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【项目实战】ADS导出

为了业务系统进行更快速的查询,需要将 ADS 层的结果导出到 MySQL 中,这个过程因为涉及到流转,所以需要通过 ETL 工具 Sqoop 来进行。MySQL ADS 层创建1. 在 Node02,MySQL 节点的 homewarehousesql 目录下编写 mysql_sale_ddl.sql,创建与 ADS 层结果表一致的表:mkdir -p homewarehousesqlvim homewarehousesqlmysql_sale_ddl.sql​SQL 脚本内容如下:-- 进入use mall; -- 创建复购率表create table ads_sale_tm_category1 ) comment 1 级品类 id , category1_name varchar(200) comment 1 级品类名称 , buycount varchar(200) comment 购买人, varchar(200) comment 三次以上购买人, buy_3times_last_ratio varchar(200) comment 多次复购率 , stat_mn varchar(200

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【课后作业】ADS导出

ADS计算完成后,接下来使用 Sqoop 将导出到 MySQL 中。 MySQL ADS 创建在 MySQL 节点(Node02)的 homewarehousesql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql,创建表:vim homewarehousesqlmysql_gmv_ddl.sqlSQL 脚本如下:-- 进入use mall; -- 创建 GVM 统计表create table ads_gmv_sum_day( dt varchar(200) COMMENT 统计日期, mv_count varchar(200) COMMENT 当日 gmv 订单个, gmv_amount varchar(200) COMMENT 当日 gmv 订单总金额, gmv_payment varchar( 导出在 Sqoop 节点(Node03)的 homewarehouseshell 目录下编写 Sqoop 导出脚本,完成导入操作:

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    实时仓:流式建模

    流式模型架构设计模型设计是贯穿处理过程的,在实时流式处理中也一样。实时建模与离线建模类似,模型整体上分为5层(ODS、DWD、DWS、ADS、DIM)。? ODS层实时进入的,会进行去重、清洗等任务,适度做一些维度退化工作,清洗后的会存放到DWD层中,DWD明细层的会回流到消息队列中,从而实时同步到下游实时任务中,同时会持久化到中供离线系统使用 所以DWS和ADS的区别是:是否是业务通用指标。DWS、ADS会存储到实时读写的系统中,供前端业务进行实时访问。DWS、ADS表类型和离线系统一样,分为事实表和维度表。 下游的实时流计算任务,从Kafka中获取到DWD层后,DWS、ADS计算任务会同时开始,维度通用指标结果作为DWS层存放到实时读写系统中,如HBase、Druid、ClickHouse等, 而特定系统的维度指标结果作为ADS,同样存储到实时读写的系统中。

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    【课后作业】ADS 层创建&接入

    因为已经创建完成,所以直接基于已有的 DWS 层进行计算。计算 GMV 的 ADS 层具体操作下面会具体进行讲解。ADS 层创建1. 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 ads_gmv_ddl.sql,创建 DWS 层表:vim homewarehousesqlads_gmv_ddl.sqlSQL 内容如下:-- 使用 malluse mall; -- 创建 gmv 表drop table if exists ads_gmv_sum_day;create table ads_gmv_sum_day ( `dt` string COMMENT 统计日期, `gmv_count` bigint COMMENT 当日 gmv 订单个, `gmv_amount` decimal(16,2) COMMENT 将 ads_gmv_ddl.sql 导入到 Hive 中,在 ADS 层创建结果表:hive -f homewarehousesqlads_gmv_ddl.sql

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    如何对MySQL中的进行实时同步

    通过阿里云传输,并使用 dts-ads-writer 插件, 可以将您在阿里云的云RDS for MySQL中表的变更实时同步到分析型中对应的实时写入表中(RDS端目前暂时仅支持MySQL 并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压(需要该服务器可以访问互联网,建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性)。 在分析型上创建目标表,更新类型为实时写入,字段名称和MySQL中的建议均相同; 2. 在阿里云传输的控制台上创建订阅通道,并记录这个通道的ID; 3. 注意事项1)RDS for MySQL表和分析型中表的主键定义必须完全一致;如果不一致会出现不一致问题。 如果需要调整RDS分析型表的主键,建议先停止writer进程;2)一个插件进程中分析型db只能是一个,由adsJdbcUrl指定;3)一个插件进程只能对应一个订阅通道;如果更新通道中的订阅对象时

