springboot在spring的基础上进行了提升，主要是减少了spring里面一成不变的xml配置。
选择weblogs数据库，执行如下sql文件 https://download.csdn.net/download/m0_38139250/75208266 上述SQL文件内容如下
上一篇文章已经为大家介绍了 Hive 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈MySQL的使用！
上次 写了阿里巴巴高效的离线数据同步工具DataX： https://mp.weixin.qq.com/s/_ZXqA3H__Kwk-9O-9dKyOQ 安装DataX这个开源工具，并且同步备份了几张数据表。但是发现一个问题，就是每张表都需要单独写一个 job。如果数据表有几百张是不是要写几百个，这个不太现实了。
这个问题是在某个群里面，看见有人问的，已经2020年了，到底Double write 能不能关，这是一个好问题。因为有些数据库压根没有 Double write 也就没有性能上的损耗了。那为什么MYSQL 要有DOUBLE WRITE ，并且可以关吗？
mysql可以使用nevicat导出insert语句用于数据构造，但是hive无法直接导出insert语句。我们可以先打印在hive命令行，然后使用脚本拼装成insert语句，进行数据构造。
dw_user 表数据量比较大,直接查询速度慢,容易"卡死",导致数据库自动连接超时....
大功告成，可以正常使用drbd存储。但是这种方式不高效，所以后期我准备再次增加heartbeat当故障发生时可以完全自动完成主从切换。
备注：本步骤不用重复执行，第7部分已经执行完成了，重复一遍，是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
本篇博客，博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
今天给大家分享一个面试中经常会被问到的拉链表，我在上篇文章中提出来一个需求如果不知道的请去→数仓缓慢变化维深层讲解查看，好，废话不多说我们直接开始。提出的问题会在末尾讲解。
公司的数据分析师，提交一个sql, 一般都三四百行。由于数据安全的需要，不能开放所有的数据库和数据表给数据分析师查询，所以需要解析sql中的数据库和表，与权限管理系统中记录的数据库和表权限信息比对，实现非法查询的拦截。
本篇博客，菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
一、准备工作： 1.1 6台模拟服务器： 主机名 IP 地址 角色 zhdy01 192.168.96.129 Master LVS + Keepalived zhdy02 192.168.96.130 Slave LVS + Keepalived LVS+Keepalived 192.168.96.200 vip zhdy03 192.168.96.131 Nginx server1 zhdy04 192.168.96.132 Nginx server2 zhdy05 192.168.96.133 Mas
对于乱码这个问题php开发者几乎都会有碰到过，我们下面主要是介绍了php mysql数据库连接时乱码解决方法。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用！
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
Maxwell是一个能实时读取MySQL二进制日志binlog，并生成 JSON 格式的消息，作为生产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它的常见应用场景有ETL、维护缓存、收集表级别的dml指标、增量到搜索引擎、数据分区迁移、切库binlog回滚方案等。官网(http://maxwells-daemon.io)、GitHub(https://github.com/zendesk/maxwell)
[root@VM_0_7_centos tmp]# cat 1.txt 1 2 3 4 5 6 [root@VM_0_7_centos tmp]# cat 2.txt 4 5 6 7 8 [root@VM_0_7_centos tmp]# grep -f 1.txt 2.txt 4 5 6 [root@VM_0_7_centos tmp]# grep -f -v 1.txt 2.txt grep: -v: No such file or directory [root@VM_0_7_centos
hive 表写入数据的方式 少量数据 insert into create table dw.dim_area_code ( country_name string comment "国家名称", country_code string comment "国家代码", province_name string comment "省份名称", city_name string comment "地级市", city_area_code string comment "城市代码", city_zip_c
2、表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等；
MySQL:MySQL的名字是由“My”和“SQL”组成，“My” 是 MySQL之父迈克尔·韦德纽斯女儿的名字。MySQL完全支持结构化查询语言,目前由Oracle公司开发维护，是最流行的开源关系型数据库。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka，将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80269362
1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union 不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from test; 支持select * from (select key from src union all select key from test)aa; 不支持 union 支持select distinct key from (select key from src union all select key from test)aa; 3.intersect 不支持
前面文章中，我们用Kettle工具实现了Hadoop多维数据仓库的基本功能，如使用Sqoop作业项、SQL脚本、Hadoop file output、ORC output等步骤实现ETL过程，使用Oozie、Start作业项定期执行ETL任务等。本篇将继续讨论常见的维度表技术，以最简单的“增加列”开始，继而讨论维度子集、角色扮演维度、层次维度、退化维度、杂项维度、维度合并、分段维度等基本的维度表技术。这些技术都是在实际应用中经常使用的。在说明这些技术的相关概念和使用场景后，我们以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现和测试过程。
