Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
Snova是腾讯云上的一款数仓产品，兼容Greenplum 开源数据仓库，是一种基于 MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务。
在数据仓库的建设中，通常我们使用Hive处理原始数据（PB级别），进行耗时较长的ETL工作，再将结果数据（TB级别）交由准实时的计算引擎（如Snova）对接BI工具，保证报表的准实时展现。
腾讯云无服务器云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL（CDWPG）。
DBA在管理数据仓库的时候，往往会创建多个帐号，每个帐号有不同的用途。因此这里就有不同帐号间表授权的需求。
Greenplum作为数据仓库的计算引擎，其数据来源多是业务数据，其中以MySQL为主。那如何将数据从MySQL同步到Greenplum中？如果是离线同步，比如每小时，每天，可以参考前一篇文章 Greenplum数据导入系列 -- （一）DataX，那如果需要实时同步呢，最常见的就是解析MySQL的binlog然后写入到Greenplum中，本文就描述了一种实现方法。
Azkaban是LinkedIn开源的任务调度框架，类似于JavaEE中的JBPM和Activiti工作流框架。
关于作者：小姬，某知名互联网公司产品专家，对数据采集、生产、加工有所了解，期望多和大家交流数据知识，以数据作为提出好问题的基础，发觉商业价值。
阅读建议：本篇站在数据分析师角度，和大家谈谈工作中涉及到的数仓知识点，内容不难理解，对于初学者来说比较友好。
不同的团队会面临不同的难题，今天居士简单聊一下这几年自己亲身经历以及帮助一些小伙伴解惑后的一些感想。
历时3年研发，中国手游集团（CMGE）超人气日本动漫IP授权大作《龙珠觉醒》烙印着三代龙珠粉的永恒记忆，于2月28日全平台首发上线，全渠道部署腾讯云。腾讯云满载着经典《龙珠Z》的青春回忆和沸腾热血，全方位支援孙悟空、孙悟饭、库林、贝吉塔、比克大魔王重出江湖！
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence，BI)的战略和技术时，首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。
本节主要从snova基础环境构建入手，为snova用户提供直观操作感受。 目录： 腾讯云平台snova集群创建 控制台使用指南 snova数据库访问方式 内表-外表创建，cos对象存储数据交互 ---- 基本概念： 名词 释义 集群 集群是Snova 的基本使用单位，一个集群通常由 2 个 master 节点和多个计算节点组成。 每个用户根据业务需求可在多地建立多个集群。 计算节点 集群的基本存储和计算单元，每个集群计算节点个数不少于 2 个，随着计算节点增加，可线性提升集群容量和性能。 节点规格 计算节点
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
最近遇到了一些朋友在群里讨论数据有哪些工作内容，看了一些讨论后总感觉不是很全面。今晚就顺便整理一波居士自己对数据工作内容的理解，这次会从数据团队的角度出发有哪些工作内容，希望能帮助大家理清思路。
Snova客户端工具目前包含pg_dump，pg_dumpall ，psql 3个可执行文件。
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
上次介绍了HDFS，本来想进入Mapreduce，但感觉Mapreduce基本废弃，于是直接进入了Hive中来。
哪怕像情人节这么浪漫的日子，DBA们还是要埋头苦干与数仓持续战斗。面对浩大的数仓工程，DBA们每天身兼搬砖工、侦察兵和消防员……多个角色，心情也随之在窃喜、崩溃、惊慌、失落与无奈之间频繁切换……
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
2021年8月20日，贵州农信行社数据仓库软硬件采购项目单一来源采购公示发布。 拟采购商品信息：行社数据仓库软硬件（GaussDB数据库及大数据软件License部分） 采用单一来源采购方式的原因及相关说明：大数据平台由贵安迁移至观山湖数据中心时，使用了华为泰山服务器和大数据产品，用于搭建观山湖数据中心大数据平台。现由于数据量增长大数据平台需进行扩容，鉴于后续应用扩展及行社数仓项目建设，为保持服务延续性及前后软硬件产品的一致性，同时考虑到系统兼容性，便于投产后运维，拟继续采购华为系列产品用于扩容大数据平台
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
大家好，我是一哥，今天给大家分享下如何使用Spark从无到有搭建一个数仓项目。 数据仓库解决了什么业务问题，它和传统数据库的区别是什么？ 对数据仓库的基础架构有大致的了解。 使用 Spark 可
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！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买婴儿尿布，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买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
随着数据时代的到来，数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展。为了满足各类数据获取/计算等需求，宜人贷自研了PaaS数据服务平台Genie，本文将重点介绍其技术架构及功能模块。
大数据时代，作为数据的掌握者，我们不仅要更好地使用数据，也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
BI又叫商业智能，简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
和以 MySQL 为代表的传统事务型数据库相比，数据仓库有一个很大的特点，就是主要面向批量写和查询进行优化，可以不支持更新、事务这些高级特性。一些商用的数据仓库分析系统，例如 Vertica，已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库，实现数据的秒级响应，积累数据资产。本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践，探讨如何利用现有的开源组件实现分析型数据仓库当中的读写分离。 为什么要进行读写分离 分析性数据仓库一般有如下几个特点： 面临着复杂的多维分析需求，能够进行任意
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验，无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓，还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖），基础型的概念还是没有变。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
“中台”某种意义上是一个正宗的中国概念，早在2015年，马老师访问过北欧的Supercell游戏公司之后，便提出了这个概念。随之而来的，是阿里带动的“大中台、小前台”运动。这个概念听起来还是非常不错的，因为整合技术力量，既能够有效降低研发成本，也能够带来业务上更多的试错机会。但当大家投入进去之后才发现，中台的建设成本如此之大，乃至于一般小公司无法负担起基础的成本。大公司倒是搞好了，但依然无法实现“小前台”的理念，业务依旧需要定制开发。其实这就是今天大家对中台有意见的原因，因为技术上能够整合，但业务上却难以体现其价值。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。
导读：要建设数据中台，我们首先需要明确什么是数据中台，以及数据中台能为企业带来什么价值。
随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热，由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作，因此决定在大数据领域对自己的所见所闻，来对该行业之外的人士所做一个讲述，以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
大家好，我是一哥，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
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