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    POJ PKU 2549 Sumsets 解题报告

    id=2549这道题伤了我很久脑筋因为是a+b+c=d,量是1000,很自然地想到a+b=d-c这样转化为n^2的算法.但是我开始枚举d-c的集合二分查找a+b的几何不知道为什么WA掉了后面就想其他的办法 ,参考了一下别人的做法,我觉得差不多和我一样,然后重写.我也和他一样无耻的用STL了STL函:lower_bound,查找出第一个符合或超过条件的迭代器顺便 upper_bound,查找出第一个超过条件的迭代器首先 ,d不能相同)贴贴贴代码:#include#include#includeusing namespace std;#define N 1005#define inf 1000000000struct ads { long a,b,data;};bool cmp(ads a,ads b){ if (a.data == b.data) { return a.a < b.a; } return a.data < t = {a, b, data}; ads *p = lower_bound(ade, ade + adsN, t, cmp); if (p < ade + adsN && p >= ade && p

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    如何使用Kubernetes里的NetworkPolicy

    从第16行开始的ingress定义,定义了只有具备标签component=ads,module=app的pod才能够连接component=ads, module=db的pod。 首先创建一个临时的pod,使用正确的label(component=ads,module=app)去访问db pod: kubectl run --restart=Never -it --rm --image =postgres:9.6 --labels=component=ads,module=app --env=PGCONNECT_TIMEOUT=5 helper --command -- binbash 输入正确的用户名和密码,能成功连接到postgreSQL pod提供的服务上。

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    如何使用Kubernetes里的NetworkPolicy

    从第16行开始的ingress定义,定义了只有具备标签component=ads,module=app的pod才能够连接component=ads, module=db的pod。 首先创建一个临时的pod,使用正确的label(component=ads,module=app)去访问db pod:kubectl run --restart=Never -it --rm --image =postgres:9.6 --labels=“component=ads,module=app” --env=“PGCONNECT_TIMEOUT=5” helper --command – binbash 输入正确的用户名和密码,能成功连接到postgreSQL pod提供的服务上。?

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    如何使用Kubernetes里的NetworkPolicy

    从第16行开始的ingress定义,定义了只有具备标签component=ads,module=app的pod才能够连接component=ads, module=db的pod。 首先创建一个临时的pod,使用正确的label(component=ads,module=app)去访问db pod:kubectl run --restart=Never -it --rm --image =postgres:9.6 --labels=“component=ads,module=app” --env=“PGCONNECT_TIMEOUT=5” helper --command – binbash 输入正确的用户名和密码,能成功连接到postgreSQL pod提供的服务上。?

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    【项目实战】ADS 层复购率统计

    ADS 层分析ADS 层需要在 DWS 层的上计算复购率,并存储结果表。复购率可以从 DWS 层的用户购买商品明细表中进行计算。? 剩下的购买人、购买 2 次及以上人、单次复购率、购买 3 次及以上人、多次复购率,需要从用户购买商品明细表中的当日下单进行计算。 购买人=count(1);购买 2 次、3 次及以上人,可以对 user_id 进行分组,然后聚合,查看总即可。复购率的话,使用购买次除以购买人即可。ADS 层创建1. 在 Node03 节点,homewarehousesql 目录下编写 ads_sale_ddl.sql,创建 DWS 层表:vim homewarehousesqlads_sale_ddl.sqlSQL 脚本内容如下:-- 进入use mall; -- 创建品牌复购率表drop table ads_sale_tm_category1_stat_mn;create table ads_sale_tm_category1

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    实时仓:Kappa架构

    对于服务,依然是需要实时读写的产品,常见的有HBase、Druid、ClickHouse等。 ODS层实时进入的,会进行去重、清洗等任务,适度做一些维度退化工作,清洗后的会存放到DWD层中,DWD明细层的会回流到消息队列中,从而实时同步到下游实时任务中,同时会持久化到中供离线系统使用 所以DWS和ADS的区别是:是否是业务通用指标。DWS、ADS会存储到实时读写的系统中,供前端业务进行实时访问。DWS、ADS表类型和离线系统一样,分为事实表和维度表。 下游的实时流计算任务,从Kafka中获取到DWD层后,DWS、ADS计算任务会同时开始,维度通用指标结果作为DWS层存放到实时读写系统中,如HBase、Druid、ClickHouse等, 而特定系统的维度指标结果作为ADS,同样存储到实时读写的系统中。

