位最有前途?

    获取食材的方式可以是多种多样的:可以去菜场现成的(开发工程师),也可以自己种植(研究工程师),前者比较高效,但是选择去哪个菜场(使用语言)、如何控制原材料成本(代码可读性)和运输成本(代码复用性)都是值得探究的 02 专门雇一个人来筛选食材(数据仓库工程师 - 底层),对于小餐馆来说是很奢侈的。因为小餐馆卖的菜少,食材来源比较单一,数量也不多。 他们这么做,是为了让厨师尽快地挑选合适的食材进行加工,并且具备一定地应对菜单变化的能力。这份工作其实很有意思,因为他能解决餐馆厨房的效率问题。 食材归类后,通常并不能直接吃,需要一个切菜的(数据仓库工程师 - 应用层)。有些餐馆比较简单,专门卖凉菜,切好以后就可以直接给顾客了,有些则需要进一步加工。 顶级的厨师大多具有很出色地炒菜功夫,他们知道哪些菜放在一起炒比较好吃,每样菜放多少调味品是合适的。

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    7000字,详解仓湖一体架构!

    后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩尿布,而丈夫们在尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒 ,数据仓库的功能性已经够用了,所以在2011年前后,市场还是数据仓库的天下。 数据仓库的架构更适用。 经过对数据湖和数据仓库的深入阐述和比较,可以发现:数据湖和数据仓库一个面向初创用户友好,一个成长性更佳。对企业来说,数据湖和数据仓库是否必须是一个二选一的选择题? 成本可能主要会来自哪里? 那成本主要来自哪里?如果企业选择全托管的湖仓一体解决方案,则成本主要来自于对当前数据,比如数仓迁移、数据整理等一次性开支,一旦这部分工作做完,后续在数据治理上形成正循环,整体成本不会太高。

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    数仓建模 - 维度 vs 关系

    复杂的数据关系 数据仓库模型建设 数据管理一直在演进,从早期的电子表格、蛛网系统到架构式数据仓库。 事实表,记录业务过程中发生的可度量事件,如订单中的消费金额,折扣金额或是库存数量等,在实际业务中事实表占据主要的存储,如订单表;而维度表,则是对业务过程度量有关的文本环境,描述“谁、什么、哪里、何时、如何 模型选择 在企业内,这两种建模方式往往同时存在,基础数据仓库的建设使用关系建模,技术的优雅换来了数据的精简,保证高度抽象、高度一致性,要求业务稳定;往上维度建模更合适一些,偏向于直接面对业务,靠数据的冗余带来了可用性 那数据仓库在大数据环境下如何发展、成熟? 卫星表(Satellite):数据仓库概念的表,存储了随时间推移的非易失数据。

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    BI和数据仓库:企业分析决策真的离不开数据仓库吗?

    但数据分析和商业决策发展至今,企业想要实现数据驱动决策,是否还是无法绕过数据仓库?在现代商业环境中重新定义BI和数据仓库,我们又能不能找到合适的替代方案? )思考怎么使用数据仓库里的这些数据,创造更多的信息与价值;而不是发愁数据在哪里,数据对不对。 “高级数据仓储”层面了,也就是使用了数据仓库的数据,但不是数据仓库的功能。 另一方面,BI对数据仓库的这种依赖其实存在着极大的缺陷。一般来说,数据仓库通常需要花费高经济成本、时间成本从规划到落地,但创造的价值大多数情况比较有限,ROI较低。 在这个角度上来看,一定程度上可以在没有数据仓库的前提下实现智能数据分析,但是,这仅限于数据量有限的中小型企业,不意味着我们推荐直接拿数据分析平台上的数据存储当做数据仓库来用。

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    测试:你是否具备企业的数据挖掘能力?