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据，从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
在画像系统搭建的过程中，数据存储的技术选型是非常重要的一项内容，不同的存储方式适用于不同的应用场景。本章主要介绍使用Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch存储画像相关数据的应用场景及对应的解决方案。
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
MySQL 8 已经有很长一段时间提供生产服务器，可还有不少企业在使用MYSQL 5.7 设置5.6 等版本的MYSQL 系统，且不少的MYSQL的DBA 对于MYSQL 的知识还停留在MYSQL5.7并不愿意将知识更新到MYSQL8 ，MYSQL知识快速更新的过程中淘汰这样的DBA 是容易的事情。后面这个可能会做一个系列，不断对比MYSQL5.6 5.7 和 MYSQL8.0 之间的差异，今天我们来说说mysql 8 的一些与核心有关在MYSQL8 变动的系统变量和参数。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中，Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库，MySQL中存储的数据源自Hive加工后，通过Sqoop同步的结果集。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
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。
https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html 1.下载echarts.js到本地 2.然后在html文件中通过如下引入
数据守护集群安装部署前需要额外注意网络环境和磁盘 IO 配置情况，其他环境配置项建议请参考安装前准备工作。
提示：表3-3所示的测试场景中提及的DW，表示MySQL InnoDB引擎中的DoubleWrite双写缓冲机制，该机制是一种数据页的安全保护机制。因MySQL InnoDB的Page Size默认为16k，而文件系统的Block Size默认为4k，当刷新脏数据过程中因进程意外崩溃或主机意外宕机则可能导致数据页发生部分写（损坏）。其核心原理是将脏数据页写两遍，先写一遍到DoubleWrite中，DoubleWrite写入成功之后，再将脏数据页写入到表空间中。期间表空间中的数据页发生部分写，则可以从DoubleWrite中读取完整的页进行恢复。
python进阶教程 机器学习 深度学习 长按二维码关注 1. MobileNet(2017): 将传统卷积改成depthwise separable convolutions(每个kernel只和对应的一个channel的feature map进行卷积操作) && pointwise 1*1 convolutions(常规的1*1卷积),大大降低参数量和计算量，压缩比： 1N+1D2k,N=output_channels,Dk=kernel_size\frac{1}{N} + \frac{1}{D_k^2
摘要：本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。内容包括：
数据仓库（Data Warehouse），可简写为 DW 或 DWH，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）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库中的关联实体经常表现为一种“父—子”关系。在这种类型的关系中，一个父亲可能有多个孩子，而一个孩子只能属于一个父亲。例如，通常一名企业员工只能被分配到一个部门，而一个部门会有很多员工。“父—子”之间形成一种递归型树结构，是一种比较理想和灵活的存储层次关系的数据结构。本小节说明一些递归处理的问题，包括数据装载、树的展开、递归查询、树的平面化等技术实现。销售订单数据仓库中没有递归结构，为了保持示例的完整性，将会使用另一个与业务无关的通用示例。
特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一，主要从事运动鞋、服装及配饰的设计、开发、制造和销售。为了提高特步零售 BI 主题数据分析的准确性和时效性，降低对 SAP HANA 平台的依赖，2020 年 11 月特步集团首次引入了 Apache Doris 进行数据仓库搭建试点。在经历实时日报（移动端）和《特步全网零售战绩》大屏两个小项目的成功后，于 2021 年 3 月开始逐步启动特步儿童 BI、特步电商 BI、双十一大屏、特步新品牌 BI 等多个项目，经过一年的努力，初步完成了基于 Apache Doris 的零售数据仓库搭建和上线运行。
DB（Database）数据库 ODS（Operational Data Store）运营数据存储 DW（Data Warehouse）数据仓储 DM（Data Market）数据集市
射频前端 射频前端需要将差分信号转换成单端射频信号，一般使用HHM1595A1(俗称巴伦)。 频率参考 晶振一般选择38.4MHZ的TCXO，但是要注意加上LDO(TPS73601DBVR) PLL环路滤波器 dw1000内部有两个锁相环电路，可生成基带处理时钟和RF本地震荡信号，每个PLL都需要外部环路滤波！ 3.3V电源 dw1000有8个电源引脚，其中6个提供3.3V标称电压，其中2个可选择提供1.8V的较低电压。 每个3.3V电源至少需要一个去耦电容，VDDPA每个引脚需要三个去耦电容。 1.8V电源 两个电源引脚可以提供1.8V的较低电压。这需要使用外部DCDC转换器（LXDC2HL_18A）。DCDC转换器还需要额外的大容量电容，以及1.8VDW1000电源引脚的去耦电容。 限流电阻 VREF引脚一般接%1的电阻
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 电影评分数据分析，需求如下： * 需求1：查找电影评分个数超过50,
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
（五）进阶技术 15. 累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 可加、半可加、不可加事实 事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 修改模式 建立一个新叫做month_end_balance_fact的事实表，用来存储销售订单金额的月底累积值。month_end_balance_fact表在模式中构成了另一个星型模式。新的星型模式除了包括这个新的事实表，还包括两个其它星型模式中已有的维度表，即product_dim和month_dim。图（五）- 15-1显示了新的模式。注意这里只显示了相关的表。
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