    1.4K20

    VisualTextRank:用于自动从广告文本到图像搜索的无监督基于图的内容提取

    大量的在线存图像提供高质量的但版权免费的图像用于营销活动。为了帮助广告主导航这样的第三方,我们研究了在给定广告文本的情况下自动获取相关广告图像的问题(通过对图像的简短文本查询)。 基于我们对广告图像搜索查询(给定的广告文本)的记录的观察,我们制定了一个关键词提取问题,其中从广告文本(或其增强版本)中提取的关键词作为广告图像查询。 通过使用Verizon Media Native(雅虎Gemini)广告平台为登广告客户提供的图片搜索功能收集的,我们证明了VisualTextRank与竞争对手的关键词提取基准相比的优越性(包括比有偏见的 对于当股票图像仅限于英语查询,我们展示的有效性VisualTextRank多语种广告(翻译成英语),利用语义相似的英语广告,在线测试的一个简化版本VisualTextRank导致股票图片搜索的使用增加了 (translated to English) while leveraging semantically similar English ads.

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    网站管理软件 – AspxSpy2014 Final

    如有需要请自行根WMICodeCreater生成脚本编写插件。3.ADS浏览与查询功能?用于查询ADS,对于域环境下有一定帮助(dsquery、dsget工具),也可用于查询本机信息。 Current Path为ADS路径,UserName与PassWord为认证信息,留空则使用默认凭。 Filter为ADS筛选器,如果指定此项,则执行对Current Path下所有项及子项的搜索,并返回搜索结果的路径。此方法可能会产生大量,请构造合理的语句并慎重使用。 增强PortMap的表现形式,现在可以点击List按钮来查看并管理所有开启的连接(由于放在Session中,所以服务器必须开启Session,同时不保证在Session Mode为非Inproc模式下能正常工作 6.DataBaseMSSQL连接方式修改为SqlConnection,使其在High-TrustMedium-Trust环境下可用。

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    运用iGuard防御ADS权限维持

    本文介绍如何利用ADS流隐藏Webshell,以及如何利用iGuard防御ADS。 一、NTFS文件系统 & ADS特性 1. NTFS/ADS 是什么? 这时候可以把附加到ADS部分的代码写得更有迷惑性,以绕过检测,举例如下: 三、防御ADS流隐藏Webshell的手法 无论攻击者如何利用ADS隐藏shell,最终都离不开写入这一过程,利用网页防篡改系统可以有效地针对这一攻击手法 使用iGuard网页防篡改系统,可以有效地阻止黑客使用ADS流隐藏Webshell。 这里以nginx+php为示例,想要阻止ADS写入其实很简单,正常使用iGuard中的iLocker模块保护文件目录即可。 5、 此时用户 nginx 无法通过ADS流将写入受保护的目录。 (席文 | 天存信息) Ref NTFS How To Use NTFS Alternate Data Streams

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    再次踩到搜遍全网也找不到解药的坑ORA-49204之解决方案

    **导读** > 作者:杨漆 > 16年关系型管理,从oracle 9i 、10g、11g、12c到Mysql5.5、5.6、5.7、8.0 到TiDB获得3个OCP、2个OCM;运维路上不平坦, 00:23.984655+08:00Errors in file u01apporaclediagrdbmsorcldg3orcltraceorcl_m000_9167.trc:ORA-01110: 文件 00:24.077126+08:00Errors in file u01apporaclediagrdbmsorcldg3orcltraceorcl_m000_9167.trc:ORA-01110: 文件 00:24.168845+08:00Errors in file u01apporaclediagrdbmsorcldg3orcltraceorcl_m000_9167.trc:ORA-01110: 文件 00:24.261303+08:00Errors in file u01apporaclediagrdbmsorcldg3orcltraceorcl_m000_9167.trc:ORA-01110: 文件

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    【码云周刊第 10 期】放码过来,四个男人的带头冲锋!!