    1.某超市研究销售纪录数据后发现,啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题? A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 在抽样方法中,当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是: A 有放回的简单随机抽样 B 无放回的简单随机抽样 C 分层抽样 D 渐进抽样 27. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: A. 数据仓库开发要从数据出发; B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确; C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发; D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活

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    看数据模型界两大长老的神仙打架

    人生的苦恼,逃不过三大问题,我是谁,我从哪里来,要到哪里去 眼瞅着瞅着,就瞄到了作业题上去。这些可恶的参数,每次都要手写,一写就是一个长本,跟写舞台剧台词一样。 数据仓库,并不是 Inmon 理论的交付产品,它只是一个集企业所有关键实体、业务流程数据于一体的存储。 面对各个部门自己的分析需求,数据仓库最终还会继续分流出各个业务需要的数据集市,所有单独的业务都从分配到的数据集市中抽取数据。 从这个架构图,很容易看出,数据仓库只是负责收集数据,类似集线器,最终还是要把数据分流出去。 Kimball 的架构就不一样了。如下图所示,他也有一个大的数据仓库,但少了数据集市的概念。 ? 即时查询分析,用GroupBy去随机分组统计数据,假如没有合适的索引,会非常慢。为了提高效率,我们只能把这些组合的统计与聚合,预先计算好,存起来。

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    你真的了解ELT和ETL吗?

    ETL 和 ELT 有很多共同点,从本质上讲,每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中,两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来,我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点,看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 另一种 ETL 集成方法是反向 ETL,它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中,如我们常用数据仓库加工好的报表,推送到报表系统的数据库中。 02 ELT ELT - 抽取、加载、转换 同样的从一个或多个数据源中抽取数据,然后将其加载到目标数据仓库中,此时不需要进行数据格式的转换。在 ELT 过程中,数据的转换发生在目标数据仓库中。 同时,处理能力也提高了,尤其是以私有云集群的方式,把处理、加工数据可以在一个数据仓库中完成了。

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    干货 | 大厂与小厂的数仓建设区别

    虽然数据仓库的学术定义有很多版本,而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合,但是符合上述两个特点的,应该可以归结到数据仓库的范畴了,所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”。 存储选型 将数据落地到哪里是首先要考虑的问题,笔者考虑的因素主要有这么几点:一是数据量大小和增长速度,二是要能实现SQL或者类SQL操作,有多表联合、聚合分析功能,三是团队技术栈。 数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型,是数据仓库建设的一个重要环节。 二者的区别在于,雪花模型一定程度上降低了信息冗余度,但是合适的冗余信息能有效的帮助我们提高查询效率,因此,笔者更倾向于星型模型。 基本的维度建模思路。 每次需要查看某个任务的执行情况时,都要登录到服务器上去查看命令行的执行时间、log在哪里,通过ps来查看当前进程是否在运行等等。 任务跑失败后,没有通知与重试。

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    创业公司数据仓库的建设

    虽然数据仓库的学术定义有很多版本,而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合,但是符合上述两个特点的,应该可以归结到数据仓库的范畴了,所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”。 存储选型 将数据落地到哪里是首先要考虑的问题,笔者考虑的因素主要有这么几点:一是数据量大小和增长速度,二是要能实现SQL或者类SQL操作,有多表联合、聚合分析功能,三是团队技术栈。 数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型,是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型,就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系,而数据建模,便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。 二者的区别在于,雪花模型一定程度上降低了信息冗余度,但是合适的冗余信息能有效的帮助我们提高查询效率,因此,笔者更倾向于星型模型。 ? 基本的维度建模思路。 每次需要查看某个任务的执行情况时,都要登录到服务器上去查看命令行的执行时间、log在哪里,通过ps来查看当前进程是否在运行等等。 任务跑失败后,没有通知与重试。

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    Greenplum性能优化之路 --(一)分区表

    说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库。 表是否有合适的分区字段:如果数据量足够大了,这个时候我们就需要看下是否有合适的字段能够用来分区,通常如果数据有时间维度,比如按天,按月等,是比较理想的分区字段。 从Redshift迁移到Snova 使用过Redshift的朋友都知道,Redshift是不支持分区表的,AWS官方建议使用sort key和distribution key来优化并行处理,官方建议如下 因此从Redshift迁移过来的用户建议在合适的场景下使用分区特性。 欢迎阅读GP性能优化系列,下一篇Greenplum性能优化之路 --(二)存储格式 ----

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    数据对业务价值帮助的一些思考

    0x00 前言 最近在工作中和同行交流中都聊到了一个问题:数据对于业务价值的帮助在哪里? 如果被老板或者面试官问到了这个问题,该怎样去回答。下面就简单聊一下居士的想法。 当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 推荐系统和lookalike系统:给人推荐内容,帮产品找到合适的人。

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