    RESTful API 设计指南——最佳实践 SequoiaDB 技术总监郝大为谈分布式对非结构化管理和应用 重新认识前端开发利器 Angular独家译文RESTful API 设计指南——最佳实践 技术分享SequoiaDB 技术总监郝大为谈分布式对非结构化管理和应用SequoiaDB 巨杉作为国内第一款完全自主研发,后又选择开源的商业产品,在这个过程中经过了什么思考? 使用 access。开发基于 .Net Framework 4.5,请确保已经安装了此环境。使用场景范例:某台文件服务器 SVR1,需要定期做文件备份,并放置 SVR2 上。 特性:设计简洁,界面美观Markdown文章发布自定义文章链接支持多主题支持插件扩展支持Emoji表情支持网易云音乐播放支持附件和备份部署简单,不依赖Tomcat项目地址:http:git.oschina.netbiezhitale6 基于 gorm 框架 使用mysql。 基于 cache2go 缓存。 基于 pongo2 模版引擎 布局采用bootstrap3开发。

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    【ACL 2017最佳论文解读】NLP成热点,哈佛教授获终身成就奖

    例如,所有的语言都有元音,而大多语言(而不是全部)都有 的发音。在本文中,我们针对语音类型学中基本的一个问题——什么才算一个自然的元音?——给出了首个概率性的处理。 这些指标的性能经过了 Becker-Kristal 语料的实证验证,其中包括来自 200 多种语言的。最佳短论文:从计算建模的角度看韵律和语域在词语切分中的作用?? 结论我们检查了在两种匹配的自发 ADS 和 IDS 语料,以及一个更正式的 ADS 控制语料上 4 种不同的词语切分算法的性能,它们都具有和不具有韵律上的停顿(prosodic break)。 最佳资源论文:一个用于视觉推理的自然语言语料??摘要我们提出了一个新的用于视觉推理的语言集,包含92244对对应自然语句的合成图像样本,3962个不同句子。 我们描述了众包语言多样性的方法,并提供对的分析。这些包含了视觉和集合推理所需的广泛语言现象。我们用多种模型对进行了实验,并提出这些可以作为未来研究的强有力挑战。?

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    实战【千亿级仓】项目总结

    ADS:存储最终结果④ 使用kylin对hive内的进行预计算,提高查询效率⑤ 部分同步至mysql,使用sqoopkettle同步----技术选型★ 来源: MySQL★ 存储: Hive ★ 同步: Kettle★ 计算模型(仓): ODS,DW,ADS三层★ 结果存储: Hive的ads和Mysql★ 加速查询的组件: Kylin…以为就这样技术选型就讲完了? 功能KettleSqoop领域抽取、转换、加载关系型与非关系型迁移输入关系型、HDFS、Hbase、Excel、HL7、JSON、RSS、文本文件、等等关系型、非关系型输出关系型 其中 运营层ODS存储着源同步过来的 层DW需要对ODS层进行预处理(过滤,填充) 服务层存储最终结果 结果存储 通过上面的分析,在Hive中ADS层负责存储着结果 在离线仓项目中,我们使用Kylin对Hive的ADS层的进行预处理,并将结果写入到HBase,提高了实际应用场景对于Hive表的查询效率。

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    Kind Ads——利用区块链改善广告

    这一体系从“Kind Ads”这一概念开始。广告商通过“Kind Ads”来衡量某个互联网发布者的价值。 各种各样的因素被纳入“Kind Ads”的影响分子中,包括流量、订阅者以及与优质资源的链接对接。“Kind Ads”基于平台上成功运行的Kind Ads广告活动进行自动调整。 通过比对“Kind Ads”,广告商能够轻松快速地找到相关的发布商并直接进行广告宣传,而无需通过任何中间的广告网络。 Kind Ads协议还为用户提供了更多的控制权,使他们有机会控制自己的或者选择完全退出在Kind Ads上进行的广告宣传。 Kind Ads协议的工作方式不同,这使互联网发布商能够获得更多收入。 根Kind Ads协议,发布商可以获得其广告收入的75%,并根其各自的广告分获得额外10%的收益。

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    一网打尽 | 浅谈仓如何分层

    ADS,Application Data Service)的分层和各层级用途如下图所示。? 引入层ODS(Operation Data Store):存放未经过处理的原始系统,结构上与源系统保持一致,是准备区。 应用层ADS(Application Data Service):存放产品个性化的统计指标。根CDM与ODS层加工生成。 该分类架构在ODS层分为三部分:准备区、离线和准实时区。整体分类架构如下图所示。?在本教程中,从交易系统的经过DataWorks集成,同步到的ODS层。 ODS层和DWD层会放在中间件中,供下游订阅使用。而DWS层和ADS层的通常会落地到在线存储系统中,下游通过接口调用的形式使用。?其他公司的一些分层架构如:?

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